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1、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
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2、算法一产生12个（0，1）平均分布的随机函数，用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换，直接生成正态分布，但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
3、利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
4、解：【用“Φ(.)”表示标准正态du分布函数N(0，1)的值】∵X~N(3，4)，∴(X-3)/2~N(0，1)。∴(1)P{，X，2}=P(X2)+P(X-2)。
5、正态分布密度函数公式：f(x)=exp{-(x-μ）/2σ}/[√（2π）σ］。计算时，先算出平均值和标准差μ、σ，代入正态分布密度函数表达式，给定x值，即可算出f值。
1、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
2、利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
3、error\n)；}}把生成的数据放入txt文件中，再导入matlab中，查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下：很接近红线，说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析：得到H1=0，说明确实是正态分布。。
4、既然产生的不是伪随机数，那么随机源就是问题的关键。随机源可以通过侦听和统计系统中的各种事件来模拟实现；这是一个很难的问题。通过C调用Matlab的功能就简单多了。
5、这个需要写代码吗？ 正态分布的参数只有两个，均值和方差，都已知了。c显然是均值。P{Xc}=1-P{Xc}=P{Xc}，所以P{Xc}=P{Xc}=0.5，正态分布中X大于或者小于均值的概率都是0.5。
6、/ C 语言里面的随机函数：void srand( unsigned seed )；功能： 设置rand()随机序列种子。对于给定的种子seed， rand()会反复产生特定的随机序列。
1、正态分布的概率密度函数公式是f(x)=exp{-(x-μ)/2σ}/[√(2π)σ]。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
2、正态分布密度函数是：f(x)=exp{-(x-μ)/2σ}/[√(2π)σ]。
3、正态分布密度函数公式：f(x)=exp{-(x-μ)/2σ}/[√(2π)σ]。计算时，先算出平均值和标准差μ、σ，代入正态分布密度函数表达式，给定x值，即可算出f值。