Discussion :

[deubelte]

Bonjour
j'ai un programme qui me permet de générer des variables gaussiennes, de moyennes nulle et de variance egale à 1.
Cependant, j'aimerais générer des variables gaussiennes de moyenne nulle, mais de variance egale à 0.1 ou 0.3.
Savez vous comment je peux passer du premier au deuxieme?
merci

[ronan99999]

Si X -> N(1,0) (loi central normée de variance égale à 1 et de moyenne nulle)

alors X*Mu + Lambda -> N(Mu²,Lambda)

tu peux regarder ici:

http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_normale

[edit]nafaitdesfotes[/edit]

[rostomus]

Si X -> N(0,1) (loi central normée de variance nulle et de moyenne égale à 1)

alors X*Mu + Lambda -> N(Mu²,Lambda)

Bonjour,

C'est inversé, non?

X -> N(0,1) : moyenne nulle, et la variance égale à 1.

alors: X*Mu + Lambda -> N(Lambda, Mu²) : moyenne=Lambda, variance=Mu².

[millie]

J'utilisais la technique de Box-muller qui marchait bien (c'est ce que j'utilisais pour générer des bruits gaussiens dans une image) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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GaussianRandomizer::GaussianRandomizer(float sigma, float mean)
{
 if(sigma<0)
  throw Millie::IllegalArgument("GaussianRandomizer");
 
 _sqrt =sigma;
 _mean = mean;
 
 srand(time(0));
 
 
}
 
float GaussianRandomizer::get()
{
 int i1 = (rand() % 65000) + 1 ; //génère un entier entre 1 et 65000 (selon une distribution uniforme)
 int i2 = (rand() % 65000) + 1 ;
 
 /*on génère un réel aléatoire entre 0 et 1 strictement*/
 float u1 = static_cast<float>(i1) / 65001.0f; /*u1>0 et <1 strictement*/
 float u2 = static_cast<float>(i2) / 65001.0f;
 
 /*box muller*/
 return (sqrt(-2.0f * log(u1)) * cos( 2.0f * M_PI * u2) * _sqrt + _mean);
 
}

[millie]

J'ai refait une écriture algorithmique :

http://www.developpez.net/forums/sho....php?p=2042319

J'avais fait une erreur dans le post d'avance, je multipliais par racine(sigma) au lieu de sigma

J'ai vu d'autres implémentations possibles en cherchant avec le mot clef "box muller", un peu différente.