Gaußsche Zufallszahlen generieren

JavaScriptJavaScriptBeginner
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Einführung

In diesem Lab werden wir untersuchen, wie man Gaußsche Zufallszahlen mit der Box-Muller-Transformation in JavaScript generiert. Ziel dieses Labs ist es, einen praxisnahen Erfahrungsgewinn bei der Verständigung und Implementierung einer häufigen Technik zur Erzeugung normalverteilter Zufallszahlen zu bieten. Am Ende dieses Labs werden Sie ein besseres Verständnis dafür haben, wie man Gaußsche Zufallszahlen generiert und wie diese in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden können.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL javascript(("JavaScript")) -.-> javascript/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) javascript/BasicConceptsGroup -.-> javascript/variables("Variables") javascript/BasicConceptsGroup -.-> javascript/data_types("Data Types") javascript/BasicConceptsGroup -.-> javascript/arith_ops("Arithmetic Operators") javascript/BasicConceptsGroup -.-> javascript/comp_ops("Comparison Operators") subgraph Lab Skills javascript/variables -.-> lab-28570{{"Gaußsche Zufallszahlen generieren"}} javascript/data_types -.-> lab-28570{{"Gaußsche Zufallszahlen generieren"}} javascript/arith_ops -.-> lab-28570{{"Gaußsche Zufallszahlen generieren"}} javascript/comp_ops -.-> lab-28570{{"Gaußsche Zufallszahlen generieren"}} end

Generieren von Gaußschen Zufallszahlen mit der Box-Muller-Transformation

Um Gaußsche (normalverteilte) Zufallszahlen mit der Box-Muller-Transformation zu generieren, folgen Sie diesen Schritten:

  1. Öffnen Sie das Terminal/SSH und geben Sie node ein, um mit der Codeausführung zu beginnen.
  2. Verwenden Sie den bereitgestellten Codeausschnitt, der die Box-Muller-Transformation verwendet, um Zufallszahlen mit einer Gaußverteilung zu generieren.
  3. Die randomGauss()-Funktion im Codeausschnitt generiert eine Zufallszahl mit einer Gaußverteilung.
  4. Die Ausgabe der randomGauss()-Funktion ist eine Zahl zwischen 0 und 1.
  5. Die Ausgabe kann für verschiedene Anwendungen verwendet werden, wie statistische Simulationen, Datenanalyse und maschinelles Lernen.
const randomGauss = () => {
  const theta = 2 * Math.PI * Math.random();
  const rho = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - Math.random()));
  return (rho * Math.cos(theta)) / 10.0 + 0.5;
};

Beispielverwendung:

randomGauss(); // 0.5

Zusammenfassung

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben das Lab "Generieren von Gaußschen Zufallszahlen" abgeschlossen. Sie können in LabEx weitere Labs ausprobieren, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.