中心极限定理;使用均匀分布产生高斯分布

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了中心极限定理;使用均匀分布产生高斯分布相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如果我们产生N个[-1,1]之间均匀分布的随机变量,那么这N个随机变量的均值的期望当然应该是0;但是样本均值几乎不可能是0,而是在0左右分布,且越靠近0的概率越大。

// pseudo code for 1000 gaussian distribution random variable,
// use uniform  distribution random variable
for(int i = 0; i < 1000; i++)
{ 
    var sum = 0;
    for(int j = 0; j < 16; j++)
   {
        sum += generate_new_uniform_distribution_random_variable();
   }
   gaussian[i] = sum / 16;
}

每一个generate_new_uniform_distribution_random_variable()返回的随机数都是均匀分布的;根据中心极限定理,sum近似于高斯分布。

以上是关于中心极限定理;使用均匀分布产生高斯分布的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理:中心极限定理,一元和多元高斯分布

随机过程 7 - 高斯过程的初步认识

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机器学习数学基础总结

高斯分布的特征是啥?啥事极限误差?误差值通常取多少位?啥是真值的最佳值?