似乎可以使用以下代码从特定的Normal分布中生成随机数:
float mean = 0, variance = 1;
boost::mt19937 randgen(static_cast<unsigned int>(std::time(0)));
boost::normal_distribution<float> noise(mean, variance);
variate_generator<mt19937, normal_distribution<float> > nD(randgen, noise);
float random = nD();
这很好,但是,我希望能够从几个发行版中绘制数字,即人们会想到这样的内容:
float mean1 = 0, variance1 = 1, mean2 = 10, variance2 = 0.25;
boost::mt19937 randgen(static_cast<unsigned int>(std::time(0)));
boost::normal_distribution<float> noise1(mean1, variance1);
boost::normal_distribution<float> noise2(mean2, variance2);
variate_generator<mt19937, normal_distribution<float> > nD(randgen, noise1);
variate_generator<mt19937, normal_distribution<float> > nC(randgen, noise2);
float random1 = nD();
float random2 = nC();
然而,问题似乎是nD()和nC()正在生成类似的数字序列。我假设这是因为variate_generator的构造函数似乎制作了randgen的副本,而不是显式使用它。因此,生成相同的伪随机序列并简单地推送通过不同的变换(由于分布的不同参数)。
有没有人知道在Boost中是否有办法创建一个随机数生成器并将其用于多个发行版?或者,Boost随机库的设计是否打算用户为每个分布创建一个随机数生成器?显然,我可以编写代码将一系列均匀随机数转换为来自任意分布的序列,但我正在寻找一些简单且已经内置到库中的东西。
提前感谢您的帮助。
答案 0 :(得分:11)
您的假设是正确的。您希望两个variate_generator
实例都使用相同的随机数生成器实例。因此,请使用mt19937
作为模板参数。
variate_generator<mt19937 &, normal_distribution<float> > nD(randgen, noise1);
variate_generator<mt19937 &, normal_distribution<float> > nC(randgen, noise2);
显然,在randgen
和nD
之前,您必须确保nC
不会超出范围。