Question

我正在寻找标准C ++ 11引擎的一组可移植发行版，例如`std :: mt19937＆＃39; （见http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random）。

引擎实现始终如一地执行（即在不同平台上生成相同的序列 - 使用Clang和MSVC进行测试），但分布似乎在不同平台上的实现方式不同。

因此，即使引擎产生相同的序列，似乎分布（例如，std::normal_distribution<double>）在不同的平台上不使用相同数量的样本（即产生不同的结果），这是在我的情况下是不可接受的。

是否可以使用第三方库，我可以使用C ++ 11随机模板，但这将在流行的平台上提供一致的值（查看GCC，MSVC和Clang / llvm的支持）。

到目前为止我看过的选项是：

Boost.random（有点重，但值得，因为它很好地匹配c ++ 11对应物）
从libstd ++克隆（也值得，也可能是可移植的，但是删除特定的功能可能并不简单）
创建我自己的类似C ++ 11的随机发行版

我需要制服，正常，毒药和瑞利。

Answer 1

我创建了自己的C ++ 11发行版：

template <typename T>
class UniformRealDistribution
{
 public:
    typedef T result_type;

 public:
    UniformRealDistribution(T _a = 0.0, T _b = 1.0)
        :m_a(_a),
         m_b(_b)
    {}

    void reset() {}

    template <class Generator>
    T operator()(Generator &_g)
    {
        double dScale = (m_b - m_a) / ((T)(_g.max() - _g.min()) + (T)1); 
        return (_g() - _g.min()) * dScale  + m_a;
    }

    T a() const {return m_a;}
    T b() const {return m_b;}

 protected:
    T       m_a;
    T       m_b;
};

template <typename T>
class NormalDistribution
{
 public:
    typedef T result_type;

 public:
    NormalDistribution(T _mean = 0.0, T _stddev = 1.0)
        :m_mean(_mean),
         m_stddev(_stddev)
    {}

    void reset()
    {
        m_distU1.reset();
    }

    template <class Generator>
    T operator()(Generator &_g)
    {
        // Use Box-Muller algorithm
        const double pi = 3.14159265358979323846264338327950288419716939937511;
        double u1 = m_distU1(_g);
        double u2 = m_distU1(_g);
        double r = sqrt(-2.0 * log(u1));
        return m_mean + m_stddev * r * sin(2.0 * pi * u2);
    }

    T mean() const {return m_mean;}
    T stddev() const {return m_stddev;}

protected:
    T                           m_mean;
    T                           m_stddev;
    UniformRealDistribution<T>  m_distU1;
};

均匀分布似乎可以提供良好的结果，正态分布可以提供非常好的结果：

100000个值 - ＆gt; 1 sigma内68.159％; 2 sigma内95.437％; 3 sigma内99.747％

正态分布使用Box-Muller方法，根据我到目前为止所读到的方法，它并不是最快的方法，但它的运行速度足以满足我的应用。

统一分布和普通分布都适用于任何C ++ 11引擎（使用std :: mt19937测试），在所有平台上提供相同的序列，这正是我想要的。< / p>

C ++ 11随机数分布在各个平台上并不一致 - 有哪些替代方案？

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