C++实现标准正态分布随机数生成

"这个代码示例是关于如何在C++中生成符合标准正态分布的随机数的。" 在编程中，特别是在模拟和数据分析等领域，我们经常需要生成遵循特定概率分布的随机数。标准正太随机数就是其中一种，它遵循正态分布（也称高斯分布），其均值（mean）为0，标准差（standard deviation）为1。这种分布广泛应用于各种自然现象的建模，例如物理、生物、经济等领域的数据。 这段代码首先引入了多个头文件，包括`iostream`用于输入输出，`vector`和`string`用于数据存储和处理，`random`用于生成随机数，`algorithm`包含通用算法，`cmath`和`math.h`提供了数学函数，以及`ctime`用于获取当前时间。 `gaussrand`函数是生成标准正太随机数的核心部分。它接受一个双精度浮点数数组`x`作为参数。首先，通过`srand((unsigned)time(NULL))`设置了随机数种子，确保每次运行程序时都能得到不同的随机序列。然后，对于数组中的每个元素，执行多次累加操作，每次将`rand()`函数的结果除以`RAND_MAX`，使其落入[0, 1)的范围内。这实际上是在生成均匀分布的随机数。 接下来，数组的每个元素都经过了中心化和标准化处理，以符合正态分布的特性。减去`m/2.0`是为了将平均值调整到0，而除以`sqrt(m/12.0)`是应用了Box-Muller变换的一个简化版本，使得最终结果接近于标准正态分布。这里的`m`通常是一个较大的数值，以提高近似精度。 在`main`函数中，`gaussrand`被调用来生成一组标准正太随机数，并通过循环打印出来。最后，`system("pause")`使得程序在结束前暂停，方便查看输出结果。 这段代码演示了如何在C++中利用Box-Muller变换生成标准正态分布的随机数，这对于进行统计模拟、数据分析或其他依赖随机数的计算任务非常有帮助。通过理解和运用这种方法，开发者可以为自己的程序引入更复杂的随机行为模型。