189 8069 5689
* 标准正态分布分布函数。
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* 入口参数u。 任意实数。 返回标准正态分布概率密度。
先是考虑把正态分布的那张表搞到程序中，通过查表的方式，小数点三位后面多出来的值使用公式来计算
正态分布中一些值得注意的量：
密度函数关于平均值对称
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
java
public double nextDouble() {
return (((long)(next(26)) 27) + next(27))
/ (double)(1L 53);
}
private double nextNextGaussian;
private boolean haveNextNextGaussian = false;
synchronized public double nextGaussian() {
// See Knuth, ACP, Section 3.4.1 Algorithm C.
if (haveNextNextGaussian) {
haveNextNextGaussian = false;
return nextNextGaussian;
} else {
double v1, v2, s;
do {
v1 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1
v2 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1
s = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (s = 1 || s == 0);
double multiplier = StrictMath.sqrt(-2 * StrictMath.log(s)/s);
nextNextGaussian = v2 * multiplier;
haveNextNextGaussian
% 设数据为x % 第一步, 计算均值, 计算样本标准差 len = length(x); avg = mean(x); s = sum((x-avg).^2)/(len-1) % 第二步, 将上面结果代入高斯分布公式 % 第三步, 画出图形.
java.util.Random里的nextGaussian()，生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/正态分布，即符合标准正态分布。
产生数字的范围：任何数都有可能，不过在0左右的数字较多。
产生N(a,b)的数：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+a； 即均值为a，方差为b的随机数
package edu.sjtu.erplab.io;
import java.util.Random;
public class RandomTest {
public static void main(String[] args) {
int max=20;
int min=10;
Random random = new Random();
int s = random.nextInt(max)%(max-min+1) + min;
System.out.println(s);
}
}