Artificial intelligence 生成非均匀随机数

你能告诉我生成非均匀随机数的方法吗？
我使用的是Java，但是代码示例可以是您想要的任何形式

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一种方法是通过将两个均匀的随机数相加（即掷2个骰子）来创建一个扭曲分布。

尝试生成均匀分布的随机数，然后对每个随机数应用反向非均匀分布。

您希望偏差的分布是什么

这里有一种技术总是有效的，但并不总是最有效的。累积分布函数P（x）给出了数值低于x的时间分数。因此，在x的最低可能值时，P（x）=0，在x的最高可能值时，P（x）=1。每个发行版都有一个唯一的CDF，它以P（x）从0上升到1的方式对发行版的所有属性进行编码。如果y是区间[0,1]上的均匀偏差，那么满足P（x）=y的x将根据您的分布进行分布。为了使这项工作更全面，您只需要一种计算分布的P（x）的倒数的方法

该库定义了大量常用的分布（如正态分布、对数正态分布、指数分布、卡方分布等），并具有计算每个分布的CDF（分布.左概率）和逆CDF（分布.逆概率）的函数

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对于特定发行版来说，专门的技术是快速的，例如，正态分布偏差的Box-Muller技术，请参阅《数值计算》一书。

如果您使用的是Java，那么我的库可能会很有趣。它包括为均匀分布、高斯分布、泊松分布、二项式分布和指数分布生成随机数的类。显示如何使用这些分布。

这取决于所需的分布。错误，必须反转分布函数。如果你想要平方分布，你必须取随机数的平方根。我假设分布函数应用适当的反演。我认为您的问题更多的是关于所使用函数的分发类型的术语。是的，但是术语很重要。你违反了标准。@subtenant:编辑以反映你建议的更改。我只是澄清了答案，强调你要应用的是反向CDF（不是PDF或其他任何形式）。没关系，我只是在寻找跨不同发行版生成数字的方法。我想我没想那么多。听起来我需要多读点书，这就是你刚才说的那本书吗？数字食谱第三版：科学计算的艺术是的，这是本书。这是数值计算的标准入门，但这是一项巨大的金钱和精力投资。如果你只是想要那些该死的变态，我会选择图书馆。使用我提到的方法，它非常简单：Random rng=new Random（1）；分布距离=新正态分布（1.0,2.0）；double x=距离倒数概率（rng.NextDouble（））；太棒了，这肯定是我想做得更好的事情。我确实打算借这本书。非常感谢你。