如何从正态分布中抽样限定在一定的区间内，C++实现？

从正态分布中抽样限定在一定的区间内，可以使用截断（truncation）方法来实现。下面是一个使用C++实现的示例代码：

#include <iostream>
#include <random>

double truncatedNormal(double mean, double stddev, double min, double max) {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::normal_distribution<double> dist(mean, stddev);

    double sample;
    do {
        sample = dist(gen);
    } while (sample < min || sample > max);

    return sample;
}

int main() {
    double mean = 0.0;
    double stddev = 1.0;
    double min = -1.0;
    double max = 1.0;

    double sample = truncatedNormal(mean, stddev, min, max);

    std::cout << "Sample: " << sample << std::endl;

    return 0;
}

在上述代码中，truncatedNormal函数接受正态分布的均值（mean）、标准差（stddev）、限定区间的最小值（min）和最大值（max）作为参数。它使用std::random_device生成随机种子，并使用std::mt19937作为随机数生成器。然后，使用std::normal_distribution生成正态分布的随机数。

在抽样过程中，使用一个循环来不断生成随机数，直到生成的随机数落在指定的区间内为止。最后，返回符合要求的随机数。

在示例代码的main函数中，定义了正态分布的均值、标准差和限定区间的最小值和最大值。然后，调用truncatedNormal函数获取符合要求的随机数，并将其输出到控制台。

这是一个简单的C++实现，可以根据实际需求进行修改和扩展。