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离散随机变量的仿真与计算（验证性实验）
一、实验目的
掌握均匀分布的随机变量产生的常用方法。
掌握由均匀分布的随机变量产生任意分布的随机变量的方法。
掌握高斯分布随机变量的仿真，并对其数字特征进行估计。
二、实验步骤
无论是系统数学模型的建立，还是原始实验数据的产生，最基本的需求就是产生一个所需分布的随机变量。比如在通信与信息处理领域中，电子设备的热噪声，通信信道的畸变，图像中的灰度失真等都是遵循某一分布的随机信号。
在产生随机变量时候，虽然运算量很大，但是基本上都是简单的重复，利用计算机可以很方便的产生不同分布的随机变量。各种分布的随机变量的基础是均匀分布的随机变量。有了均匀分不得阿随机变量，就可以用函数变换等方法得到其他分布的随机变量。
1．均匀分布随机数的产生
利用混合同余法产生均匀分布的随机数，并显示所有的样本，如图1所示。
yn+1=ayn+c
xn+1=yn+1/M
图1－1生成均匀分布随机数的结果
2．高斯分布随机数的仿真
根据随机变量函数变换的原理，如果能将两个分布之间的函数关系用显式表达，那么就可以利用一种分布的随机变量通过变换得到另一种分布的随机变量。
若X是分布函数为FX（x）的随机变量，且分布函数FX（x）为严格单调升函数，令Y=FX（x），则Y必是在[0，1]上均匀分布的随机变量。繁殖，若Y是在[0，1]上均匀分布的随机变量，那么
X=F-1X(Y)&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& （1.4.5）
就是分布函数为FX（x）的随机变量。这样，欲求某个分布的随机变量，先产生[0,1]区间上的均匀分布随机数，在经过（1.4.5）的变换，便可以求得所需要分布的随机数,
产生指数分布的随机数
fX(x)=ae-ax
Y=FX(X)=1-e-aX
X=-ln(1-Y)/a
利用函数变换法产生高斯分布的随机数的方法:
如果X1X2是两个互相独立的均匀分布随机数，那么下式给出的Y1Y2就是数学期望为m，方差为σ2的高斯分布随机数
三、实验报告要求
（1）编写C语言或者VB的程序实现产生指定均值和方差的高斯分布的随机数；
（2）求该随机数的最大值、最小值。均值和方差，并与理论值相比较。
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均匀分布的和x1 和x2 都是[0,1]均匀分布,连续型为什么x1+x2 >c 概率是下面这个 为什么外面个积分是1-c到1阿?
异鸣不坏27
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画画图,概率落在指定区域的概率等于在这个区域关于密度的积分,所以先画出对应的区域.
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不知道你的题是什么背景，但就你的描述，似乎是不对的。在 C
1. 显然不对劲。如果我做， 会这么积分：如果 0<= C <= 1:积分_{x_0_C}_{y_C-x_1}dydx + 积分_{x_C_1}_{y_0_1}dydx 如果 1 < C <= 2:积分_{x_C-1_1}_{y_C-x_1}dydx
扫描下载二维码网站已改版，请使用新地址访问：
gauss 利用C语言编程产生随机数，先 0-1均匀分布 再 中心极限定理 高斯 Special Effects 图形图像处理 238万源代码下载-
&文件名称: gauss
& & & & &&]
&&所属分类:
&&开发工具: Visual C++
&&文件大小: 1 KB
&&上传时间:
&&下载次数: 34
&&提 供 者:
&详细说明：利用C语言编程产生随机数，先产生0-1均匀分布随机数，再利用中心极限定理产生高斯分布随机数。-
Using the C programming language to generate random numbers, uniformly distributed by first generating a random number 0-1, and then use the central limit theorem Gaussian random number generation.
文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉):
&&random0_1.h&&randn.h
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&[] - //产生0-1之间均匀分布一个随机数// /////////////////////////////////////////////////////////////// //传入参数:r--双精度实型变量指针,指向的单元存放随机数种子值//// //传出参数:p:产生0-1之间均匀分布一个随机数
&[] - C语言实现的随机数产生方法，对一些需要产生随机种子的程序有帮助。主要是包括均匀分布、高斯分布随机数的产生。
&[] - 均匀分布的随机数，并依此产生高斯分布随机数，12和法和Box-Muller法产生高斯分布
&[] - 产生了十种随机数字，一起学习，多多指教拉
&[] - 采用BoxMuller方法生成的高斯分布的随机数序列&>&产生0-1之间一个均匀分布随机数
产生0-1之间一个均匀分布随机数
上传大小：54KB
产生0-1之间一个均匀分布随机数
方法：参见《常用算法程序集》317页，徐士良。
传入参数:r--双精度实型变量指针,指向的单元存放随机数种子值//
综合评分：3.5（11位用户评分）
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/*点击出现回复框*/
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$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
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$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
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e.stopPropagation();
/*删除评论*/
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var id = $(e.target).attr("id");
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if (data.succ == 1) {
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var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
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if (data.succ == 1) {
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$target = $(evt.target || evt.srcElement);
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var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
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.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
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if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
评论共有6条
我用的是matlab和C混合编程，这种算法生成的随机数通过matlab做统计的话，均值非0，不知道是不是我的方法不对。
不清楚这个指向种子的指针是怎么用的？随机的？
这个好真的挺不错
网上好像也有类似的算法，不过还是学习了
不清楚这个指向种子的指针是怎么用的？随机的？
此算法比较大众化
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