C++ 如何生成指数分布的随机数（平均值）？

我试图生成平均值等于1的指数分布随机数。我知道如何得到具有均值和标准差的正态分布的随机数。我们可以通过

正态（平均值，标准偏差）

得到它，但我不知道如何得到指数分布的随机数

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有人能帮我吗？

生成指数分布随机变量可以通过以下方式完成：

-ln(U)/lambda (where U~Uniform(0,1)). 

更多信息可在中找到

在指数分布中：

lamda=1/mean

，因此它可以得到：

myVar = -ln(U) * mean (where U~Uniform(0,1)). 

对于C++11，该标准实际上保证了在STL中有一个符合指数分布要求的RNG，并且适合对象类型有一个非常描述性的名称

指数分布随机发生器中的平均值通过公式

E[X]=1/lambda

1计算

std:：exponential_distribution

有一个以lambda为参数的构造函数，因此我们可以通过计算lambda的值并将其传递给生成器，轻松创建一个遵循规则的对象

std::exponential_distribution rng (1/1); // lambda = 1 / E[X]

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脚注
1.根据

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以可读ascii图表形式分发

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I找到了基本示例。不过，我还没有检查它是否真的有效。如果你有统一随机数的来源，维基百科的页面包含一个方法：你希望U出现在

（0,1）

中，而不是在实践中出现

[0,1]

，因为真正的RNG是离散的，而不是连续的。您不想从均匀RNG得到结果

1

（因此在“指数分布”中产生0），您也不想从均匀RNG得到结果

0

。@SteveJessop:谢谢您的更正，因为我们不是在处理真实的连续分布，但是仅仅用离散值模拟一个，你是绝对正确的。@Steve:不同意

+0

或

+infinity

是指数分布样本的浮点近似值的完美合理输出。如何处理溢出和下溢（以及其他极端示例）来自实际分析应用程序的需求，而不是对简并和其他边缘条件的哲学厌恶。@Hurkyl:

log（0）

不返回

-无穷大

，它返回

-巨大的值

，这意味着此函数将返回

+magive_VAL*mean

。当

mean

为1时，我想调用者可以处理这个问题，但在我看来，当

mean<1

时，调用者处理的边缘情况并不是那么好。这就是说，如果

U

在

[0,1]

上确实是一个统一的双精度，那么它只发生在2^53中的1，所以大多数呼叫者不需要处理它。不管它是否包含在内，都不会使分布有太大的偏差。@user4786271不，这是一个算法解释，说明了如何做。应该很容易用任何语言实现。你能解释一下这一行吗：

std:：mt19937 rnd_gen（rd（））和这个：
rng（rnd\u gen）
？一旦你有了指数分布，你为什么需要这个
mt19937
东西？@bobroxsox
rnd\u gen
是用来输出稳定数字流的生成器，
rng
是负责通过
rnd\u gen
来调整数字产量的分布对象。啊，这是有道理的。谢谢
#include <iomanip>
#include <random>
#include <map>
#include <iostream>

int
main (int argc, char *argv[])
{
  double const exp_dist_mean   = 1;
  double const exp_dist_lambda = 1 / exp_dist_mean;

  std::random_device rd; 

  std::exponential_distribution<> rng (exp_dist_lambda);
  std::mt19937 rnd_gen (rd ());

  /* ... */

  std::map<int, int> result_set;

  for (int i =0; i < 100000; ++i)
    ++result_set[rng (rnd_gen) * 4]; 

  for (auto& v : result_set) {
    std::cout << std::setprecision (2) << std::fixed;

    std::cout << v.first/4.f << " - " << (v.first+1)/4.f << " -> ";
    std::cout << std::string (v.second/400, '.') << std::endl;

    if (v.second/400 == 0)
      break;
  }
}

0.00 - 0.25 -> ........................................................
0.25 - 0.50 -> ...........................................
0.50 - 0.75 -> .................................
0.75 - 1.00 -> .........................
1.00 - 1.25 -> ....................
1.25 - 1.50 -> ...............
1.50 - 1.75 -> ............
1.75 - 2.00 -> .........
2.00 - 2.25 -> .......
2.25 - 2.50 -> .....
2.50 - 2.75 -> ....
2.75 - 3.00 -> ...
3.00 - 3.25 -> ..
3.25 - 3.50 -> ..
3.50 - 3.75 -> .
3.75 - 4.00 -> .
4.00 - 4.25 -> .
4.25 - 4.50 ->