1、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
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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。。
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。
C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
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。。
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。
1、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。
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、解：【用“Φ(.)”表示标准正态du分布函数N(0，1)的值】∵X~N(3，4)，∴(X-3)/2~N(0，1)。∴(1)P{，X，2}=P(X2)+P(X-2)。
1、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。
2、include randomdefault_random_engine gen；normal_distributiondouble randn(mu， sigma)；double t = randn(gen)；具体详见random库的normal_distribution类。
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、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。
2、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。
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。。
4、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。
标准正态分布函数公式如下图：标准正态分布函数的性质：密度函数关于平均值对称。函数曲线下6268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。函数曲线的反曲点为离平均数一个标准差距离的位置。
标准正态分布密度函数公式：正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。
正态分布密度函数公式：正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ＾2的正态分布，记为N(μ，σ＾2)。
正态分布公式如图所示：正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。
正态分布标准化的公式：Y=（X-μ）/σ～N（0，1）。标准正态分布 是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
