// Экспоненциальное распределение
private void ExponentialDistribution()
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = int.Parse(textBox5.Text); // Количество генерируемых чисел
double λ = double.Parse(textBox1.Text); // Параметр экспоненциального распределения
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
randArray[i] = -Math.Log(rand.Next()) / λ;
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
}
// Распределение Симпсона
private void SimpsonDistribution()
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = int.Parse(textBox3.Text);
double a = double.Parse(textBox1.Text);
double b = double.Parse(textBox2.Text);
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
randArray[i] = a / 2 + (b / 2 - a / 2) * rand.Next() + a / 2 + (b / 2 - a / 2) * rand.Next();
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
distNameLabel.Text = "Распределение Симпсона\r\na = " + a.ToString() + ", b = " + b.ToString() + ", N = " + N.ToString();
}
// Треугольное распределение
private void TriangleDistribution()
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = int.Parse(textBox3.Text);
double a = double.Parse(textBox1.Text);
double b = double.Parse(textBox2.Text);
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
double R1 = rand.Next();
double R2 = rand.Next();
randArray[i] = a + (b - a) * Math.Max(R1, R2);
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
distNameLabel.Text = "Треугольное распределение\r\na = " + a.ToString() + ", b = " + b.ToString() + ", N = " + N.ToString();
}
// Гамма-распределение
private void GammaDistribution()
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = int.Parse(textBox5.Text); // Количество генерируемых чисел
int η = int.Parse(textBox1.Text);
double λ = double.Parse(textBox2.Text);
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
double tmp = 1;
for (int j = 0; j < η; j++)
{
tmp *= rand.Next();
}
randArray[i] = -Math.Log(tmp) / λ;
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = Int32.Parse(textBox5.Text);
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
randArray[i] = rand.Next();
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
if (randArray == null)
{
return;
}
for (int i = 0; i < randArray.Length; i++)
{
listBox1.Items.Add(randArray[i].ToString("0.#####"));
}
var n = randArray.Length;
var k = 0;
for (var i = 0; i < n / 2; i++)
{
if (Math.Pow(randArray[i], 2) + Math.Pow(randArray[i + 1], 2) < 1)
{
k++;
}
}
var p = (double)2 * k / n;
textBox6.Text = p.ToString();
}
// Гамма-распределение
private void GammaDistribution()
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = int.Parse(textBox3.Text); // Количество генерируемых чисел
int η = int.Parse(textBox1.Text);
double λ = double.Parse(textBox2.Text);
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
double tmp = 1;
for (int j = 0; j < η; j++)
{
tmp *= rand.Next();
}
randArray[i] = -Math.Log(tmp) / λ;
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
distNameLabel.Text = "Гамма-распределение\r\nη = " + η.ToString() + ", λ = " + λ.ToString() + ", N = " + N.ToString();
}
// Гауссовское распределение
private void GaussDistribution()
{
LehmerRandom rand = new LehmerRandom(ulong.Parse(textBox_a.Text), ulong.Parse(textBox_m.Text), ulong.Parse(textBox_R0.Text));
int N = int.Parse(textBox5.Text); // Количество генерируемых чисел
double m = double.Parse(textBox1.Text); // Мат. ожидание
double sko = double.Parse(textBox2.Text); // СКО
int n = int.Parse(textBox3.Text); // Число суммируемых равномерно распределённых чисел
randArray = new double[N];
for (int i = 0; i < N; i++)
{
double tmp = 0;
for (int j = 0; j < n; j++)
{
tmp += rand.Next();
}
randArray[i] = m + sko * Math.Sqrt(12.0 / n) * (tmp - (double)n / 2);
}
CalculateStatValues();
DrawHistogram();
}
