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克里斯托弗·麦克法兰。

一种改进的ziggurat算法，用于生成指数分布和正态分布的伪随机数。 （英文） Zbl 1510.62066号

J.统计计算。模拟 86，第7号，1281-1294（2016）.
摘要：ziggurat算法是一种从统计分布生成伪随机数（PRN）的快速拒绝采样方法。在该算法中，矩形采样域层叠在一起（类似于锯齿形），以封装所需的概率密度函数。对这些层中的随机值进行采样，如果它们位于概率密度函数图的下方，则返回这些值。在这里，我们提出了一种实现，其中ziggurat层完全位于概率密度函数之下，从而消除了在ziggura层中进行任何拒绝测试的需要。在新算法中，概率密度的小悬垂段保留在每个锯齿层的右侧，可以使用三角形采样域对其进行有效采样。指数和正态变量的新算法的中位数运行时间分别减少到58%和53%（总体范围：41-93%）。提供了一个可访问的C库，以及对Python和MATLAB/Octave的扩展。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
65立方厘米 数值分析中的随机数生成

软件：

齐古拉;SFMT公司;rnorrexp公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.D.McFarland}，J.统计计算。模拟86，第7期，1281--1294（2016；Zbl 1510.62066）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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