如何把极值I型函数转换成正态分布函数
用ANSYS进行概率设计时，随机变量没有极值I型这个分布类型，需要先将极值I型分布转换成高斯分布，才能进行概率设计，请问，如何进行转换
* 标准正态分布分布函数。
* 入口参数u。 任意实数。 返回标准正态分布概率密度。
先是考虑把正态分布的那张表搞到程序中，通过查表的方式，小数点三位后面多出来的值使用公式来计算
正态分布中一些值得注意的量：
密度函数关于平均值对称
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
java
public double nextDouble() {
return (((long)(next(26)) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}
private double nextNextGaussian;
private boolean haveNextNextGaussian = false;
synchronized public double nextGaussian() {
// See Knuth, ACP, Section 3.4.1 Algorithm C.
if (haveNextNextGaussian) {
haveNextNextGaussian = false;
return nextNextGaussian;
} else {
double v1, v2, s;
do {
v1 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1
v2 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1
s = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (s >= 1 || s == 0);
double multiplier = StrictMath.sqrt(-2 * StrictMath.log(s)/s);
nextNextGaussian = v2 * multiplier;
haveNextNextGaussian = true;
return v1 * multiplier;
}
}
c++
public static double y(double x) {
return 1 /.9) {
return 1; Math;
for (double i = pc.00001.E.sqrt(2 * Math; i += step)
f += y(i) * step; 3.pow(Math, -x * x /.9) {
return 0;
}