metodos - numeros aleatorios ruby

Código para generar números aleatorios gaussianos(normalmente distribuidos) en Ruby

Question

¿Qué es un código para generar números aleatorios distribuidos normalmente en ruby?

(Nota: respondí mi propia pregunta, pero esperaré unos días antes de aceptar ver si alguien tiene una mejor respuesta).

EDITAR:

Buscando esto, miré todas las páginas en SO resultantes de las dos búsquedas:

+ rubí de "distribución normal"

y

+ rubí gaussiano + aleatorio

Answer 1

+1 en la respuesta de @ antonakos. Aquí está la implementación de Box-Muller que he estado usando; es un código esencialmente idéntico pero un poco más ajustado:

class RandomGaussian
def initialize(mean = 0.0, sd = 1.0, rng = lambda { Kernel.rand })
@mean, @sd, @rng = mean, sd, rng
@compute_next_pair = false
end
def rand
if (@compute_next_pair = !@compute_next_pair)
# Compute a pair of random values with normal distribution.
# See http://en.wikipedia.org/wiki/Box-Muller_transform
theta = 2 * Math::PI * @rng.call
scale = @sd * Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - @rng.call))
@g1 = @mean + scale * Math.sin(theta)
@g0 = @mean + scale * Math.cos(theta)
else
@g1
end
end
end

Por supuesto, si realmente te importa la velocidad, deberías implementar el Algoritmo Ziggurat :).

Answer 2

La pregunta original pedía un código, pero el comentario de seguimiento del autor implicaba un interés en el uso de las bibliotecas existentes. Estaba interesado en lo mismo, y mis búsquedas encontraron estas dos gemas de rubí:

gsl - "Interfaz Ruby para la Biblioteca Científica GNU" (requiere que instale GSL). La secuencia de llamada para números aleatorios normalmente distribuidos con media = 0 y una desviación estándar dada es

 rng = GSL::Rng.alloc
rng.gaussian(sd) # a single random sample
rng.gaussian(sd, 100) # 100 random samples

rubystats - "un puerto de las bibliotecas de estadísticas de PHPMath" (ruby puro). La secuencia de llamada para números aleatorios distribuidos normalmente con una media dada y una desviación estándar es

 gen = Rubystats::NormalDistribution.new(mean, sd)
gen.rng # a single random sample
gen.rng(100) # 100 random samples

Answer 3

Otra opción, esta usando la gema de distribution , escrita por uno de los becarios de SciRuby.

Es un poco más fácil de usar, creo.

require ''distribution''
normal = Distribution::Normal.rng(1)
norm_distribution = 1_000.times.map {normal.call}

Answer 4

Python''s random.gauss() y Boost''s normal_distribution usan la transformación Box-Muller , así que eso también debería ser suficiente para Ruby.

def gaussian(mean, stddev, rand)
theta = 2 * Math::PI * rand.call
rho = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - rand.call))
scale = stddev * rho
x = mean + scale * Math.cos(theta)
y = mean + scale * Math.sin(theta)
return x, y
end

El método puede completarse en una clase que devuelva las muestras una a una.

class RandomGaussian
def initialize(mean, stddev, rand_helper = lambda { Kernel.rand })
@rand_helper = rand_helper
@mean = mean
@stddev = stddev
@valid = false
@next = 0
end
def rand
if @valid then
@valid = false
return @next
else
@valid = true
x, y = self.class.gaussian(@mean, @stddev, @rand_helper)
@next = y
return x
end
end
private
def self.gaussian(mean, stddev, rand)
theta = 2 * Math::PI * rand.call
rho = Math.sqrt(-2 * Math.log(1 - rand.call))
scale = stddev * rho
x = mean + scale * Math.cos(theta)
y = mean + scale * Math.sin(theta)
return x, y
end
end

(CC0)

En la medida de lo posible, conforme a la ley, antonakos ha renunciado a todos los derechos de autor y derechos relacionados o relacionados a la clase RandomGaussian Ruby. Este trabajo se publica desde: Dinamarca.

La declaración de la licencia no significa que me importa este código. Por el contrario, no uso el código, no lo he probado y no programo en Ruby.