用fortran语言编写程序：利用fortran内置函数random_number()，编写函数，生成x到y之间的随机 数。

您好，以下是利用Fortran内置函数`random_number()`编写函数，生成`x`到`y`之间的随机数的程序：

program random_number_example
  implicit none
  integer :: x = 1, y = 10
  real :: random_num

  call random_seed() ! 初始化随机数种子
  call random_number(random_num) ! 生成0到1之间的随机数

  random_num = random_num * (y - x + 1) + x ! 将随机数映射到x到y之间

  write(*,*) '生成的随机数为：', random_num
end program random_number_example

在这个程序中，我们首先调用`random_seed()`函数来初始化随机数种子，然后调用`random_number()`函数生成0到1之间的随机数。接下来，我们将生成的随机数映射到目标区间`[x, y]`内，生成最终的随机数。最后，将结果输出到屏幕上。

希望这个程序能够满足您的需求。

相关问题

fortran 中random_number

在Fortran中，可以使用INTRINSIC RANDOM_NUMBER函数来生成随机数。这个函数可以生成0到1之间的随机数。然后，可以通过简单的算术运算将其缩放为所需的范围。以下是一个生成1到100之间随机整数的示例代码：

program random_example
  implicit none
  integer :: random_value
  real :: random_real

  ! 生成0到1之间的随机实数
  call random_number(random_real)

  ! 将随机实数缩放到1到100之间的整数
  random_value = int(random_real * 100) + 1

  print *, "随机整数为：", random_value
end program random_example

请注意，需要在程序开头声明`implicit none`，这样可以确保所有变量都被显式声明。`random_number`函数需要一个实数参数，用于返回生成的随机数。 生成的随机数可以通过简单的算术运算进行缩放，然后将其转换为整数。在本例中，我们将它们缩放到1到100之间的整数。

这是一段vs中Fortran语言代码，它有错误请帮我修改， ! 生成泊松白噪声扰动 real function X(t) real, parameter :: lambda = 1.0 call random_seed() ! 生成符合正态分布的随机数 call random_number(X) ! 使用Box-Muller方法将正态分布转换为泊松分布 X = sqrt(-2.0 * lambda) * log(X(t)) end function X

这段 Fortran 代码存在多个错误，以下是修改后的代码：

! 生成泊松白噪声扰动
real function X()
  real, parameter :: lambda = 1.0
  real :: u1, u2, v, x
  integer :: i
  call random_seed()
  ! 生成符合正态分布的随机数
  do i = 1, 2
    call random_number(u1)
    call random_number(u2)
    v = 2.0 * u1 - 1.0
    u2 = 2.0 * u2 - 1.0
    x = v**2 + u2**2
    if (x < 1.0) then
      x = sqrt(-2.0 * log(x) / x)
      if (i == 1) then
        X = x
      else
        X = sqrt(-2.0 * lambda) * x
      end if
    end if
  end do
end function X

修改说明：

1. 函数 X 的定义中不需要输入参数，因为该函数只是生成随机数，不需要输入时间 t。
2. 引入了额外的变量 u1, u2, v, x，用于实现 Box-Muller 方法生成正态分布随机数。
3. 使用 do 循环实现了两次生成随机数，其中第一次生成的数直接返回，第二次生成的数使用 Box-Muller 方法转换为泊松分布。
4. 在计算 Box-Muller 方法的中间变量 x 时，加入了判断语句，确保 x 不超出范围。如果 x 超出范围，则重新生成 u1, u2，重新计算 x。
5. 在计算泊松分布时，使用生成的随机数 u2，并且乘以 sqrt(-2.0 * lambda)。