Ruby将PRNG实现为“修改后的MersenneTwister，周期为2**19937-1”。1我对MT的理解是它在2^32种不同的种子上运行。让我感到困惑的是Random.new(seed)接受任意大的数字，例如Random.new(2**100)。但是，我无法找到(逻辑上的)碰撞:Random.new(1).rand(10**5)==Random.new(2**32-1).rand(10**5)=>falseRandom.new(1).rand(10**5)==Random.new(2**32).rand(10**5)=>falseRandom.new(1).rand(10**5
我正在我的应用程序中调整MersenneTwister，特别是来自http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/MT2002/emt19937ar.html的mt19937ar.c-代码反射(reflect)在https://gist.github.com/mstum/8367363上这在游戏中用作确定性RNG，并且为了使保存游戏按预期工作，我需要从MT中获取当前种子(而不是初始种子)，以便我可以继续。例如，假设我用12345的种子初始化它并调用genrand_int315次。这会产生序列1996335345、1911592690、67
我想做这样的事情:boost::random_devicerd;boost::random::mt19937_64gen(rd());boost::random::uniform_int_distributiondis;uint64_tvalue=dis(gen);但我读到梅森扭曲器在密码学上并不安全。但是，我还读到一个random_device可能是，如果它从/dev/urandom中提取数据，这可能在linux平台(我的主要平台)上。因此，如果random_device是非确定性随机的并且它用于播种梅森扭曲器(如上所示)，这是否也使梅森扭曲器在密码学上是安全的(即使它本身不是)？我
我一直在尝试创建一个通用的渐变噪声生成器(它不使用散列方法来获取渐变)。代码如下:classGradientNoise{std::uint64_tm_seed;std::uniform_int_distributiondistribution;conststd::arrayvector_choice={glm::vec2(1.0,1.0),glm::vec2(-1.0,1.0),glm::vec2(1.0,-1.0),glm::vec2(-1.0,-1.0)};public:GradientNoise(uint64_tseed){m_seed=seed;distribution=std
根据thisBoostdocumentationpage，MersenneTwister的64位变体比其32位对应变体慢得多(这是有道理的)。据我了解，C++11引入的很多特性，包括随机数生成，基本上都是标准库中的Boost。这使我相信标准C++中的32位MT性能也更好。我正在编写一个光线追踪器(主要是为了好玩)，速度是我最关心的问题之一。基本上所有数值都表示为doublefloat。我的问题是，由于32位MT速度相当快，我可以用它来生成double吗？我会遇到哪些缺点(精度损失、性能等)？ 最佳答案 为此，我添加了一个您未提及的假
问:如何从先验未知范围生成(许多)均匀分布的整数？就性能(数百万个生成的数字)而言，首选方式是什么？上下文:在我的应用程序中，我必须在许多地方生成许多伪随机数。我对生成器使用单例模式来保持应用程序运行的可重复性。在我的例子中，分布总是均匀的，但问题是有太多可能的范围来预先制作C++11风格的分布对象。我的尝试:对此有两个明显的解决方案，第一个是使用一次性分布对象，第二个是使用模数将随机数从尽可能广泛的范围转换为所需的范围。但不知何故，我怀疑这些是最好的:)#include#include#include"limits.h"usingnamespacestd;mt19937mt;unif
我正在尝试在国际象棋引擎中生成Zobrist键来进行转位表。如下所示，我是如何生成64位数字的方式：如何生成64位随机数？typedefunsignedlonglongU64;std::random_devicerd;std::mt19937_64mt(rd());std::uniform_int_distributiondist(std::llround(std::pow(2,61)),std::llround(std::pow(2,62)));兰德功能：U64ZobristH::random64(){U64ranUI=dist(mt);returnranUI;}为了尝试确保我正在生成足够的
我正在研究大数据，我的项目由具有文本数据的图表组成。我必须在一个项目本身中计算顶点之间的相似性、跳数概率、连接组件的数量、页面排名向量和随机游走。我在hadoop中实现了它们，但我认为它需要更多时间(图形有2500个节点、4000个边、600个连接的组件需要25分钟)所以什么是实现这些的最佳选择，apachehadoop或apachegiraph或apachetwister？ 最佳答案 查找连接组件、页面排名计算和随机游走是迭代算法的示例。传统的Map-Reduce编程模型不是迭代算法(特别是图形算法)的好选择。原因是在map-re
我正在使用MersnenneTwister作为引擎来生成基于代理的模型中的随机数：它很快并且在重复之前的时间很长。最近，我对此进行了文献综述，而柯尔特图书馆JavaAPI推荐MersenneTwister，我遇到了两个局限性：种子不应该为0。这是ApacheCommons数学库中建议的吗？基于密码论文，提到“如果初始状态具有太多的零，那么生成的序列也可能包含许多零以上的零，并且如果系统地选择了种子，例如0、20、30…。输出序列将相关”。有人遇到过这样的问题，还是解决了问题，而不是这样？是否有任何文献显示了MersenneTwister与其他类似线性一致发电机的光谱分析？看答案sfmt具有更好
我需要生成16位伪随机整数，我想知道最佳选择是什么。我想到的明显方法如下:std::random_devicerd;autoseed_data=std::array{};std::generate(std::begin(seed_data),std::end(seed_data),std::ref(rd));std::seed_seqseq(std::begin(seed_data),std::end(seed_data));std::mt19937generator(seq);std::uniform_int_distributiondis(std::numeric_limits::
