标签： distribution gaussian normal-distribution
是否存在可以产生分布在正常（高斯）分布的部分上的数字的单遍算法？
我想指定基值（分布的中心），标准偏差以及最小值和最大值。
例如，我可能希望所有值在-0.5和+1标准偏差之间以与正态分布中相同的比例分布（显然增加以考虑丢失的尾部）。
显然，如果生成的数字介于最小值和最大值之间，则可以使用循环并仅退出，但如果min / max距离太近或距离尾部太远，则可能会持续很长时间。
我假设一种语言具有高斯随机数函数（我使用的是Java，但几乎可以读取任何内容）。
答案 0 :(得分：4)
您可以在最小和最大兴趣点计算给定高斯的erf，在这两个值之间生成随机数（均匀），并取反erf。
erf
我知道Apache库在Java中有一个erf函数，请参阅here，但我不知道在哪里指向erf的反转（最坏的情况，当然，你可以用Newton-Raphson来计算后者。
（我发现了一个反向erf here的算法，使用Java实现，但无法保证其质量。