가우시안 난수 생성

소개

이 랩에서는 JavaScript 에서 Box-Muller 변환을 사용하여 가우시안 (Gaussian) 난수를 생성하는 방법을 살펴봅니다. 이 랩의 목적은 정규 분포된 난수를 생성하기 위해 일반적으로 사용되는 기술을 이해하고 구현하는 실습 경험을 제공하는 것입니다. 이 랩을 마치면 가우시안 난수를 생성하는 방법과 다양한 응용 프로그램에서 어떻게 사용될 수 있는지 더 잘 이해하게 될 것입니다.

Box-Muller 변환을 사용하여 가우시안 난수 생성하기

Box-Muller 변환을 사용하여 가우시안 (정규 분포) 난수를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 터미널/SSH 를 열고 node를 입력하여 코딩 연습을 시작합니다.
2. Box-Muller 변환을 활용하여 가우시안 분포를 가진 난수를 생성하는 제공된 코드 조각을 사용합니다.
3. 코드 조각에 제공된 randomGauss() 함수는 가우시안 분포를 가진 난수를 생성합니다.
4. randomGauss() 함수의 출력은 0 과 1 사이의 숫자입니다.
5. 이 출력은 통계 시뮬레이션, 데이터 분석 및 머신 러닝과 같은 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다.

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;
};

예시 사용법:

randomGauss(); // 0.5

요약

축하합니다! 가우시안 난수 생성 랩을 완료했습니다. LabEx 에서 더 많은 랩을 연습하여 기술을 향상시킬 수 있습니다.