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C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现。
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算法一产生12个（0，1）平均分布的随机函数，用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换，直接生成正态分布，但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
解：【用“Φ(.)”表示标准正态du分布函数N(0，1)的值】∵X~N(3，4)，∴(X-3)/2~N(0，1)。∴(1)P{，X，2}=P(X2)+P(X-2)。
正态分布密度函数公式：f(x)=exp{-(x-μ）/2σ}/[√（2π）σ］。计算时，先算出平均值和标准差μ、σ，代入正态分布密度函数表达式，给定x值，即可算出f值。
一般有两种算法：算法一产生12个（0，1）平均分布的随机函数，用大数定理可以模拟出正态分布。算法二用到了数学中的雅可比变换，直接生成正态分布，但此算法在计算很大规模的数时 会出现溢出错误。
error\n)；}}把生成的数据放入txt文件中，再导入matlab中，查看是否符合正态分布。matlab中用normplot()画图如下：很接近红线，说明很符合正态分布。再用以下代码进行精确性分析：得到H1=0，说明确实是正态分布。。
利用瑞利分布得正态分布随机数 y1，y2 再按要求线性缩放一下到[0.01，2] 区间。
include randomdefault_random_engine gen；normal_distributiondouble randn(mu， sigma)；double t = randn(gen)；具体详见random库的normal_distribution类。
单击“确定”按钮即可生成一组符合参数要求的正态分布的随机数。
我想是因为for (i=1；b=1；i++)这一句无效。前面b=0，循环条件是b=1，所以不循环的。另外b=b+0.1*pow(0.9，i-1)；这句的0.1后面应该加上f，否则类型不对。
c=rand()%7+1；printf(所抽到的三个球为：%d%d%d\n，a，b，c)；sum=a+b+c；if (sum=15){j++；} k=j/500.0；} printf(\n%lf\n，k)；return 0；} 你看这个程序，可以运行出来K的值。
printf(概率为：%d/%d\n，ok，total)；printf(百分数： %.2f%c，per，c)；getch()；}//--- 运行结果：150/243 673 当然，你还可以加一个约分函数使得结果为最简分数。这里就不再讨论了。
用一个数组存放这100个概率。然后随机生成N个0~99的数。以随机生成的数为下标读取数组里的数。然后相乘。
