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几种常见随机数的产生

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#include "math.h" 



double uniform(double a,double b,long int* seed); 
double gauss(double mean,double sigma,long int *seed); 
double exponent(double beta,long int *seed); 
double laplace(double beta,long int* seed); 
double rayleigh(double sigma,long int *seed); 
double weibull(double a,double b,long int*seed); 
int bn(double p,long int*seed); 
int bin(int n,double p,long int*seed); 
int poisson(double lambda,long int *seed); 



void main() 
{ 
double a,b,x,mean; 
int i,j; 
long int s; 

a=4; 
b=0.7; 
s=13579; 
mean=0; 
for(i=0;i<10;i++) 
{ 
for(j=0;j<5;j++) 
{ 
x=poisson(a,&s); 
mean+=x; 
printf("%-13.7f",x); 
} 
printf("\n"); 
} 
mean/=50; 
printf("平均值为:%-13.7f\n",mean); 
} 




/******************************************************************* 
* 求[a,b]上的均匀分布 
* 输入: a--双精度实型变量，给出区间的下限 
*       b--双精度实型变量，给出区间的上限 
*    seed--长整型指针变量，*seed为随机数的种子   
********************************************************************/ 
double uniform(double a,double b,long int*seed) 
{ 
double t; 
*seed=2045*(*seed)+1; 
*seed=*seed-(*seed/1048576)*1048576; 
t=(*seed)/1048576.0; 
t=a+(b-a)*t; 

return(t); 
} 

/******************************************************************* 
* 正态分布 
* 输入: mean--双精度实型变量，正态分布的均值 
*      sigma--双精度实型变量，正态分布的均方差 
*       seed--长整型指针变量，*seed为随机数的种子   
********************************************************************/ 
double gauss(double mean,double sigma,long int*seed) 
{ 
int i; 
double x,y; 
for(x=0,i=0;i<12;i++) 
x+=uniform(0.0,1.0,seed); 
x=x-6.0; 
y=mean+x*sigma; 

return(y); 
} 


/******************************************************************* 
* 指数分布 
* 输入: beta--指数分布均值 
*       seed--种子 
*******************************************************************/ 
double exponent(double beta,long int *seed) 
{ 
double u,x; 
u=uniform(0.0,1.0,seed); 
x=-beta*log(u); 

return(x); 
} 

/******************************************************************* 
* 拉普拉斯随机分布 
* beta--拉普拉斯分布的参数 
* *seed--随机数种子 
*******************************************************************/ 
double laplace(double beta,long int* seed) 
{ 
double u1,u2,x; 

u1=uniform(0.,1.,seed); 
u2=uniform(0.,1.,seed); 
if(u1<=0.5) 
x=-beta*log(1.-u2); 
else 
x=beta*log(u2); 

return(x); 
} 



/******************************************************************** 
* 瑞利分布 
* 
********************************************************************/ 
double rayleigh(double sigma,long int *seed) 
{ 
double u,x; 
u=uniform(0.,1.,seed); 
x=-2.0*log(u); 
x=sigma*sqrt(x); 
return(x); 
} 

/************************************************************************/ 
/* 韦伯分布                                                                     */ 
/************************************************************************/ 
double weibull(double a,double b,long int*seed) 
{ 
double u,x; 

u=uniform(0.0,1.0,seed); 
u=-log(u); 
x=b*pow(u,1.0/a); 

return(x); 
} 

/************************************************************************/ 
/* 贝努利分布                                                           */ 
/************************************************************************/ 
int bn(double p,long int*seed) 
{ 
int x; 
double u; 
u=uniform(0.0,1.0,seed); 
x=(u<=p)?1:0; 
return(x); 
} 

/************************************************************************/ 
/* 二项式分布                                                           */ 
/************************************************************************/ 
int bin(int n,double p,long int*seed) 
{ 
int i,x; 
for(x=0,i=0;i<n;i++) 
x+=bn(p,seed); 
return(x); 
} 

/************************************************************************/ 
/* 泊松分布                                                             */ 
/************************************************************************/ 
int poisson(double lambda,long int *seed) 
{ 
int i,x; 
double a,b,u; 

a=exp(-lambda); 
i=0; 
b=1.0; 
do { 
u=uniform(0.0,1.0,seed); 
b*=u; 
i++; 
} while(b>=a); 
x=i-1; 
return(x); 
}