Erstellen einer Gaussian-Random-Generator mit einem Mittelwert und die Standardabweichung

Ich versuche, erstellen Sie ein ein-dimensionales array und verwenden einen Zufallszahlengenerator(Gauß-generator, der eine Zufallszahl generiert, mit Hilfe von 70 und einer Standardabweichung von 10) füllen Sie das array mit mindestens 100 zahlen zwischen 0 und 100 inclusive.

Wie würde ich gehen über das tun dies in C++?

InformationsquelleAutor coder_For_Life22 | 2013-11-13

  1. 25

    In C++11 das ist relativ straight forward mit dem random header und std::normal_distribution (live-Beispiel):

    #include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>

int main()
{
    std::random_device rd;

    std::mt19937 e2(rd());

    std::normal_distribution<> dist(70, 10);

    std::map<int, int> hist;
    for (int n = 0; n < 100000; ++n) {
        ++hist[std::round(dist(e2))];
    }

    for (auto p : hist) {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
                  << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
    }
}

    Wenn C++11 ist nicht eine option, als boost bietet auch eine Bibliothek(live-Beispiel):

    #include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <map>
#include <random>
#include <boost/random.hpp>
#include <boost/random/normal_distribution.hpp>

int main()
{

  boost::mt19937 *rng = new boost::mt19937();
  rng->seed(time(NULL));

  boost::normal_distribution<> distribution(70, 10);
  boost::variate_generator< boost::mt19937, boost::normal_distribution<> > dist(*rng, distribution);

  std::map<int, int> hist;
  for (int n = 0; n < 100000; ++n) {
    ++hist[std::round(dist())];
  }

  for (auto p : hist) {
    std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
              << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
  }
}

    und wenn Sie aus irgendeinem Grund keine dieser Optionen möglich ist, können Sie Rollen Sie Ihre eigenen Box-Muller-Transformation, den code aus dem link sieht zumutbar ist.

    Danke für deine Antwort. Ich lese Ihre erste vorgeschlagene Methode, und ich bin ein wenig verwirrt über die letzten beiden Teile, was letztlich bedeutet, dass ich nicht sehen, wo wir die Generierung der normalverteilten zahlen. Was erreichen wir mit dem Teil std::map<int, int> hist; for (int n = 0; n < 100000; ++n) {++hist[std::round(dist())];} und dann wird das Teil for (auto p : hist) {...? Tausend Dank im Voraus.
    erzeugt die normale Zufallsvariablen ... hist ist ein Satz Eimer für die Anzeige der Ergebnisse, um zu sehen, eine Gauß-graph, der Blick auf die live-Beispielen helfen können.
    Vielen Dank für immer zu mir zurück. Ich bin Herumspielen mit der live-Beispiel, aber immer noch zu kämpfen. Kurz, ich bin versucht zu schreiben, eine Schleife (die sagen, läuft 10 mal), wo bei jedem Lauf ich Generiere eine Zahl, die ausgewählt ist aus einer Gauß-Verteilung mit meine 0 und Varianz 0.05. Was ich getan habe: std::random_device rd; std::mt19937 e2(rd()); std::normal_distribution<float> dist(0, sqrt(0.05)); for (int i=0; i<10; i++){std::cout << dist(e2) << '\n';} und es scheint zu funktionieren, aber ich weiß nicht, warum sollte ich pass e2? Ich verstehe rd Samen hier, aber warum müssen wir e2?

    InformationsquelleAutor Shafik Yaghmour

  2. 6

    Verwenden Sie die Box-Muller-Verteilung (aus hier):

    double rand_normal(double mean, double stddev)
{//Box muller method
    static double n2 = 0.0;
    static int n2_cached = 0;
    if (!n2_cached)
    {
        double x, y, r;
        do
        {
            x = 2.0*rand()/RAND_MAX - 1;
            y = 2.0*rand()/RAND_MAX - 1;

            r = x*x + y*y;
        }
        while (r == 0.0 || r > 1.0);
        {
            double d = sqrt(-2.0*log(r)/r);
            double n1 = x*d;
            n2 = y*d;
            double result = n1*stddev + mean;
            n2_cached = 1;
            return result;
        }
    }
    else
    {
        n2_cached = 0;
        return n2*stddev + mean;
    }
}

    Lesen Sie mehr unter: wolframe der Welt der Mathematik

    Wie kann man diese random-Ausgabe jedes mal, wenn Sie laufen?
    Das tut es auch! beachten Sie rand() Funktion innerhalb rand_normal(double mean, double stddev). Vielleicht sind Sie fehlen srand(time(NULL)) vor der Verwendung dieser Funktion, und damit sind Sie immer auf dieselben zahlen.

    InformationsquelleAutor samad montazeri

  3. 2

    Mit #include <random>

    std::default_random_engine de(time(0)); //seed
std::normal_distribution<int> nd(70, 10); //mean followed by stdiv
int rarrary [101]; //[0, 100]
for(int i = 0; i < 101; ++i){
    rarray[i] = nd(de); //Generate numbers;
}
    Jetzt bekomme ich den Fehler: [Error] 'default_random_engine' ist nicht ein Mitglied von 'std'

    InformationsquelleAutor yizzlez

  4. 2

    In C++11 verwenden Sie die Einrichtungen durch die <random> header; ein Zufallsgenerator (z.B. std::default_random_engine oder std::mt19937, initialisiert mit std::random_device wenn nötig) und eine std::normal_distribution - Objekt initialisiert mit Ihren Parametern; dann können Sie Sie zusammen, um zu generieren Ihre zahlen. Hier finden Sie ein vollständiges Beispiel.

    In früheren Versionen von C++, statt, alles, was Sie haben ist die "classic" C LCG (srand/rand), die nur erzeugt Reine integer-Verteilung im Bereich [0, MAX_RAND]; mit ihm können Sie erzeugen noch ein Gauß-Zufallszahlen anhand der Box-Muller-Transformation. (Es könnte nützlich sein, zu beachten, dass die C++11-GNU-GCC libstdc++'s std::normal_distribution verwendet die Polar-Marsaglia-Methode wie gezeigt hierin.).

    InformationsquelleAutor Matteo Italia

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