Question

我试图在C ++ 11中使用mean和sigma获得高斯分布。我已成功将Python转换为C ++，但我对初始化随机生成器的方式存有疑问。我是否需要在调用中调用random_device（）和mt19937（）以获取分发，或者我可以静态调用它们并一直重复使用它们吗？保留代码的成本是多少？

# Python

# random.gauss(mu, sigma)
# Gaussian distribution. mu is the mean, and sigma is the standard deviation.

import random

result = random.gauss(mu, sigma)


// C++11

#include <random>

std::random_device rd;
std::mt19937 e2(rd());

float res = std::normal_distribution<float>(m, s)(e2);

Answer 1

算法分为两部分：

统一随机数生成器，
并根据高斯分布将均匀随机数转换为随机数。

在您的情况下，e2是您的统一随机数生成器，给定种子rd，std::normal_distribution<float>(m, s)生成一个对象，该对象执行算法的第二部分。

最好的方法是：

// call for the first time (initialization)
std::random_device rd;
std::mt19937 e2(rd());
std::normal_distribution<float> dist(m, s);
// bind the distribution generator and uniform generator
auto gen_gaussian = std::bind(dist, e2);

// call when you need to generate a random number
float gaussian = gen_gaussian();

如果您不关心使用哪个统一随机数生成器，则可以使用std::default_random_engine代替std:mt19937。

C ++ 11中具有均值和西格玛的高斯分布

1 个答案: