JavaScript实现伪随机正态分布

前言

在前端开发中，生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念，并探讨如何使用JavaScript实现伪随机正态分布。

什么是正态分布？

正态分布，也称为高斯分布，是一种常见的概率分布，其特点是呈钟形曲线。在正态分布中，大部分的值集中在均值附近，并且随着离均值的距离增加，概率逐渐减小。

伪随机数生成算法

计算机中的随机数通常是伪随机数，即通过确定性的算法生成的数列。这些算法使用一个种子值作为起点，并通过一系列的计算生成下一个随机数。

实现伪随机正态分布

实现伪随机正态分布的方法有很多，这里介绍两种常用的方法。

1 Box-Muller转换方法

Box-Muller转换方法是一种常用的生成正态分布的方法。它利用了两个独立且均匀分布的随机数，并将其转换为服从正态分布的随机数。

2 使用概率密度函数逆变换法

概率密度函数逆变换法是另一种常用的生成正态分布的方法。它利用了均匀分布的随机数，并通过逆变换函数将其转换为服从正态分布的随机数。

示例代码: 下面是使用JavaScript实现伪随机正态分布的示例代码：

// 使用Box-Muller方法生成伪随机正态分布
function generateNormalDistribution(mean, stdDev) {
  let u = 0, v = 0;
  while (u === 0) u = Math.random(); // 生成(0,1)区间的随机数
  while (v === 0) v = Math.random(); // 生成(0,1)区间的随机数
  let z0 = Math.sqrt(-2.0 * Math.log(u)) * Math.cos(2.0 * Math.PI * v); // 第一个正态分布随机数
  let z1 = Math.sqrt(-2.0 * Math.log(u)) * Math.sin(2.0 * Math.PI * v); // 第二个正态分布随机数
  return z0 * stdDev + mean; // 转换为指定均值和标准差的正态分布随机数
}

// 示例使用
let mean = 0; // 均值
let stdDev = 1; // 标准差
let randomValue = generateNormalDistribution(mean, stdDev);
console.log(randomValue);

总结

通过 JavaScript 实现伪随机正态分布可以在前端开发中进行模拟和实验。本文介绍了正态分布的基本概念，以及两种常用的实现方法：Box-Muller转换方法和概率密度函数逆变换法。通过使用这些方法，我们可以生成符合指定均值和标准差的正态分布随机数，实现更真实和多样化的数据模拟。