Генерация случайных чисел по нормальному закону распределения

[erslgoeirjh]

Как в C++ сгенерировать случайные числа по нормальному закону распределения?
Есть ли какие-нибудь библиотечные функции для генерирования случайных чисел по нормальному закону распределения?
Если нет таких библиотечных функций, то как это сделать?

[digitalis]

Есть ли готовые библи для такого элементарнейшего действия - не знаю, но вот:
http://stratum.ac.ru/education/textb...lection25.html
Читать отсюда:Метод генерации нормально распределенных чисел,
Соль: если сложить, к примеру, ( 12 случайных равномерно распределённых на отрезке [0..1] чисел - 6 ) , получим одно число из нормального распределения с параметрами mV = 0, σV = 1.

[FrosyaZZ]

Никому не рассказывайте https://en.cppreference.com/w/cpp/nu...l_distribution

[digitalis]

Сообщение от FrosyaZZ

Никому не рассказывайте

Я не знаю, к кому обращён этот спич, но для сумлявающихся: этот метод известен ещё со времён Александра Невского, вот пример реализации:

begin
  Memo1.Clear ;
  for i := 1 to 100 do
     begin
       tmp := 0 ;
       for j := 1 to 12 do tmp := tmp + Random(1000)/1000.0 ;
       fmas[i] := tmp - 6.0 ;
     end ;

   for i := -6 to 6 do imas[i] := 0 ;
   for i := 1 to 100 do
      begin j := Round(fmas[i]) ; Inc(imas[j]) end ;
   for i := -6 to 6 do
     begin
        stro :=Format('%4d %4d',[i,imas[i]]) + '  ';
        for j := 1 to imas[i] do stro := stro + '#' ;
        Memo1.Lines.Add ( stro )
     end ;
   avr := 0 ;
   for i := 1 to 100 do avr := avr + fmas[i] ;
   avr := avr/100 ;
   syg := 0 ;
   for i := 1 to 100 do
      begin
         tmp := fmas[i] - avr ;
         syg := syg + tmp * tmp
      end ;
   syg := Sqrt(syg/(100.0-1.0) ) ;
   Memo1.Lines.Add ( Format (' mV= %9.6f σV= %9.6f',[avr,syg] ) )
end ; 

===============  
  -6    0  
  -5    0  
  -4    0  
  -3    1  #
  -2    8  ########
  -1   26  ##########################
   0   45  #############################################
   1   16  ################
   2    3  ###
   3    1  #
   4    0  
   5    0  
   6    0  
 mV= -0,200130 σV=  0,950434

И нечего это скрывать от народа, пусть знают все!

[type_Oleg]

digitalis, кроме типового метода по центральной предельной теореме ( сумма или ср. арифм. некоего кличества любых случайных чисел, чем больше тем лучше), есть более быстрый -
https://ru.wikipedia.org/wiki/Преобр...окса_—_Мюллера
В англ. версии есть код на С++
https://en.wikipedia.org/wiki/Box–Muller_transform

PS В VCL кроме равномерно распределенного Random есть и нормально распределенный RandG.

[digitalis]

Когда мне надо было, я освоил первый подвернувшийся. Меня устраивало.