Нормальное распределение

что за генератор? это воспроизводится?

можно проверить принадлежность числа генеральной выборке - в любом учебнике, справочнике

[0]: {[484, 99988]}
[1]: {[496, 99999]}
[2]: {[508, 99759]}
[3]: {[516, 99684]}
[4]: {[532, 99208]}
[5]: {[548, 94926]}
[6]: {[552, 95968]}
[7]: {[568, 36850]}
[8]: {[576, 34262]}
[9]: {[580, 53682]}

[0]: {[508, 99672]}
[1]: {[512, 99798]}
[2]: {[524, 99146]}
[3]: {[532, 96195]}
[4]: {[536, 98600]}
[5]: {[548, 92047]}
[6]: {[556, 92368]}
[7]: {[568, 98198]}
[8]: {[576, 50539]}
[9]: {[580, 76056]}

Ну, можно сказать воспроизводится. Ерунда какая-то. ГПСЧ вроде как у Кнута позаимствован, я до его сорцов еще не добрался.

Только равномерное, а не нормальное.

Если тебе нормальное нужно - используй Box&Mueller или Marsaglia например.

При чём тут нормальное распределение???

Ой, ну извините. Мы этот ваш матан не учили, надо было делом заниматься.

Ой, ну извините. Мы этот ваш матан не учили, надо было делом заниматься.

Ой, ну тогда, продолжай заниматься чем умеешь и не лезь в матан.

Почему ты так рассчитывал, ты нам, конечно, не расскажешь?

Равномерного распределения хотел. Там выше меня поправили.

Ну так в равномерном распределении на первом месте могло быть что угодно

Попробуй свое равномерное распределение так проверить (я этот тест для кудовского механизма вычисления random применял, получилось прекрасно):

• сгенерируй с миллиард пар (x,y) в интервале [-1, 1], N_square;
• вычисли R=sqrt(x*x + y*y);
• найди количество точек с R≤1, N_encirc;

Отношение N/encirc/N_square должно быть как можно ближе к pi/4. Если это не так, твой генератор — говно!

еще правило 3-х сигм туда-же

Вот пример для октавы (у меня, правда, на миллиард значений оперативы не хватит, обошелся сотней миллионов):

Nsq=1e8;
cords=-1+2*rand(Nsq, 2);
R=sqrt(cords(:,1).^2+cords(:,2).^2);
clear cords;
Ncirc=length(find(R<1));
Nideal=Nsq*pi/4;
Ncirc
Ncirc =  78543229
Nideal
Nideal = 78539816