package cn.edu.xjtu.nhpcc.jenvaxue.utility.math;
import java.util.ArrayList;
public class DistributionGen {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
float b = 0;
DistributionGen d = new DistributionGen();
ArrayList<Float> a = d.expntl(30, 1000);
for (int i=0;i<a.size();i++) {
b += a.get(i);
System.out.println(a.get(i));
}
System.out.println("*************");
System.out.println(b/a.size());
}
/*
* e为期望值,row为需要生成的随机数的个数
*/
public ArrayList<Float> expntl(float e, int row) {
float t,temp;
ArrayList<Float> a = new ArrayList<Float>();
for(int i=0;i<row;i++) {
t = (float) Math.random();
temp = (float) (-e*Math.log(t));
a.add(temp);
}
return a;
}
}
原理说明:
指数分布的概率密度函数 y=lamda*exp(-lamda*x) x>=0
由此可以计算概率分布函数 y=1-exp(-lamda*x) x>=0
y是 X<x的概率,其取值在区间(0,1)内
首先,把y当作是在(0,1)区间的均匀分布的随机变量。
然后,求y=1-exp(-lamda*x)的逆函数,x=-(1/lamda)*ln(1-y)
令z=1-y,显然z也是(0,1)区间的均匀分布的随机变量,于是就有x=-(1/lamda)*ln(z)。
z可以通过(double) rand() / RAND_MAX计算。原因是rand() 是随机分布函数。
最终满足指数分布的变量x,就可以通过x=-(1/lamda)*ln(z)计算。