我有histogram of sorted random numbers and a Gaussian overlay。直方图表示每个箱的观察值（将这个基本情况应用于更大的数据集），并且高斯是试图拟合数据。显然，这个高斯不代表最适合直方图。下面的代码是高斯公式。 normc, mu, sigma = 30.845, 50.5, 7 # normalization constant, avg, st
我正在尝试做一个简单的“人群”模型，并需要在二维区域内分布随机点。这个半伪代码是我最好的尝试，但即使在我运行它之前，我也可以看到大问题，对于密集人群来说，新点过于接近的机会可能会非常快地变得非常高，使得它非常低效并且容易失败，除非这些值被微调。可能与已签名的值有关，但为了简单起见，我将其留下。 int numPoints = 100;
int x[numPoints];
int y[numPo
With this function我可以从正态分布进行采样。我想知道如何从限制在一定时间间隔[a,b]的正常分布有效地采样。我的微不足道的方法是从正态分布中抽样，如果它属于一定的时间间隔，则保留该值，否则重新抽样。但是，在获得合适的值之前，可能会丢弃许多值。 我也可以近似使用三角形分布的正态分布，但我认为这不足够准确。 我也可以尝试使用累积函数，但可能这也会很慢。有没有有效的方法来解决这个问题？
我有两个相关的问题涉及到类中分布的使用。 在C++中是否存在某种基类分布，以便将分布作为类成员使用而不知道它将是哪种分布？我不能使用模板（见问题2） class Foo{
private:
// could by any distribution
std::base_distribution dist_;
};
我有另一个类Bar应该有Foo向量作为私有成