Box-Muller transform是一种优雅且性能相当的高斯分布随机值采样方法。
我正在寻找一种用C#清晰编写的更快的方法。
此处参考的是Box-Muller实施的实施,作为性能比较的基准...
public class GaussianGenerator
{
FastRandom _rng = new FastRandom();
double? _spareValue = null;
/// <summary>
/// Get the next sample point from the gaussian distribution.
/// </summary>
public double NextDouble()
{
if(null != _spareValue)
{
double tmp = _spareValue.Value;
_spareValue = null;
return tmp;
}
// Generate two new gaussian values.
double x, y, sqr;
// We need a non-zero random point inside the unit circle.
do
{
x = 2.0 * _rng.NextDouble() - 1.0;
y = 2.0 * _rng.NextDouble() - 1.0;
sqr = x * x + y * y;
}
while(sqr > 1.0 || sqr == 0);
// Make the Box-Muller transformation.
double fac = Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(sqr) / sqr);
_spareValue = x * fac;
return y * fac;
}
/// <summary>
/// Get the next sample point from the gaussian distribution.
/// </summary>
public double NextDouble(double mu, double sigma)
{
return mu + (NextDouble() * sigma);
}
}
答案 0 :(得分:6)
这里的记录是一个清晰的书面实施,单元测试:
ZigguratGaussianDistribution.cs
在我的英特尔酷睿i7 6700T @ 2.8Ghz(Skylake)上,我在单核测试(使用BenchmarkDotNet)上获得以下性能结果:
因此,在这些测试中,Ziggurat的速度提高了约45%。
这两个类都使用Xoshiro256StarStarRandom库中的Redzen类作为伪随机源。
答案 1 :(得分:1)
C中的Ziggurat实现:
http://www.seehuhn.de/pages/ziggurat
GSL源(在C中)也包含一些高斯随机数生成器的实现。包括Box-Mueller和比率方法。
http://gsl.sourcearchive.com/documentation/1.14plus-pdfsg-1/randist_2gauss_8c-source.html
答案 2 :(得分:1)
使用ratio-of-uniforms方法非常快。我没有C#实现,但我在Excel VBA中使用它,与Box-Muller方法相比,它快3倍:使用Box-Muller的1000万个样本为70s,而使用比率为1000的样本为20个样本为20s统一的方法。
答案 3 :(得分:0)
Ziggurat采样非常快且内存效率高。对于C / C ++应用程序,您可以使用GSL库