program discrete_gaussian implicit none integer :: i, j, k integer, parameter :: nx = 100, ny = 100, nz = 100 ! 定义离散化网格的大小 real :: x, y, z real, parameter :: mu_x = 0.0, mu_y = 0.0, mu_z = 0.0 ! 均值 real, parameter :: sigma_x = 1.0, sigma_y = 1.0, sigma_z = 1.0 ! 标准差 real, dimension(nx, ny, nz) :: density ! 存储离散高斯分布的数据 ! 计算离散高斯分布的值 do i = 1, nx do j = 1, ny do k = 1, nz x = (i - nx/2) / float(nx) ! 将网格坐标转换为实际坐标 y = (j - ny/2) / float(ny) z = (k - nz/2) / float(nz) density(i, j, k) = exp(-((x-mu_x)**2 / (2*sigma_x**2) + & (y-mu_y)**2 / (2*sigma_y**2) + & (z-mu_z)**2 / (2*sigma_z**2))) / & (sigma_x * sigma_y * sigma_z) end do end do end do ! 打印数据 do i = 1, nx do j = 1, ny do k = 1, nz write(*, *) (i - nx/2), (j - ny/2), (k - nz/2), density(i, j, k) end do end do end do end program discrete_gaussian 这段代码是什么

这段代码是使用Fortran编写的一个程序，用于计算和打印离散高斯分布的数据。下面是这段代码的解释：

- 首先，定义了三个整数变量`nx`、`ny`和`nz`，分别表示离散化网格在x、y和z方向上的大小。
- 接着，定义了三个实数变量`mu_x`、`mu_y`和`mu_z`，分别表示高斯分布在x、y和z方向上的均值。
- 然后，定义了三个实数变量`sigma_x`、`sigma_y`和`sigma_z`，分别表示高斯分布在x、y和z方向上的标准差。
- 在程序中，使用了一个三维数组`density`来存储离散高斯分布的数据，其大小为`nx * ny * nz`。
- 程序通过嵌套的循环遍历每个网格点，并根据高斯分布的公式计算该点处的概率密度值，并存储在数组`density`中。
- 最后，通过另一组嵌套的循环，将网格坐标和对应的概率密度值打印到屏幕上。

这段代码会打印出离散高斯分布在每个网格点上的坐标以及对应的概率密度值。你可以根据需要调整程序中的参数和输出方式。