如何扭曲一组随机数的分布？答案

【问题标题】：How can I distort the distribution of a set of random numbers?如何扭曲一组随机数的分布？
【发布时间】：2012-11-07 05:21:51
【问题描述】：

我想设计一个算法，它会给我随机的数字，我不知道它们会是什么，但同时，更接近 0 的数字必须更有可能作为输出出现，而那些更接近1 的可能性必须较小。我想同时使用线性和指数分布，所以请至少给出实现两者的提示。

我已经考虑过如何解决这个问题，但我仍然没有任何线索，所以任何指针都将不胜感激。

注意：我不打算讨论，也不了解“真实”与“伪”随机性的复杂性......这与安全性或密码学无关，为此我会只需使用 Javascript 的 Math.random() 作为种子，这样我们就清楚我在问什么。

【问题讨论】：

您可以使用指数函数，但必须使用概率密度，或者您可以建立一个范围，例如 P(0
抱歉，您能给我一个关于您正在使用的符号的快速入门吗？我制作了这个简单的图形脚本，以便通过插图更好地理解这些内容，但它并没有真正起作用。也许你也可以看看那个？ jsfiddle.net/eg3bU/2
@AlbertoBonsanto 搞定了... :) 看看！ jsfiddle.net/RTbrL

标签： javascript math random numbers distribution

【解决方案1】：

var random = Math.pow(Math.random(), 2);

【讨论】：

你能再详细说明一下吗？由于随机数的迷幻性，我真的很难理解这会产生什么影响，但它似乎很有趣。
它为您提供 0 到 1 之间的随机数。数字更可能在 0 左右而不是在 1 左右。如果增加数字 2，随机数将更可能在 0 左右。
如何获得线性递减分布？ var rand = 2*Math.random()?
2*Math.random() 只会给你 0 到 1.9999999999999999 之间的数字...任何数字都有相同的变化。
顺便说一句，我刚刚创建了这个脚本来轻松绘制不同类型的分布函数。现在一切正常。 jsfiddle.net/RTbrL

【解决方案2】：

看看泊松分布，也许你可以将它用于你自己的目的，本质上泊松分布不是确定性的，但它有一定的发生频率：维基百科对此有很好的介绍性信息：http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

算法：

algorithm poisson random number (Knuth):
init:
     Let L ← e−λ, k ← 0 and p ← 1.
do:
     k ← k + 1.
     Generate uniform random number u in [0,1] and let p ← p × u.
while p > L.
return k − 1.

【讨论】：