一.算法原理
在概率论中,有下面重要的结论:设随机变量Y的概率分布函数F(y)为连续函数,而X是在(0,1)上均匀分布的随机变量,设,则Z与Y有相同的分布。 因此,理论上,我们可以用(0,1)上的均匀分布来得到任意分布的随机数 设随机变量Y的概率密度函数为f(y),则,我们可以按照下面的步骤来获得满足其分布的随机数: 1.根据给定的概率密度函数(PDF)f(y),通过积分算出概率分布函数F(y); 2.计算概率分布函数F(y)的反函数, 3.生成一个(0,1)上均匀分布的随机数变量X, 4.那么就是满足要求的分布的随机数。二.使用均匀分布产生指数分布
1.指数分布是概率密度函数(PDF)为通过计算可以得到,指数分布的概率分布函数为
2.指数分布的概率分布函数的反函数为
3.获得一个在(0,1)之间均匀分布的随机数x,则通过下面的式子计算得到的y满足指数分布
2.MATLAB代码 %% clear clc; clear; %% uniform distribution N = 100000000; U1 = rand(1, N); %% inverse function lamda = 1; Z1 = -1 / lamda * log(1 - U1); %% visualisztion of PDF subplot(1, 2, 1), hist(U1, 100), title( 'The PDF of U1'); subplot(1, 2, 2), hist(Z1, 100), title( 'The PDF of Z1');
3.实验结果
参考文献 徐全智,数学建模
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