生成符合幂律分布的随机噪声样本是一项非常有趣和实用的任务，因为这种类型的数据在许多领域都是常见的，如社交网络、财经和语言学等

最新推荐文章于 2025-03-04 00:14:10 发布

ByteScript

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文章标签：算法 C/C++

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本文介绍了如何用C++实现生成符合幂律分布的随机数样本，涉及幂律分布概念和反射抽样方法。通过示例代码展示了如何生成/f^2幂律分布的样本，并计算其平均值和标准差。

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生成符合幂律分布的随机噪声样本是一项非常有趣和实用的任务，因为这种类型的数据在许多领域都是常见的，如社交网络、财经和语言学等。在本文中，我们将学习如何使用C++编写一个程序来生成符合 /f^alpha 幂律分布的随机数样本。

首先，我们需要了解什么是幂律分布。幂律分布是一种描述大量现象的统计分布，其特点是存在极少数的极端事件和大量的小事件。在数学上，它通常被表示为P(x) = Cx^(-alpha)，其中P(x)是x的概率密度函数，C是一个归一化常数，而alpha是幂律指数。

为了生成符合幂律分布的随机数，我们将使用一种称为“反射抽样”的方法。该方法涉及到在一个已知的均匀概率分布上抽取样本，并通过计算与幂律分布曲线的交点来确定所需的值。这个过程可以用下面的C++代码来实现：

#include <cmath>
#include <random>
#include <vector>

double power_law(double x, double alpha)
{
    return std::pow(x, -alpha);
}

void generate_power_law_samples(double alpha, size_t n_samples, std::vector<double>& samples)
{
    samples.clear();
    std

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