Question

我无法找到一种在开放区间（如（0,1））中从均匀分布生成随机数的方法。

(double)rand()/RAND_MAX;

这包括0和1吗？如果是，在开放区间内生成随机数的正确方法是什么？

Answer 1

看看std::uniform_real_distribution！您可以使用比<cstdlib>的名为std :: rand（）的bulit-in更专业的伪随机数生成器。这是一个代码示例，打印出范围[0,1）中的10个随机数：

#include <iostream>
#include <random>

int main()
{  
    std::default_random_engine generator;
    std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0,1.0);

    for (int i=0; i<10; ++i)
        std::cout << distribution(generator) << endl;

    return 0; 
}

不可能完全为零。如果你不能得到0是非常重要的，你可以检查它并生成另一个数字。

当然，您可以使用指定的随机数引擎，std::mt19937（即“非常”随机）或最快的std::knuth_b。

Answer 2

我没有多年编写C ++，但尝试以下代码：

double M = 0.00001, N = 0.99999;
double rNumber = M + rand() / (RAND_MAX / (N - M + 1) + 1);

Answer 3

我几年没有用C ++编程，但是当我做rand的实现时，编译器是特定的。关于它们是否涵盖[0，RAND_MAX]，[0，RAND_MAX），（0，RAND_MAX）或（0，RAND_MAX）的实现方式各不相同。这可能已经改变，我确信如果有的话，有人会发出声音。

假设实现超过了闭区间[0，RAND_MAX]，那么(double)(rand()+1)/(RAND_MAX+2);应该产生一个开放区间U（0,1），除非RAND_MAX推进字大小，哪个案子投了很久。如果您的发电机覆盖范围不同，请调整添加剂常数。

更好的解决方案是抛弃rand并使用Boost库中的Mersenne Twister之类的东西。 MT有不同的调用，可以明确地控制结果的开/关范围。

Answer 4

给定具有闭区间[a，b]的RNG的均匀分布，最简单的方法是简单地丢弃不需要的值，再次掷骰子。这在数值上是稳定的，实际上是保持均匀性的最快方法。

 double myRnD()
 {
    double a = 0.0;
    while (a == 0.0 || a == 1.0) a = (double)rand() * (1.0 / (double)RAND_MAX);
    return a;
 }

（免责声明：RAND_MAX必须是2的幂且<2 ^ 52）

在开放区间中生成均匀随机数

4 个答案: