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这应该不会太难，但出于某种原因，这种从分布中抽样随机数真的让我很吃惊。

我知道从发行版生成随机数的最佳选择是 boost/C++11 库...不幸的是，我无法使用 c++0x 编译此代码，无论如何，我最好保持兼容性我也在使用的服务器，它正在运行 gcc 4.1.2 - 我知道，古老的不支持较新的 C++。挫折。和往常一样，时间紧迫意味着我需要尽我所能快速修复。

从 box muller 方程中获取随机数的指数是我的下一个选择，但我没有得到带有我指定参数的对数正态分布。我不明白为什么这不起作用。

任何帮助将不胜感激！

void testRNG(){

    int mean = 5000;
    int std = 50;

    ofstream out("./Output/normal_samples.out");

    RunningStats normal;
    for (int i=0;i<2000;++i){
        double sample = randomSample(mean, std, NORMAL);//call function with box muller transformation to return a number from a normal distriubtion
        out<<sample<<endl;
        normal.Push(sample);//keep a running average of sampled numbers
    }
    cout<<"Normal Mean = "<<normal.Mean()<<endl;
    cout<<"Normal Std = "<<normal.StandardDeviation()<<endl;

    RunningStats lognormal;
    for (int i=0;i<2000;++i){
        double sample = randomSample(mean, std, LOGNORMAL);
        out<<sample<<endl;
        lognormal.Push(sample);
    }
    cout<<"Lognormal Mean = "<<lognormal.Mean()<<endl;
    cout<<"Lognormal Std = "<<lognormal.StandardDeviation()<<endl;
}

采样函数，我没有写，首先从 randomSample() 到一个 case，然后调用：

编辑 - 我注意到它实际上确实调用了一个函数来查找对数正态参数。添加进来。

double randNormal(double mean, double stdev) {
static long numSamples = 0;
static double Z2;
if ((numSamples++ & 1) == 0) {
    double Z1, U1, U2;
    do { U1 = randUniform(0, 1); } while (U1 <= 0 || U1 >= 1);
    do { U2 = randUniform(0, 1); } while (U1 <= 0 || U1 >= 1);
    Z1 = sqrt(-2 * log(U1)) * cos(6.28318531 * U2);
    Z2 = sqrt(-2 * log(U1)) * sin(6.28318531 * U2);
    return mean + stdev * Z1;
} else {
    return mean + stdev * Z2;
}
}

double randLognormal(double mu, double sigma) {
return exp(randNormal(mu, sigma));
}

double randLognormalMeanStdev(double mean, double stdev) {
return randLognormal( log(mean) - 0.5 * log(1 + (stdev * stdev) / (mean * mean)) , log(1 + (stdev * stdev) / (mean * mean)));
}

所以我得到的输出是：

Normal Mean = 4998.72 //I said 5000
Normal Std = 49.7054 //I said 50
Lognormal Mean = 4999.74
Lognormal Std = 0.492766 //this is the part that is not working

为了使对数正态标准成为我想要的，我缺少什么？

其他选择也将不胜感激-也许我还缺少其他东西。

提前致谢！

编辑 - 我意识到我应该明确表示我需要从对数正态分布中采样

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