Question

我正在使用C ++ 11的random库，我有一个小程序，它在单位半径的圆上生成坐标对x，y。这是简单的多线程程序

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <random>

using namespace std;



int main()
{
    const double PI = 3.1415;



    double angle, radius, X, Y;
    int i;
    vector<double> finalPositionX, finalPositionY;

    #pragma omp parallel
    {
        vector <double> positionX, positionY;

        mt19937 engine(0);
        uniform_real_distribution<> uniform(0, 1);
        normal_distribution<double> normal(0, 1);



        #pragma omp for private(angle, radius, X, Y)
        for(i=0; i<1000000; ++i)
        {
            angle  = uniform(engine)*2.0*PI;
            radius = sqrt(uniform(engine));
            X      = radius*cos(angle);
            Y      = radius*sin(angle);

            positionX.push_back(X);
            positionY.push_back(Y);
        }
        #pragma omp barrier

        #pragma omp critical
        finalPositionX.insert(finalPositionX.end(), positionX.begin(), positionX.end());
        finalPositionY.insert(finalPositionY.end(), positionY.begin(), positionY.end());
    }


    ofstream output_data("positions.txt", ios::out);
    output_data.precision(9);
    for(unsigned long long temp_var=0; temp_var<(unsigned long long)finalPositionX.size(); temp_var++)
    {
        output_data << finalPositionX[temp_var]
                    << "\t\t\t\t"
                    << finalPositionY[temp_var]
                    << "\n";
    }
    output_data.close();
    return 0;
}

问题：许多x坐标出现两次（与y坐标相同）。我不明白这一点，因为mt19937的时间远远超过1.000.000。有没有人知道这里有什么问题？

注意：当我没有多线程处理应用程序时，我得到相同的行为，因此问题与错误的多线程无关。

编辑正如其中一个答案所指出的那样，我不应该为两个线程使用相同的种子 - 但这是我在制定这个问题时所犯的错误，在我的真实程序中我似乎线程不同。

Answer 1

正如this article（以及Stack Overflow主持人的later article）所述，真正的随机性并不能完美分配。

良好的随机性：

enter image description here

随机性差：

enter image description here

我真的建议阅读这篇文章，但总结一下：RNG必须是不可预测的，这意味着调用它100次不一定能完全填满10x10网格。

Answer 2

使用代码的核心部分，我编写了这个不完美的测试，但从我可以看到的分布是非常统一的：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <random>
#include <map>
#include <iomanip>

using namespace std;

int main()
{
    int i;
    vector<double> finalPositionX, finalPositionY; 
    std::map<int, int> hist;


    vector <double> positionX, positionY;

    mt19937 engine(0);
    uniform_real_distribution<> uniform(0, 1);
    //normal_distribution<double> normal(0, 1);
    for(i=0; i<1000000; ++i)
    {
        double rnum = uniform(engine);            

       ++hist[std::round(1000*rnum)];

    }

    for (auto p : hist) {
        std::cout << std::fixed << std::setprecision(1) << std::setw(2)
                  << p.first << ' ' << std::string(p.second/200, '*') << '\n';
    }

    return 0;
}

正如其他人已经说过，重复看到一些价值并不出人意料。对于normal发布，我对rnum和hist使用了以下修改来测试它，它看起来也很好：

double rnum = normal(engine);                  
++hist[std::round(10*rnum)];

Answer 3

首先 - 只是因为你得到两次相同的数字并不意味着它不是随机的。如果你掷骰子六次，你会期待六种不同的结果吗？看生日悖论。话虽这么说 - 你是对的，你不应该在这种特殊情况下看到太多的重复。

我不熟悉“#pragma omp parallel”，但我的猜测是你产生了多个线程，所有线程都使用相同的种子（0）播种mt19937。你应该为所有线程使用不同的种子 - 例如线程ID。

mt19937生成的重复值

3 个答案: