Question

我很惊讶地看到这个程序的输出：

#include <iostream>
#include <random>

int main()
{
    std::mt19937 rng1;
    std::mt19937 rng2;
    std::uniform_real_distribution<double> dist;

    double random = dist(rng1);
    rng2.discard(2);

    std::cout << (rng1() - rng2()) << "\n";

    return 0;
}

是0 - 即std::uniform_real_distribution使用两个随机数来生成[0,1]范围内的随机double值。我认为它只会生成一个并重新缩放。在考虑之后我想这是因为std::mt19937产生32位整数，而double是这个大小的两倍，因此不够“随机”。

问题：如何一般性地找出这个数字，即随机数生成器和浮点类型是否是任意类型？

编辑：我刚注意到我可以使用std::generate_canonical代替，因为我只对[0,1）的随机数感兴趣。不确定这是否有所作为。

Answer 1

对于template<class RealType, size_t bits, class URNG> std::generate_canonical，标准（第27.5.7.2节）明确定义了统一随机数生成器（URNG）的调用次数

max（1，b / log_2 R），

其中b是RealType尾数中位数的最小值，以及赋予generate_canonical作为模板参数的位数。 R是URNG可以返回(URNG::max()-URNG::min()+1)的数字范围。但是，在你的例子中，这不会有任何区别，因为你需要2次调用mt19937来填充双尾数的53位。

对于其他发行版，该标准没有提供通用的方法来获取有关URNG必须生成多少数量以获得一个分布数的任何信息。

原因可能是，对于某些分发，生成单个分发号码所需的统一随机数不是固定的，并且可能因呼叫而异。一个例子是std::poisson_distribution，它通常被实现为一个循环，在每次迭代中绘制一个统一的随机数，直到这些数字的乘积达到某个阈值为止（参见例如implementation of the GNU C++ library（第1523行） -1528））。

std :: uniform_real_distribution使用了多少个随机数？

1 个答案: