nextGaussian zwraca liczby losowe o średniej 0 i odchyleniu 1. Aby zmienić średnią dodajesz, a aby zmienić odchylenie mnożysz.
Czyli przykładowo:
r.nextGaussian() * 100 + 500;
Oznacza rozkład o średniej 500 i odchyleniu 100.
aaa... Dzieki za przydatne info! A ja rozkminiałem metode box'a=mullera, ale nie wiem czy to jest dobrze.
Java public double NormalDistribution(double mi, double sigma)
{
double u1 = generatorExponential.nextDouble();
double u2 = generatorExponential.nextDouble();
double z1 = Math.sqrt(-2 * Math.log(u1)) * Math.sin(2 * Math.PI * u2);
double z2 = Math.sqrt(-2 * Math.log(u1)) * Math.cos(2 * Math.PI * u2);
double x1 = mi + z1 * sigma;
double x2 = mi + z2 * sigma;
return x2;
}
Po co samemu to implementujesz? Dokładnie tę metodę wykorzystuje Random.nextGaussian:
if (haveNextNextGaussian) {
haveNextNextGaussian = false;
return nextNextGaussian;
} else {
double v1, v2, s;
do {
v1 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1
v2 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1
s = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (s >= 1 || s == 0);
double multiplier = StrictMath.sqrt(-2 * StrictMath.log(s)/s);
nextNextGaussian = v2 * multiplier;
haveNextNextGaussian = true;
return v1 * multiplier;
}
}
Wystarczy, że zrobisz sobie metodę:
public static double nextGaussian(double mean, double deviation){
return random.nextGaussian() * deviation + mean;
}
Zarejestruj się i dołącz do największej społeczności programistów w Polsce.
Otrzymaj wsparcie, dziel się wiedzą i rozwijaj swoje umiejętności z najlepszymi.