Question

查看我们应用中的一些遗留代码，发现了这种奇怪的RNG实现。我想交换它进行适当的Box-Muller转换，但需要一些鼓励。

正如您所看到的，它会生成从-3.875到+3.875的5个随机数，然后将它们平均以获得从-1到+1的准正态分布值。这可能是对的吗？这怎么可能工作？为什么要5个样品？

有人，请解释一下：

private double GetRandomNormalNumber()
    {
      const double SPREAD = 7.75;
      const double HALFSPREAD = 3.875;
      var random = new Random();

      var fRandomNormalNumber = ((random.NextDouble()*SPREAD - HALFSPREAD) +
                                 (random.NextDouble()*SPREAD - HALFSPREAD) +
                                 (random.NextDouble()*SPREAD - HALFSPREAD) +
                                 (random.NextDouble()*SPREAD - HALFSPREAD) +
                                 (random.NextDouble()*SPREAD - HALFSPREAD)
                                )/5;

      return fRandomNormalNumber;
    }

Answer 1

通过平均几个随机均匀样本来逼近正态分布是标准的，这是Central Limit Theorem的结果。通常，采集12个样本。在你的情况下，有人决定只采取五个样本，可能是为了效率。

查看Generate random numbers following a normal distribution in C/C++

Answer 2

代码似乎是正确的，它只会使0.0周围的区域具有比范围边缘更高的概率（-HALFSPREAD，HALFSPREAD）。

我怀疑这5个数字是一个很好的计算值，很可能它被选中“因为它有效”

如果您将一个RNG替换为另一个RNG，您应该能够：只要替换具有更好的实际特征，任何人都不应该依赖现有RNG的特定输出

通过平均5个均匀样本的正常随机数？

2 个答案: