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在程式設計過程中，由於資料模擬模擬的需要，我們經常需要產生一些隨機數，在C#中，產生一般隨機數用Random即可，但是，若要產生服從特定分佈的隨機數，就需要一定的演算法來支援了，為了方便廣大程式設計人員，我將我再做專案過程中用到的產生服從正態分佈、泊松分佈、指數分佈以及負指數分佈隨機數的方法與大家共享，希望會有所幫助！

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.IO;

namespace PZ
{
    class Model
    {
        /// <summary>
        /// 正態分佈隨機數
        /// </summary>
        const int N = 100;
        const int MAX = 50;
        const double MIN = 0.1;
        const int MIU = 40;
        const int SIGMA = 1;
        static Random aa = new Random((int)(DateTime.Now.Ticks / 10000));
        public double AverageRandom(double min, double max)//產生(min,max)之間均勻分佈的隨機數
        {
            int MINnteger = (int)(min * 10000);
            int MAXnteger = (int)(max * 10000);
            int resultInteger = aa.Next(MINnteger, MAXnteger);
            return resultInteger / 10000.0;
        }
        public double Normal(double x, double miu, double sigma) //正態分佈概率密度函式
        {
            return 1.0 / (x * Math.Sqrt(2 * Math.PI) * sigma) * Math.Exp(-1 * (Math.Log(x) - miu) * (Math.Log(x) - miu) / (2 * sigma * sigma));
        }
        public double Random_Normal(double miu, double sigma, double min, double max)//產生正態分佈隨機數
        {
            double x;
            double dScope;
            double y;
            do
            {
                x = AverageRandom(min, max);