Start line:  
End line:  

Snippet Preview

Snippet HTML Code

Stack Overflow Questions
  /*
  Copyright � 1999 CERN - European Organization for Nuclear Research.
  Permission to use, copy, modify, distribute and sell this software and its documentation for any purpose 
  is hereby granted without fee, provided that the above copyright notice appear in all copies and 
  that both that copyright notice and this permission notice appear in supporting documentation. 
  CERN makes no representations about the suitability of this software for any purpose. 
  It is provided "as is" without expressed or implied warranty.
  */
  package org.apache.mahout.math.jet.random;
 
 
Implements a normal distribution specified mean and standard deviation.
 
 public class Normal extends AbstractContinousDistribution {
 
   private double mean;
   private double variance;
   private double standardDeviation;
 
   private double cache// cache for Box-Mueller algorithm
   private boolean cacheFilled// Box-Mueller
 
   private double normalizer// performance cache
 
  

Parameters:
mean The mean of the resulting distribution.
standardDeviation The standard deviation of the distribution.
randomGenerator The random number generator to use. This can be null if you don't need to generate any numbers.
 
   public Normal(double meandouble standardDeviationRandom randomGenerator) {
     setRandomGenerator(randomGenerator);
     setState(meanstandardDeviation);
   }

  
Returns the cumulative distribution function.
 
   @Override
   public double cdf(double x) {
     return Probability.normal(x);
   }

  
Returns the probability density function.
 
   @Override
   public double pdf(double x) {
     double diff = x - ;
     return  * Math.exp(-(diff * diff) / (2.0 * ));
   }

  
Returns a random number from the distribution.
 
   @Override
   public double nextDouble() {
     // Uses polar Box-Muller transformation.
     if () {
        = false;
       return ;
     }
 
     double x;
     double y;
     double r;
     do {
       x = 2.0 * randomDouble() - 1.0;
       y = 2.0 * randomDouble() - 1.0;
       r = x * x + y * y;
     } while (r >= 1.0);
 
     double z = Math.sqrt(-2.0 * Math.log(r) / r);
      = this. + this. * x * z;
      = true;
     return this. + this. * y * z;
   }

  
Sets the uniform random generator internally used.
 
   @Override
   public final void setRandomGenerator(Random randomGenerator) {
     super.setRandomGenerator(randomGenerator);
     this. = false;
   }

  
Sets the mean and variance.

Parameters:
mean The new value for the mean.
standardDeviation The new value for the standard deviation.
 
   public final void setState(double meandouble standardDeviation) {
     if (mean != this. || standardDeviation != this.) {
       this. = mean;
       this. = standardDeviation;
       this. = standardDeviation * standardDeviation;
       this. = false;
      this. = 1.0 / Math.sqrt(2.0 * . * );
    }
  }

  
Returns a String representation of the receiver.
  public String toString() {
    return String.format(."%s(m=%f, sd=%f)"this.getClass().getName(), );
  }
New to GrepCode? Check out our FAQ X