该函数应提供标准偏差接近0的随机数。从一副纸牌中拾取或模拟骰子掷骰时,这就是我们想要的。Math.random()
但是在大多数情况下,这是不现实的。在现实世界中,随机性倾向于聚集在一个共同的正常值附近。如果将其绘制在图形上,则会得到经典的钟形曲线或高斯分布。
用该功能做到这一点相对简单。Math.random()
var randNum = (Math.random() + Math.random()) / 2; var randNum = (Math.random() + Math.random() + Math.random()) / 3; var randNum = (Math.random() + Math.random() + Math.random() + Math.random()) / 4;
在最后添加一个随机值会增加随机数的方差。除以您添加的次数可以将结果归一化为0-1
由于添加多个随机数比较麻烦,因此一个简单的函数将允许您选择所需的方差。
// v is the number of times random is summed and should be over >= 1 // 返回0-1排除之间的随机数 function randomG(v){ var r = 0; for(var i = v; i > 0; i --){ r += Math.random(); } return r / v; }
该图显示了v的不同值的随机值分布。左上角是标准单次调用,右下角相加8次。这是使用Chrome的5,000,000个样本Math.random()Math.random()
这种方法最有效 v<5
例如,随机函数产生120个数字(0或1),这些相加值的平均值必须接近60。
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问题内容: 我有两种代码选择: 选项1 要么: 选项2 我了解这更惯用。我想知道的有效性。 在我将只使用由给定的种子产生的第一个号码。在“ 我选择一个种子”并使用该种子生成数字。IIUC在此用例上保证了随机性。 因此,我的问题是,如果我多次打电话,是否能保证产出分配的均匀性? 问题答案: 我真正的问题是选项1在数学上是否有效。 让我们从选项2开始。所使用的随机数生成器在javadoc中指定如下:
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我想创建一个基于网络的差异隐私演示。为此,我需要一个Laplace噪声分布的JavaScript实现。 我在JavaScript中找不到基本的噪声分布,比如高斯分布。这是令人惊讶的,因为我希望有很多很酷的JavaScript演示,展示发行版是如何构建的,一个图一个图,生成一个漂亮的钟形曲线。 如何在JavaScript中生成拉普拉斯噪声分布?