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1、下面提出了一种已知概率密度函数的分布的随机数的产生方法，以典型的正态分布为例来说名任意分布的随机数的产生方法。
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2、可以使用库函数rand()。rand声明于stdlib.h，其原型为 int rand(void)；功能为返回一个随机整型值。在C语言中，该值是一个正数值。
3、在C语言中，rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，可以称它为种子。
4、本文由青松原创并依GPL-V2及其后续版本发放，转载请注明出处且应包含本行声明。\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函数生成随机数，但严格意义上来讲生成的只是伪随机数（pseudo-random integral number）。
5、C语言提供了一些库函数来实现随机数的产生。
调试程序时，随机数种子可以设常数，例如srand(54321)；用 rand() 产生均匀分布随机数 x1，x2 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。
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。。
我们要产生的随机数就是这里的横坐标。基于以上思想，我们可以用程序实现在一定范围内服从正态分布的随机数。
1、调试程序时，随机数种子可以设常数，例如srand(54321)；用 rand() 产生均匀分布随机数 x1，x2 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。
2、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。
3、random.h中的rand_normal函数实现有误，或者调用有误。
4、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。。
5、Rand(idum) 是随机数发发生器(0~1)，idum为种子。如果使用C语言的随机数，则上面不需要传入种子。
6、“平均值”和“标准偏差”是与分布形态相关的两个参数，根据实际的需要进行输入。最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。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。
