随机多元正态分布
Random multivariate normal distribution
我遇到了一个问题，我必须能够在 Java 中生成一组随机选择的多元正态分布数，均值为 0 和给定的 3*3 方差-协方差矩阵.
有没有简单的方法来做到这一点？
Apache Commons有你要找的东西：
MultivariateNormalDistribution mnd = new MultivariateNormalDistribution(means, covariances);
double vals[] = mnd.sample();
1) 按照 Dima 的建议使用库实现。
或者，如果您真的迫切需要自己做这件事：
2) 假设您要生成具有均值向量 M 和 variance/covariance 矩阵 V 的法线，对 V 执行 Cholesky Decomposition 以得出下三角矩阵 L，使得 V=LLt（其中上标 t 表示转置）。生成三个独立标准法线的矢量 Z（使用 Random.nextGaussian() 获取各个元素）。然后 LZ + M 将具有所需的多元正态分布。
我遇到了一个问题，我必须能够在 Java 中生成一组随机选择的多元正态分布数，均值为 0 和给定的 3*3 方差-协方差矩阵.
有没有简单的方法来做到这一点？
Apache Commons有你要找的东西：
MultivariateNormalDistribution mnd = new MultivariateNormalDistribution(means, covariances);
double vals[] = mnd.sample();
1) 按照 Dima 的建议使用库实现。
或者，如果您真的迫切需要自己做这件事：
2) 假设您要生成具有均值向量 M 和 variance/covariance 矩阵 V 的法线，对 V 执行 Cholesky Decomposition 以得出下三角矩阵 L，使得 V=LLt（其中上标 t 表示转置）。生成三个独立标准法线的矢量 Z（使用 Random.nextGaussian() 获取各个元素）。然后 LZ + M 将具有所需的多元正态分布。