怎样产生标准分布或高斯分布的随机数

这里有一个由 Marsaglia 首创 Knuth 推荐的方法:

#include <stdlib.h>
#include <math.h>

double gaussrand()
{
static double V1, V2, S;
static int phase = 0;
double X;

if(phase == 0) {
do {
double U1 = (double)rand() / RAND_MAX;
double U2 = (double)rand() / RAND_MAX;

V1 = 2 * U1 - 1;
V2 = 2 * U2 - 1;
S = V1 * V1 + V2 * V2;
} while(S >= 1 || S == 0);

X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S);
} else
X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S);

phase = 1 - phase;

return X;
}

以上代码是基于Box-Muller方法，基本思想是生成两组独立的随机数U和V，这两组数在(0,1]上均匀分布，用U和V生成两组独立的标准常态分布随机变量X和Y:




。
这个方程的提出是因为二自由度的卡方分布（见性质4）很容易由指数随机变量（方程中的lnU）生成。因而通过随机变量V可以选择一个均匀环绕圆圈的角度，用指数分布选择半径然后变换成（正态分布的）x,y坐标。