fortran 随机数

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注意：现在计算机产生的随机数都是伪随机数。
1.0-1之间均匀分布的随机数random_number(x) 产生一个0到1之间的随机数（x可以是向量），但是每次总是那几个数。
用了random_seed ()后，系统根据日期和时间随机地提供种子，使得随机数更随机了。
program random
   implicit none
   real :: x
   call random_seed ()     ! 系统根据日期和时间随机地提供种子
   call random_number (x)  ! 每次的随机数就都不一样了
   write(*,*) x
   stop
end program random

2.任意区间均匀分布的随机数function my_random (lbound,ubound)
implicit none
 real :: lbound,ubound
 real :: len
 real :: my_random
 real :: t
 
 
 len=ubound-lbound  !计算范围大小
 call random_number(t)  !t是0-1之间的随机数
 my_random=lbound+len*t

 return
end

注意：在循环外call random_seed()

3.产生一个随机数数组，只需加一个循环即可function my_random (lbound,ubound)
implicit none
 real :: lbound,ubound
 real :: len
 integer size
 real :: my_random(size)   !size代表数组元素的个数
 real :: t
 integer i
  len=ubound-lbound  !计算范围大小
 do i=1,10
  call random_number(t)  !t是0-1之间的随机数
  my_random(i)=lbound+len*t  !把t转换成lbound-ubound间的随机数
 end do

 return
end
注意：同理在循环外call random_seed()

4.标准正态分布随机数/高斯分布随机数

       (1)徐士良的那本程序集里介绍了正态分布随机数产生的原理，不过他的方法只能产生较为简

单的随机数，随机数的质量并不高，特别是随机数的数目较多时。

       (2)Box 和 Muller 在 1958 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。

设 U1, U2 是区间 (0, 1) 上均匀分布的随机变量，且相互独立。令

             X1 = sqrt(-2*log(U1)) * cos(2*PI*U2);
             X2 = sqrt(-2*log(U1)) * sin(2*PI*U2);

那么 X1, X2 服从 N(0,1) 分布，且相互独立。等于说我们用两个独立的 U(0,1) 随机数得到了

两个独立的 N(0,1)随机数。  
值得说明的是，该方法产生的随机数质量很高。嘻嘻，本人亲自验证过。