调试程序时，随机数种子可以设常数，例如srand(54321)；用 rand() 产生均匀分布随机数 x1，x2 利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
尼河口网站建设公司创新互联建站,尼河口网站设计制作，有大型网站制作公司丰富经验。已为尼河口近1000家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\外贸网站制作要多少钱，请找那个售后服务好的尼河口做网站的公司定做！
一般有两种算法：算法一产生12个（0，1）平均分布的随机函数，用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换，直接生成正态分布，但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
error\n)；}}把生成的数据放入txt文件中，再导入matlab中，查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下：很接近红线，说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析：得到H1=0，说明确实是正态分布。。
“平均值”和“标准偏差”是与分布形态相关的两个参数，根据实际的需要进行输入。最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。单击“确定”按钮即可生成一组符合参数要求的正态分布的随机数。
Rand(idum) 是随机数发发生器(0~1)，idum为种子。如果使用C语言的随机数，则上面不需要传入种子。
1、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
2、利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
3、error\n)；}}把生成的数据放入txt文件中，再导入matlab中，查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下：很接近红线，说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析：得到H1=0，说明确实是正态分布。。
1、利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
2、最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。单击“确定”按钮即可生成一组符合参数要求的正态分布的随机数。
3、回答：这个要看你的具体需求，有几种方法可以推荐。
4、较复杂的：inverse CDF，直接利用累积分布函数（CDF）的反函数生成随机数，但计算中牵扯到比较复杂的误差函数erf（非初等函数）更好的：Box-Muller算法，在很长时间内都是生成正态分布随机数的标准算法。
5、既然产生的不是伪随机数，那么随机源就是问题的关键。随机源可以通过侦听和统计系统中的各种事件来模拟实现；这是一个很难的问题。通过C调用Matlab的功能就简单多了。
6、代码在附件里，运行的时候要注意，一般情况下，如果你的CPU计算能力强，那应该很快出结果，如果你的CPU运算速度慢，那请多等待一会儿。有问题可以交流。
