안녕하세요.
쉘스크립트를 공부하고 있는데요
그냥 난수를 만들려면 $RANDOM 을 이용하면 되더라구요
그런데, Nomal distribution 을 따르는 RANDOM number 만들 수 있을까요?
예를 들어서, 평균이 10이고 분산이 25인 RANDOM number 같이요.
혹시 아시는 분 계신가요?
답변 달아주시면 정말로 감사드립니다.
bash gaussian number 로 검색해 보았습니다.
http://blog.yjl.im/2013/07/use-bash-random-right-way.htmlhttp://blog.yjl.im/2013/07/normal-random-number-in-bash.html
를 참고해서 적당히 수정하시면 될 거 같습니다.
#!/usr/bin/bash M=10 R=0 for ((j = 0; j < M; j++)); do ((R += RANDOM)) done echo $((R / M))
중심 극한 정리: 확률론과 통계학에서, 중심극한정리(中心極限定理, 영어: central limit theorem, 약자 CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균값은 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리이다.
이 방법은 그렇지만 덧셈을 무지 많이해서 부하가 너무 클 것 같은데 다른 방법은 없을까요?
https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transformhttps://en.wikipedia.org/wiki/Marsaglia_polar_method
그런데, log(), sqrt() 등의 함수가 필요하기 때문에, bash에서 사용하기에는 까다롭습니다. 그래서 윗글의 저자는 다른 방법을 선택했하고 하고 있습니다.
C 등으로 헬퍼 프로그램을 만들어 불러쓰는 방법을 쓰는 것을 좋습니다.
awk가 log(), sqrt() 를 내장하고 있기 때문에 이걸 사용해도 됩니다.
#!/bin/bash # # Generate a random number with a Gaussian distribution # function gaussian_random() { echo $1 $2 | awk -v seed=$RANDOM ' BEGIN { srand(seed) } { print gaussian_random($1, $2) } function gaussian_random(mean, variance) { if (!mean) mean = 0.0; if (!variance) variance = 1.0 S = 0.0 while ((S >= 1.0) || (S == 0.0)) { V1 = 2.0 * rand() - 1.0 V2 = 2.0 * rand() - 1.0 S = V1 * V1 + V2 * V2 } X1 = sqrt(-2.0 * log(S) / S) * V1; Y1 = mean + sqrt(variance) * X1; # X2 = sqrt(-2.0 * log(S) / S) * V2; # Y2 = mean + sqrt(variance) * X2; return Y1 } ' } # # $ ./gaussian_random.sh 10 25 100 # for ((i = 0; i < $3; i++)) do echo $(gaussian_random $1 $2) done
제가 쉘 초보라서 이해하는데 조금 시간이 걸릴 것 같지만 이렇게 답변 달아주셔서 감사합니다:)
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B4%EC%82%B0%EA%B7%A0%EB%93%B1%EB%B6%84%ED%8F%AChttps://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribution_%28discrete%29
도 참고하시기 바랍니다. 위 스크립트에서의 M 값에 따라서 "분산" 값이 달라지므로, 원하는 평균값과 분산값에 맞는 분포를 원한다면 분산 공식에서 역으로 M값을 계산해야 합니다.
bash gaussian number 로 검색해
bash gaussian number 로 검색해 보았습니다.
http://blog.yjl.im/2013/07/use-bash-random-right-way.html
http://blog.yjl.im/2013/07/normal-random-number-in-bash.html
를 참고해서 적당히 수정하시면 될 거 같습니다.
#!/usr/bin/bash M=10 R=0 for ((j = 0; j < M; j++)); do ((R += RANDOM)) done echo $((R / M))살짝 살펴보니 이런식으로 해서 나온 결과값이 가우시안 분포를 나타낸다고 합니다(M값이 클수록 정규분포에 수렴). 원리는 "중심 극한 정리 (Central limit theorem)" 를 찾아 보시기 바랍니다.
답글 정말로 감사합니다
이 방법은 그렇지만 덧셈을 무지 많이해서 부하가 너무 클 것 같은데
다른 방법은 없을까요?
https://en.wikipedia.org/wiki
https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform
https://en.wikipedia.org/wiki/Marsaglia_polar_method
그런데, log(), sqrt() 등의 함수가 필요하기 때문에, bash에서 사용하기에는 까다롭습니다. 그래서 윗글의 저자는 다른 방법을 선택했하고 하고 있습니다.
C 등으로 헬퍼 프로그램을 만들어 불러쓰는 방법을 쓰는 것을 좋습니다.
awk가 log(), sqrt() 를 내장하고 있기 때문에 이걸 사용해도 됩니다.
#!/bin/bash # # Generate a random number with a Gaussian distribution # function gaussian_random() { echo $1 $2 | awk -v seed=$RANDOM ' BEGIN { srand(seed) } { print gaussian_random($1, $2) } function gaussian_random(mean, variance) { if (!mean) mean = 0.0; if (!variance) variance = 1.0 S = 0.0 while ((S >= 1.0) || (S == 0.0)) { V1 = 2.0 * rand() - 1.0 V2 = 2.0 * rand() - 1.0 S = V1 * V1 + V2 * V2 } X1 = sqrt(-2.0 * log(S) / S) * V1; Y1 = mean + sqrt(variance) * X1; # X2 = sqrt(-2.0 * log(S) / S) * V2; # Y2 = mean + sqrt(variance) * X2; return Y1 } ' } # # $ ./gaussian_random.sh 10 25 100 # for ((i = 0; i < $3; i++)) do echo $(gaussian_random $1 $2) done답변달아주셔서 정말로 감사합니다!
제가 쉘 초보라서 이해하는데 조금 시간이 걸릴 것 같지만
이렇게 답변 달아주셔서 감사합니다:)
https://ko.wikipedia.org/wiki
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B4%EC%82%B0%EA%B7%A0%EB%93%B1%EB%B6%84%ED%8F%AC
https://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribution_%28discrete%29
도 참고하시기 바랍니다.
위 스크립트에서의 M 값에 따라서 "분산" 값이 달라지므로, 원하는 평균값과 분산값에 맞는 분포를 원한다면 분산 공식에서 역으로 M값을 계산해야 합니다.