Товарищи! Срочно нужен исходник (желательно на с++, можно и на паскале) ГСЧ с нормальным распределением.

Здравствуйте, RAGIC, Вы писали:

RAG>Товарищи! Срочно нужен исходник (желательно на с++, можно и на паскале) ГСЧ с нормальным распределением.

Сложи 12 равномерно распределенных на (-0.5, 0.5] величин и получишь N(0, 1).

Здравствуйте, RAGIC, Вы писали:

RAG>Товарищи! Срочно нужен исходник (желательно на с++, можно и на паскале) ГСЧ с нормальным распределением.

Самое простое — много раз сложить числа с равномерным распределением.

Здравствуйте, RAGIC, Вы писали:

RAG>Товарищи! Срочно нужен исходник (желательно на с++, можно и на паскале) ГСЧ с нормальным распределением.

function RandG(Mean, StdDev: Extended): Extended;
{ Marsaglia-Bray algorithm }
var
U1, S2: Extended;
begin
repeat
U1 := 2*Random — 1;
S2 := Sqr(U1) + Sqr(2*Random-1);
until S2 < 1;
Result := Sqrt(-2*Ln(S2)/S2) * U1 * StdDev + Mean;
end;

// Random здесь — вещественное в [0..1)

Здравствуйте, MBo, Вы писали:

Кстати, задающему вопрос — на будущее. Это исходники VCL

MBo>function RandG(Mean, StdDev: Extended): Extended;
MBo>{ Marsaglia-Bray algorithm }
MBo>var
MBo> U1, S2: Extended;
MBo>begin
MBo> repeat
MBo> U1 := 2*Random — 1;
MBo> S2 := Sqr(U1) + Sqr(2*Random-1);
MBo> until S2 < 1;
MBo> Result := Sqrt(-2*Ln(S2)/S2) * U1 * StdDev + Mean;
MBo>end;

MBo>// Random здесь — вещественное в [0..1)

Здравствуйте, MBo, Вы писали:


MBo>function RandG(Mean, StdDev: Extended): Extended;
MBo>{ Marsaglia-Bray algorithm }
MBo>var
MBo> U1, S2: Extended;
MBo>begin
MBo> repeat
MBo> U1 := 2*Random — 1;
MBo> S2 := Sqr(U1) + Sqr(2*Random-1);
MBo> until S2 < 1;
MBo> Result := Sqrt(-2*Ln(S2)/S2) * U1 * StdDev + Mean;
MBo>end;

Чисто ради праздного любопытства: зачем там цикл?

"...исходники VCL." — ну, я в Борлондах пока не пишу ничего, но буду знать.

Спасиббо, очень выручили! С меня кружка пива

RAG>>Товарищи! Срочно нужен исходник (желательно на с++, можно и на паскале) ГСЧ с нормальным распределением.

И ещё один:

function Gauss(Mean,Sigma:double): Double;
var
  x, y, z: Double;
begin
  //  Return a number distributed following a gaussian with mean and sigma
  y := Rndm();
  if y = 0 then y := Rndm();
  z := Rndm();
  x := z * 6.283185;
  Result := Mean + Sigma * Sin(x) * Sqrt(-2 * Ln(y));
end;