Question

我想在空间中生成随机离散值向量。简单的例子如下;一个立方体。在这种情况下，矢量的每个系数必须在两个值之间，因此它在多维立方体内。这个立方体可以通过它的两个角点（存储在点[0]和点[1]中）来描述。我在C ++（11）中对此进行了如下编程：

random_device rd;
mt19937 eng(rd());
vector<uniform_int_distribution<>> distr;
for(int i = 0; i< points[0].size();i++){
 distr.push_back(uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[1].at(i)));
}
for(int i = 0;i<trials;i++){
 vector<unsigned> draw;
 for(int j = 0; j< points[0].size();j++){
  draw.push_back(distr.at(j)(eng));
 }
 // Do stuff with vector
}

此代码运行正常。然而，现在不是一个立方体，我必须在两个立方体的差异内生成一个向量。所以我们有大立方体的两个角点，大立方体内的一个点与大立方体的顶部或底部角落相结合，诱导了一个立方体，我不希望这个矢量位于其中。

我的第一直觉是像以前一样生成向量，然后过滤出小立方体中的向量。然而，如果小立方体相当大，那么生成我想要的试验数量将花费太多时间。这里有人有想法吗？

Answer 1

我认为首先你需要定义第三点是什么，即：说你的初始立方体是（点[0]，点[1]），第三点是点[2]。是否要在（点[0]，点[1]）和（点[0]，点[2]）之间或（点[0]，点[1]）和（点[0]，点[1]）之间的差异中进行采样（点[2]，点[1]）？

因此，我会将电话号码uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[1].at(i)))更改为uniform_int_distribution<>(point[2].at(i),points[1].at(i)))或uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[2].at(i)))。

在立方体空间的差异中生成离散向量

1 个答案: