Maison développement back-end C++ Comment générer des nombres aléatoires normalement distribués en C/C à l'aide de la transformation Box-Muller ?

Comment générer des nombres aléatoires normalement distribués en C/C à l'aide de la transformation Box-Muller ?

Nov 30, 2024 pm 12:19 PM

How to Generate Normally Distributed Random Numbers in C/C   using the Box-Muller Transform?

Générer des nombres aléatoires normalement distribués en C/C

Générer des nombres aléatoires qui adhèrent à une distribution normale en C ou C est une tâche fréquente dans diverses applications informatiques et statistiques. Ceci peut être réalisé efficacement en utilisant la transformée de Box-Muller, une technique largement utilisée qui exploite deux nombres aléatoires uniformes pour produire une paire de nombres normalement distribués.

La transformation de Box-Muller repose sur une formule mathématique simple :

x = sqrt(-2 * ln(u1)) * cos(2 * pi * u2)
y = sqrt(-2 * ln(u1)) * sin(2 * pi * u2)
Copier après la connexion

où u1 et u2 sont deux nombres aléatoires uniformes indépendants générés dans la plage [0, 1]. Ces deux équations définissent deux variables aléatoires indépendantes, x et y, qui suivent une distribution normale avec une moyenne nulle et une variance unitaire.

Pour mettre en œuvre cette méthode en C/C, les étapes suivantes peuvent être suivies :

  1. Inclure l'en-tête de bibliothèque standard pour accéder à la fonction rand().
  2. Définissez une fonction pour générer un double aléatoire uniforme suivant une plage [0, 1). Cela peut être fait en utilisant :
double rand0to1() {
    return rand() / (RAND_MAX + 1.0);
}
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  1. Implémentez la fonction de transformation Box-Muller :
pair<double, double> box_muller() {
    double u1 = rand0to1();
    double u2 = rand0to1();
    double x = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(2.0 * M_PI * u2);
    double y = sqrt(-2.0 * log(u1)) * sin(2.0 * M_PI * u2);
    return {x, y};
}
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  1. Appelez la fonction box_muller pour générer nombres aléatoires normalement distribués selon les besoins.

Cette méthode génère efficacement des nombres aléatoires qui suivent une distribution normale sans le besoin de bibliothèques externes.

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