【分享】四个fortran随机数 子程序

yp51920

传四个fortran随机数 子程序,都可直接调用
其中第3,4精度较好,推荐使用.

guangdaguo

我的一个程序中用到随机数，在这里学习了，谢谢

iwtry

XIE XIE~~

iceboy

haha ,谢谢啊
感动啊

cadence

随机数的分布规律有吗

yp51920

上面是均态分布，你要哪种分布的？

ilxy

现在计算机产生的随机数都是伪随机数。
random_number(x) 产生一个0到1之间的随机数（x可以是向量），但是每次总是那几个数。
用了random_seed ()后，系统根据日期和时间随机地提供种子，使得随机数更随机了。

program random
   implicit none
   real :: x
   integer i
   real b(10)
   b=0
   call random_seed ()  ! 系统根据日期和时间随机地提供种子
   do i=1,10      
   call random_number (x)  ! 每次的随机数就都不一样了
  write(*,*)x
  b(i)=x
  enddo
  pause 1
  write(*,*) b
   stop
end program random
随机数系列为：
  0.9013106
  0.7115198
  0.8170254
  0.3992462
  7.4186690E-02
  0.2865099
  6.5632150E-02
  0.9054862
  0.6746532
  0.3112113

hugosong

是个好东西，谢谢楼主了！！！！！！！！！！！

junziyang

请教版主：从你的程序看，随机数只能一个一个的生成，请问能一下生成一个指定位数的数组吗？

原帖由 ilxy 于 2007-1-25 20:19 发表
现在计算机产生的随机数都是伪随机数。
random_number(x) 产生一个0到1之间的随机数（x可以是向量），但是每次总是那几个数。
用了random_seed ()后，系统根据日期和时间随机地提供种子，使得随机数更随机了。
...

zhonggenquan

我参考了那本Visual Fortran常用数值算法集中的第一个,即楼主给出的第一个生成10个随机数,为什么每次生成都是一样的?请指教!谢谢!

yqcheng0

谢谢了，请问有正态分布吗，求区间点，是F中有函数还是要自己编

lilulilu

伪随机数就是每次执行产生的数列相同，所以叫伪随机。
可以把系统时间加入，产生随时间变化的种子，产生数列不同。

lyricx

谢谢，收藏先！

风一样的男子

楼主发的四个我收藏了，但是对于程序编制的采用的何种计算方法楼主能不透露一二？

program main
implicit none
real::c(10),b(10),d(10)
integer::i
call random(b)
c=b
write(*,*)(c(i),i=1,10)
!pause 1
call random(b)
d=b
write(*,*)(d(i),i=1,10)
stop
end
subroutine random(b)
   implicit none
   real :: x
   integer i
   real b(10)
   b=0
   call random_seed ()  ! 系统根据日期和时间随机地提供种子
   do i=1,10      
   call random_number (x)  ! 每次的随机数就都不一样了
  b(i)=x
  enddo
  return
end subroutine random
我采用ILXY兄编的随机数程序，发现C和D产生的随机数还是一样的，但若是不注释掉PAUSE 1 ，产生的随机数就不一样，是不是注释掉PAUSE 1程序太快，种子也就一样？请楼主不吝赐教。

kyb123

谢谢分享!

wszsun

各位大哥，我现在不是想在0～1之间产生随机数，
比如我想在3～20之间产生随机数，那么请问怎么做呢？

meng823222

产生不同分布的随机数的算法有谁能说说呢

cadence

我来说说，
首先利用上面诸位提供的fortran的rand()函数求出一系列（0～1）的均匀分布的随机数；
然后利用概率函数（不是概率密度函数）的反函数，直接求出具有该概率分布的随机数。
自己画个图，一下就明白了。
编程也很简单。甚至不用求显式的反函数，利用插值，直接搞定。

没有什么很深的东西。

cadence

这样任何概率分布的随机数都能生成，前提是生成具有（0～1）均匀分布的未随机数。
其实上面的重复的伪随机数已经经过数学验证，符合（0～1）均匀分布的要求，大家放心使用就是了。
如果实在不放心，可以产生足够多的（0～1）均匀分布伪随机数，然后掐头去尾就可以了，仍然保持
均匀分布伪随机数的特征。
我玩过这个方法，肯定不负大家所望。

xvnuwen

不错。谢谢分享。