Box-Muller是什么

Box-Muller是一种用于生成服从正态分布的随机数的方法。这种方法由 George Box 和 Mervin Muller 在1958年提出。Box-Muller方法基于两个独立的均匀分布随机数生成正态分布的随机数。该方法的基本思想是将两个独立的随机变量X和Y分别服从均匀分布，然后通过一些数学运算得到两个新的随机变量Z1和Z2，这两个随机变量都服从标准正态分布。Box-Muller方法的主要优点是产生的正态分布数据均匀分布在整个曲线上，能够很好地满足一些科学和工程领域的需求。

相关问题

比较Box-Muller方法和Marsaglia方法。

Box-Muller方法和Marsaglia方法都是用于生成服从正态分布的随机数的方法。Box-Muller方法是通过两个独立的标准正态分布随机变量的变换得到一个服从正态分布的随机变量。而Marsaglia方法则是通过两个独立的均匀分布随机变量的变换得到一个服从正态分布的随机变量。两种方法都有各自的优缺点，具体使用哪种方法取决于具体的应用场景和需求。

c语言如何通过Box-Muller方法生成正态分布数组

Box-Muller方法是一种用来生成正态分布随机数的方法，它可以通过将两个均匀分布的随机数转换为一组服从正态分布的随机数来实现。在C语言中，可以使用类似于以下的代码来实现Box-Muller方法：double u1, u2, w;
do {
u1 = 2 * (rand() / (double)RAND_MAX) - 1;
u2 = 2 * (rand() / (double)RAND_MAX) - 1;
w = u1 * u1 + u2 * u2;
} while (w >= 1);double z1 = sqrt(-2 * log(w) / w) * u1;
double z2 = sqrt(-2 * log(w) / w) * u2;