各种分布随机数生成源码

在编程领域，随机数生成是不可或缺的一部分，尤其在科学计算、模拟仿真以及游戏开发中扮演着重要角色。本文将深入探讨C语言实现的各种分布随机数生成，包括均匀分布、指数分布、正态分布和Erlang分布。我们将讨论这些分布的特点、应用以及如何在C语言中实现它们。 1. **均匀分布**：均匀分布是一种连续概率分布，其特点是所有可能的值具有相等的概率。在C语言中，可以使用`rand()`函数生成0到`RAND_MAX`之间的伪随机数，通过适当缩放和偏移可以得到指定范围内的均匀分布随机数。例如，要生成[0,1)的均匀分布，可以使用`rand() / (RAND_MAX + 1.0)`。 2. **指数分布**：指数分布常用于描述独立事件发生的时间间隔。在C语言中，可以利用逆变换方法生成指数分布的随机数。生成一个[0,1)的均匀分布随机数`u`，然后通过公式`-log(1-u) / λ`（其中λ是指数分布的率参数）得到指数分布的随机数。 3. **正态分布**：正态分布，也称高斯分布，广泛应用于自然科学和社会科学中。在C语言中，可以结合均匀分布生成正态分布随机数。一种常用方法是Box-Muller变换：首先生成两个独立的均匀分布随机数`u1`和`u2`，然后通过公式`sqrt(-2 * log(u1)) * cos(2 * π * u2)`得到标准正态分布的随机数。若需要特定均值μ和标准差σ的正态分布，再进行线性变换`σ * x + μ`。 4. **Erlang分布**：Erlang分布是连续分布，通常用于表示多个独立的指数分布之和，常见于排队论中。它有两个参数：形状参数k（表示独立指数分布的个数）和率参数λ。生成Erlang分布的随机数可以分解为k个独立的指数分布随机数之和。可以先生成k个指数分布随机数，然后将它们累加起来。 在实际应用中，为了提高随机数的质量，往往需要使用更高级的随机数生成算法，如Mersenne Twister或PCG（Permuted Congruential Generator）。此外，对于大型项目，推荐使用如GNU Scientific Library (GSL)或Boost库，它们提供了丰富的随机数生成器和各种概率分布函数。 源码文件"smpl_new"可能包含了上述分布的C语言实现代码。通过阅读和理解这些代码，开发者可以学习如何在自己的项目中生成这些分布的随机数，从而更好地模拟现实世界中的随机现象。在分析和优化代码时，考虑性能、内存使用以及随机性的质量都是至关重要的。