1.0-1之间均匀分布的随机数random_number(x) 产生一个0到1之间的随机数（x可以是向量），但是每次总是那几个数。用了random_seed ()后，系统根据日期和时间随机地提供种子，使得随机数更随机了。program random implicit none real :: x call random_seed () ! 系统根据日期和时间随机地提供种子 call random_number (x) ! 每次的随机数就都不一样了 write(*,*) x stopend program random

2.任意区间均匀分布的随机数function my_random (lbound,ubound)implicit none real :: lbound,ubound real :: len real :: my_random real :: t

len=ubound-lbound !计算范围大小 call random_number(t) !t是0-1之间的随机数 my_random=lbound+len*t

returnend

注意：在循环外call random_seed()

3.产生一个随机数数组，只需加一个循环即可function my_random (lbound,ubound)implicit none real :: lbound,ubound real :: len integer size real :: my_random(size) !size代表数组元素的个数 real :: t integer i len=ubound-lbound !计算范围大小 do i=1,10 call random_number(t) !t是0-1之间的随机数 my_random(i)=lbound+len*t !把t转换成lbound-ubound间的随机数 end do

returnend注意：同理在循环外call random_seed()

4.标准正态分布随机数/高斯分布随机数

(1)徐士良的那本程序集里介绍了正态分布随机数产生的原理，不过他的方法只能产生较为简

单的随机数，随机数的质量并不高，特别是随机数的数目较多时。

(2)Box 和 Muller 在 1958 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。

设 U1, U2 是区间 (0, 1) 上均匀分布的随机变量，且相互独立。令

X1 = sqrt(-2*log(U1)) * cos(2*PI*U2); X2 = sqrt(-2*log(U1)) * sin(2*PI*U2);

那么 X1, X2 服从 N(0,1) 分布，且相互独立。等于说我们用两个独立的 U(0,1) 随机数得到了

两个独立的 N(0,1)随机数。 值得说明的是，该方法产生的随机数质量很高。嘻嘻，本人亲自验证过。