回答編集履歴
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## 他のアルゴリズム
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正規分布を生成するアルゴリズムは他にもあるようです。
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いろいろなアルゴリズムの実装が提供されている [Github](https://github.com/miloyip/normaldist-benchmark) を見つけたので、見てみると面白いかもしれません。
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いろいろなアルゴリズムの実装が提供されている [Github](https://github.com/miloyip/normaldist-benchmark) を見つけたので、見てみると面白いかもしれません。
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## 追記 グラフの生成方法について
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以下のコードでテキストファイルに出力して、Python で読み込んで seaborn というライブラリでプロットしました。
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Cだけでプロットする場合は gunplot とか使うことになるのでしょうけど、それでも結構面倒くさいです。Python だと1行できれいなグラフが出力できます。
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```cpp
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#include <fstream>
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#include <math.h>
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#include <stdio.h>
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#include <stdlib.h>
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/**
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@brief [-1, 1] の一様分布に従う乱数を生成する。
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@return [-1, 1] の一様分布に従う乱数
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*/
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double urand()
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{
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return (double)rand() / RAND_MAX * 2. - 1.;
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}
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double nrand()
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{
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// 1度に2個の正規分布に従う値 r1, r2 が得られるので
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// 生成したときは r1、次に呼び出したときは r2 を返す。
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static int sw = 0; // switch 用のフラグ
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static double r1, r2, s;
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if (sw == 0) {
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sw = 1;
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// (x, y) \in [-1, 1]^2 を満たす点をランダムに選ぶ。
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do {
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r1 = urand();
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r2 = urand();
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s = r1 * r1 + r2 * r2;
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} while (s > 1.0 || s == 0.0);
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// 正規分布に従う点に変換する。
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s = sqrt(-2. * log(s) / s);
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return r1 * s;
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}
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else {
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sw = 0;
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return r2 * s;
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}
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+
}
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int main()
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{
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int seed = 1234567;
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srand(seed);
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std::ofstream ofs("values.csv");
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for (int i = 0; i < 1000; i++)
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ofs << nrand() << std::endl;
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}
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```
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ファイルを読み込んで、出力する。
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```python
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import seaborn as sns
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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array = np.loadtxt('values.csv')
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print(array.shape)
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sns.set()
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+
ax = sns.distplot(array)
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+
plt.show()
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+
```
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