【摘 要】
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针对应用学科仿真实验中所需高斯随机数质量要求日趋严格的问题，对比研究了高斯随机数常用的中心极限生成算法、Box—Muller算法和极化判决算法，研究了各算法在尾部区域内生成
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1204606);河南省基础与前沿技术研究计划项目(142300410004);河南省教育厅科学技术研究重点研究项目(14B510020)
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针对应用学科仿真实验中所需高斯随机数质量要求日趋严格的问题，对比研究了高斯随机数常用的中心极限生成算法、Box—Muller算法和极化判决算法，研究了各算法在尾部区域内生成高斯随机数的质量．仿真结果表明：极化判决算法为最佳选择，在增加一定量运算代价下，换取高斯随机数的高尾部精度．需注意极化判决算法中南于用到判决语句，导致高斯随机数的产生速度不恒定，硬件实现时需用先入先出缓冲器解决该问题．
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