.NETでは乱数のクラスにRamdomクラスがあります、どれも一様に分布する乱数しか取得できません。
例えば、NextDoubleメソッドを用いると、0以上、1.0未満の一様に分布した乱数を取得する事ができます。
var rnd = new Random();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
Console.WriteLine(rnd.NextDouble().ToString());
}
上記プログラムで出力した値をExcelでヒストグラムにしてみると、0~1.0の一様??な乱数が取得させていることが分かります。
正規分布に従う乱数を取得するには、今回はボックス=ミュラー法という手法で乱数をしてみます。
XとYがお互いに独立で、0~1の範囲で一様に分布する乱数のとき
$${ Z }_{ 1 }=\sqrt { -2\log { X } } cos(2\pi Y)\\ { Z }_{ 2 }=\sqrt { -2\log { X } } sin(2\pi Y)$$
のZ1、Z2はそれぞれ標準偏差1.0、平均値0.0の正規分布に従う乱数となります。
(参考)ボックス=ミュラー法 Wikipedia
これをC#のプログラムにしてみると
var rnd = new Random();
double X, Y;
double Z1, Z2;
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
X = rnd.NextDouble();
Y = rnd.NextDouble();
Z1 = Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(X)) * Math.Cos(2.0 * Math.PI * Y);
Z2 = Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(X)) * Math.Sin(2.0 * Math.PI * Y);
Console.WriteLine(Z1.ToString());
Console.WriteLine(Z2.ToString());
}
という感じ。
コンソールに吐き出された値をExcelでヒストグラムにしてみると
となり、確かに正規分布に従った感じの分布となりました。
標準偏差1.0、平均値0.0ではなく、標準偏差sigma、平均値ave のときの乱数が欲しい場合は
Z1 = sigma * Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(X)) * Math.Cos(2.0 * Math.PI * Y) + ave;
Z2 = sigma * Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(X)) * Math.Sin(2.0 * Math.PI * Y) + ave;
となります。
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