產生滿足正態分佈的隨機數

 一般有兩種算法：  
  算法一產生12個（0，1）平均分佈的隨機函數，用大數定理可以模擬出正態分佈。  
  算法二用到了數學中的雅可比變換，直接生成正態分佈，但此算法在計算很大規模的數時 會出現溢出錯誤。
附加代碼：

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-->  #include   <math.h>  
  #include   <stdio.h>  
  #include   <conio.h>  
  #include   <stdlib.h>  
  #include   <time.h>  

  #define M_PI 3.14159265358979323846

  double   _random(void)  
  {  
    int   a;  
    double   r;  
   
    a=rand()%32767;  
    r=(a+0.00)/32767.00;  
   
    return   r;  
   
  }  
   
  double   _sta(double   mu,double   sigma)  
  {  
    int   i;  
    double   r,sum=0.0;  
   
    if(sigma<=0.0)   {   printf("Sigma<=0.0   in   _sta!");   exit(1);   }  
    for(i=1;i<=12;i++)  
    sum   =   sum   +   _random();  
    r=(sum-6.00)*sigma+mu;  
   
    return   r;  
   
  }  
   
  double   _sta2(double   mu,double   sigma)  
  {  
    double   r1,r2;  
   
    r1=_random();  
    r2=_random();  
   
    return   sqrt(-2*log(r1))*cos(2*M_PI*r2)*sigma+mu   ;  
   
  }  
   
   
  int   main()  
  {  
  int   i;  
  double   mu,sigma;  
   
  srand(   (unsigned)time(   NULL   )   );  
  mu=0.0;  
  sigma=1.0;  
  printf("Algorithm   1:\n");  
  for(i=0;i<10;i++)  
  printf("%lf\t",_sta(mu,sigma));  
  printf("Algorithm   2:\n");  
  for(i=0;i<10;i++)  
  printf("%lf\t",_sta2(mu,sigma));  
  return   0;  
   
  }