使用boost生成正常随机数的问题

Question

当我看到This Post时，我希望学习如何在C ++中从正态分布中生成数字。它给出了一个很好的例子，但我仍然不确定&中的boost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::normal_distribution<> > var_nor(rng, nd);是什么意思。如果我在这里没有包含此&，会产生什么影响？

此外，在阅读Boost's official website上的教程时，我发现在使用boost::random::uniform_int_distribution<> dist(1, 6)生成分发对象后，他们可以通过调用dist(gen)（gen）直接生成随机数字。这里是随机引擎），没有调用“variate_generator”对象。当然，这是为了生成统一的随机数，但我很好奇我是否可以使用正态分布做同样的事情，作为调用“variate_generator”的另一种方法？

Answer 1

简短的背景信息

生成具有特定分布的随机数的一种方法是，例如，从区间[0,1]生成均匀分布的随机数，然后对这些数字应用一些数学，以将它们整形为所需的分布。所以你有两个对象：一个来自[0,1）的随机数生成器和一个分布对象 采用均匀分布的随机数，并在期望的（例如正常的）分布中吐出随机数。

为什么通过引用传递生成器

代码中的var_nor对象将生成器rnd与正态分布nd耦合在一起。您必须通过引用传递您的生成器，这是模板参数中的&。这非常重要，因为随机数生成器具有内部状态，从中可以计算下一个（伪）随机数。如果您不通过引用传递生成器，您将创建它的副本，这可能会导致代码，它始终创建相同的随机数。请参阅this blog post作为示例。

为什么variate_generator是必要的

现在，为什么不直接使用发电机分配。如果您尝试以下代码

#include <boost/random/mersenne_twister.hpp>
#include <boost/random/normal_distribution.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    boost::mt19937 generator;    
    boost::normal_distribution<> distribution(0.0, 1.0);

    // WARNING: THIS DOES NOT WORK AS MIGHT BE EXPECTED!!
    for (int i = 0; i < 100; ++i)
        std::cout << distribution(generator) << std::endl;
    return 0;
}

你会看到它只输出NaN s（我用Boost 1.46测试过它）。原因是Mersenne扭转器返回均匀分布的整数随机数。但是，大多数（可能甚至是所有）连续分布都需要来自[0,1]范围的浮点随机数。 Boost文档中给出的示例有效，因为uniform_int_distribution是离散分布，因此可以处理整数RNG。

注意：我没有尝试使用较新版本的Boost代码。当然，如果离散RNG与连续分布一起使用，编译器会抛出错误会很好。