拉普拉斯噪音机制、差分隐私保护

用拉普拉斯机制向隐私数据统计信息添加噪声实现差分隐私保护时，给定ε怎么通过噪声所服从的概率密度函数得到具体的噪声值？

这里并不是通过概率密度函数来添加噪声的而是通过它的逆累计分布函数来产生噪声。A(x)=f(x)+n. n是服从laplace的噪音；n~laplace(u=0,b)分布;b=▽f/ε;不过应用中b值不一定是这个取法；
根据Dwork给的两种方案。（见 A Firm Foundation for Private Data Analysis）；

http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(0b5ae4d39a5ff857c4094b684d4598ba)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3D%E4%B8%80%E7%A7%8D%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%9A%84%E5%B7%AE%E5%88%86%E9%9A%90%E7%A7%81%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E7%AE%97%E6%B3%95&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8