printf(N\n") 运行结果: 4.26252030.63481051.10749150.879318 0.6532200 1.4916008 0.61058921.0218035038299001,1356161 0.8315511 1.8354563 0.5904593 2.34 0.4290005 0.78158132.71240090.74153481.90820861.0891325 0.7705273,81663171.51880510,761660822764161 1.30596970.66629670.82337580.88045331.2642837 081818450.945685061542501.38418611.9328243 1.30750501.45241981.94209230.817036824661858 0.65292100.8829085231908391.60443501.2724800 1.7953745091733051.1089542036789101.5189326 §1.7柯西( Cauchy)分布的随机数 、功能 产生柯西分布的随机数。 方法简介 柯西分布的概率密度函数为 f(x)= a)B>0 通常用C(a,B)表示,其分布函数为 F(x)=2+iarctg p 用逆变换法产生柯西分布C(a,B)随机变量x,其具体方法如下: (1)产生均匀分布的随机数,即t~U(0,1); (2)计算x=a 、使用说明 1.子函数语句 double cauchy(a, b, s) →
2.形参说明 a——双精度实型变量。柯西分布的参数a。 b——双精度实型变量。柯西分布的参数3 s一-长整型措针变量。*s为随机数的种子 四、子函数程序(文件名; cauchy.c) #include"math. h" # include Uniform cl double cauchy(a, b, s) double a, b long int *s; double u, x; double uniform) x=a-b/tan(3.1415926*u) 五、例题 产生50个参数a=1、P=1的柯西分布的随机数。 主函数程序(文件名: cauchy.m): # include "cauchy cf main ( double cauchy (; alpha=1,0;beta=1.0;s=13579; for(i=0;i<10;i++) {for(=0;<5;++) X-Ca printf("%13. 7f", x) printf( "\n"); 运行结果 14
0.945393631.57947541.83082722.14571053.6826832 1.28763792.51796562.49280742.3583286 4.2446246 0,64338011,03982060.70027806.6349649 1.598314 G.9224268-1.9153867-2.33748010.9979597 一0.6684446 0.92627471.3099350-1.14639642.4543467 4.19084740,3092863-11.0100975-3.16701580.3393057 0.8167456 1.06522353.97523835.80088140.3787720 1.5171593 0.5444290-7.5111265-1.26280453.3546693 1.2462881 68548231.56001272,4274268-0.3179573 1.0408319 3.8636963143.57330320.79105150.7279566 §18韦伯( Weibull)分布的随机数 、功能 产生韦伯分布的随机数 、方法简介 韦伯分布的概率密度函数为 x-e-( f (x) x≥0,a>0,B>0 用W(a,B)表示,其分布函数为 F(2)1-e-() x<0 韦伯分布的均值为r 应用逆变换方法,我们得到产生韦伯分布随机变量x的算法如下: (1)产生均匀分布的随机数u,即w~U(0,1); (2)计算x=R(-ln(a) 三、使用说明 1.子函数语句 double weibull(a, b, s) 2.形参说明 a—双精度实型变量。韦伯分布的参数a。 b——双精度实型变量。韦伯分布的参数P
s一长整型指针变量。*s为随机数的种子 四、子函数程序(文件名: weibull.c) +include "unifor,c" a,b, s double a, b; i double u,x: double uniform(; u=uniform(0.0,1.0,s); x=b* pow(u, 1.0/a); return(x) 五、例题 产生50个参数a=2、B=1的韦伯分布的随机数。 主函数程序(文件名: weibull. m): include " stdio. h" +: include maino) i int i,j; long int s; double x. alpha, beta double weibull(); alpha=2.0;beta=1,0;s=13579; for(i=0;i<10;i++) ffor(j=0;<5;++) i x=weibull (alpha, beta, &s) printf("%13. 7f",x); printf("\n") 运行结果 0.8535183 0.1022744 0.5723399 0.5092264 0.3472157 0.5497602 0.7273734 0.4528631 0.4561793 0.3162291 0.96909790.81738950.9477270 0.2398538
0.63091480.86237411.50069461.54232530.8333348 1.3270305 0.71977341.40529510.4613724 3i88551 1.0858084 1.9059857 1.60955411,0760465 0.90318760,80778700.33005160.26000401.06297 0.65408601.30337941.81402271.42179680.3698337 0.74171760.6076298 0.6416696 0.46098 1.2557600 0.8170061 1.65540560.0472763091307920.9372237 §1.9爱尔朗( erlang)分布的随机数 功能 产生爱尔朗分布的随机数。 方法简介 爱尔朗分布的概率密度函数为 ≥0,B>0 f(r) <0 通常用E(m,)表示。爱尔朗分布的均值为mB,方差为m2。显然,当m=1时,E(1, P)就是参数为p的指数分布的概率密度函数 若y(=1,2,…,m)是独立同分布(ID)的参数为的指数随机变量,则x 服 从爱尔朗分布E(m,β)。因此,先用逆变换法产生指数分布的随机变量 y(y;=-Bln(a1),1~U(0,1)),然后产生爱尔朗分布的随机变量x,即 (-A In(u)=-BIn(u) 产生爱尔朗分布随机变量x的具体算法如下 (1)产生IID均匀分布的随机数x1,u2,…,ln,即u,~U(0,1); 2)计算x=-ln(ILa 三、使用说明 子函数语句 double erlang(m, beta, s) 2.形参说明 m——整型变量,爱尔朗分布的参数m。 beta-—双精度实型变量。爱尔朗分布的参数β