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在 Julia 中，有人实现了正态分布 pdf 或 cdf 来支持任意精度的 BigFloats。
例如，此代码返回 0.0，而实际上这些值应该略有不同。
x = parse(BigFloat, "2.1")
x_small = float64(x)
pdf(Normal(), x) - pdf(Normal(), x_small)
最佳答案
不直接。我最终的计划是使 Distribution 类型参数化，这也将允许 Float32 参数，但这还需要一段时间。
与此同时，有一个未导出的 φ 给出了您想要的结果:
Distributions.φ(x) - pdf(Normal(), x_small)
关于Julia:BigFloat 正态分布，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30452847/
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是否可以生成 BigFloat 的随机数？类型均匀分布在区间 [0,1)? 我的意思是，因为 rand(BigFloat)不可用，看来我们必须使用 BigFloat(rand())为了那个结局。然而，
在 Julia 中，有人实现了正态分布 pdf 或 cdf 来支持任意精度的 BigFloats。 例如，此代码返回 0.0，而实际上这些值应该略有不同。 x = parse(BigFloat, "2
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