Некоторые методы моделирования случайных величин по заданным законам распределения:

• Метод ступенчатой аппроксимации. 1 Позволяет превратить равномерный генератор случайных чисел в генератор с заданным произвольным законом распределения. 1 Для этого непрерывный закон распределения вероятности события дискретизируют, превращая в дискретный. 1
• Метод усечения. 1 Используется, когда функция задана аналитически (в виде формулы). 1 График функции вписывают в прямоугольник. 1 На ось Y подают случайное равномерно распределённое число, на ось X — тоже случайное равномерно распределённое число. 1 Если точка в пересечении этих двух координат лежит ниже кривой плотности вероятности, то событие произошло, иначе нет. 1
• Метод обратной функции. 13 Применяется, когда интегральный закон распределения вероятности задан аналитически и возможно аналитическое взятие обратной функции от него. 1
• Моделирование нормального распределения. 4 Для него используется алгоритм, основанный на центральной предельной теореме. 4