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c++ - 什么类型的随机数引擎用于指定的随机分布？

coder 2023-11-17 原文

C++11 生成随机数的方式是:

  1. 实例化一个随机数引擎
  2. 实例化一个随机分布
  3. 通过分布从引擎中推送随机数

问题在于，随机数引擎 和随机分布 都是根据您使用的算术类型进行模板化的。

这两种算术需要如何关联？

您可以为引擎 使用 32 位整数，为分布 和相反的部分使用 64 位整数吗？有什么危险？ 浮点类型呢？

我假设一个准则，即引擎生成的可能数字的数量应该大于或等于您希望获得的不同随机数的数量。不幸的是，我无法验证我的假设，因为在我的计算机上 uint_fast32_t 和 uint_fast64_t 是相同的，因此三个 C++11 生成器中的每一个的建议引擎都产生相同的结果。

关于 C++11 发行版的文档，如 std::uniform_real_distribution或 std::uniform_int_distribution在这方面是不完整的:

This section is incomplete. Reason: requirements on Generator

但例如uniform_real_distribution 的gcc 4.7 实现是:

  template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
result_type
operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
       const param_type& __p)
{
  __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
    __aurng(__urng);
  return (__aurng() * (__p.b() - __p.a())) + __p.a();
}

适配器在哪里:

An adaptor class for converting the output of any Generator into the input for a specific Distribution.

“任何” 听起来让人放心，但它是标准的吗？我特别担心难以检测的 overflow hidden ，这可能会损害分发的正确性。

最佳答案

您可以对任何分布函数使用任何统一随机数生成器 (URNG)。假定分布函数知道它需要什么，并且要求 URNG 描述它提供什么，以便分布函数可以请求足够的熵来满足它的需要。 (请注意，“引擎”是一个 URNG，具有一些额外的要求，例如可播种性。)

您从 GNU 标准库实现中提到的“通用”适配器采用统一的随机数生成器 G (实际上它的名字要长得多，但会变得乏味)和结果类型 R , 必须是数字类型。 G必须定义 G::min和 G::max ，它可以返回的最小值和最大值，并且应该以相等的概率返回这些限制之间的所有值。所以通过调用 G() 很容易知道有多少位随机数可用。 .此外，来自 numeric_limits<R>会告诉我们 R 需要多少位.因此，将所需的熵除以可用的熵告诉适配器它需要调用多少次 G产生一个均匀随机的 R .因此，适配器采用任何产生某种结果类型的 URNG/引擎，并对其进行调整以产生不同的结果类型。

关于c++ - 什么类型的随机数引擎用于指定的随机分布？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17871767/

amp43codestrongsectionc++c++11random

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