Ruby中生成高斯（正態分佈）隨機數的代碼

Question

在ruby中生成正態分佈隨機數的代碼是什麼？

（注：我回答我自己的問題，但接受，看看是否有人有一個更好的答案之前，我會等待幾天。）

編輯：

搜索此，我看着所有網頁上，來自這兩個搜索這樣造成：

+「正態分佈」紅寶石

和

+高斯+隨機紅寶石

Answer 1

Python的random.gauss()和Boost的normal_distribution都使用Box-Muller transform，所以對於Ruby來說也應該足夠好。

def gaussian(mean, stddev, rand) 
    theta = 2 * Math::PI * rand.call 
    rho = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - rand.call)) 
    scale = stddev * rho 
    x = mean + scale * Math.cos(theta) 
    y = mean + scale * Math.sin(theta) 
    return x, y 
end 

該方法可以封裝在一個類中，該類可以逐個返回樣本。

class RandomGaussian 
    def initialize(mean, stddev, rand_helper = lambda { Kernel.rand }) 
    @rand_helper = rand_helper 
    @mean = mean 
    @stddev = stddev 
    @valid = false 
    @next = 0 
    end 

    def rand 
    if @valid then 
     @valid = false 
     return @next 
    else 
     @valid = true 
     x, y = self.class.gaussian(@mean, @stddev, @rand_helper) 
     @next = y 
     return x 
    end 
    end 

    private 
    def self.gaussian(mean, stddev, rand) 
    theta = 2 * Math::PI * rand.call 
    rho = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - rand.call)) 
    scale = stddev * rho 
    x = mean + scale * Math.cos(theta) 
    y = mean + scale * Math.sin(theta) 
    return x, y 
    end 
end 

(CC0)

下法律允許的範圍內，antonakos已放棄所有版權及相關或鄰接權的RandomGaussian Ruby類。這項工作發表於：丹麥。

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許可證聲明並不意味着我關心此代碼。相反，我不使用代碼，我沒有測試它，並且我不用Ruby編程。

Answer 2

原始問題要求提供代碼，但作者的後續評論意味着使用現有庫的興趣。我對同樣的感興趣，我的搜索發現了這兩個寶石：

gsl - 「Ruby接口到GNU科學圖書館」（需要你安裝GSL）。對於均值= 0和給定的標準偏差的正態分佈的隨機數的調用序列是

rng = GSL::Rng.alloc 
rng.gaussian(sd)  # a single random sample 
rng.gaussian(sd, 100) # 100 random samples 

rubystats - 「從PHPMath統計庫的端口」（純紅寶石）。具有給定均值和標準差的正態分佈隨機數的呼叫順序爲

gen = Rubystats::NormalDistribution.new(mean, sd) 
gen.rng    # a single random sample 
gen.rng(100)   # 100 random samples 

Answer 3

@ antonakos的回答+1。以下是我一直使用的Box-Muller的實現;它本質上是相同的，但略有收緊代碼：

class RandomGaussian 
    def initialize(mean = 0.0, sd = 1.0, rng = lambda { Kernel.rand }) 
    @mean, @sd, @rng = mean, sd, rng 
    @compute_next_pair = false 
    end 

    def rand 
    if (@compute_next_pair = !@compute_next_pair) 
     # Compute a pair of random values with normal distribution. 
     # See http://en.wikipedia.org/wiki/Box-Muller_transform 
     theta = 2 * Math::PI * @rng.call 
     scale = @sd * Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - @rng.call)) 
     @g1 = @mean + scale * Math.sin(theta) 
     @g0 = @mean + scale * Math.cos(theta) 
    else 
     @g1 
    end 
    end 
end 

當然，如果你真的關心速度，你應該實現Ziggurat Algorithm :)。

Answer 4

另一種選擇，這一個使用distribution寶石，由一個SciRuby研究員編寫。

我覺得使用起來有點簡單。

require 'distribution' 
normal = Distribution::Normal.rng(1) 
norm_distribution = 1_000.times.map {normal.call}