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有人访问过这个问题吗?每1这些实现不需要产生相同的数据。在实践中如何 - arm、x86、免费和商业编译器之间的 STL 实现有很多差异吗?
// g++ --std=c++11 -o a minimal.cpp && ./a
#include <iostream>
#include <random>
using namespace std;
int
main()
{
std::mt19937_64 gen;
gen.seed(17);
cout << "\nNormal\n";
normal_distribution<double> distr1;
for (int i = 0; i < 2; i++) {
double delay = distr1(gen);
printf(" Value = %15.15g\n", delay);
}
return(0);
}
/*
Results
(1) gcc-4.8.0 linux 64b version result
Normal
Value = 1.03167351251536
Value = 1.21967569130525
(2) Microsoft Visual Studio Community 2015 Version 14.0.23107.0 D14REL
or
Microsoft Visual Studio Professional 2012 Version 11.0.60610.01 Update 3
Normal
Value = 1.21967569130525
Value = 1.03167351251536 // same values in wrong (different) order
*/
我可以理解在某些特殊硬件平台上对生成器或分发使用不同的算法,但这种差异似乎更像是一个错误。
这是我用来诊断差异来自何处并解决它的更多代码: - 生成器和统一分布在 win 和 linux 上匹配。 - 除成对顺序外,正态分布在数值上匹配
// g++ --std=c++11 -o a workaround.cpp && ./a
#include <iostream>
#include <random>
#include <stack>
using namespace std;
typedef std::mt19937_64 RandGenLowType;
// Helper wrapper - it did confirm that the differences
// do NOT come from the generator
class RandGenType : public RandGenLowType {
public:
result_type operator()() {
result_type val = RandGenLowType::operator()();
printf(" Gen pulled %20llu\n", val);
return(val);
}
};
typedef normal_distribution<double> NormalDistrLowType;
// Workaround wrapper to swap the output data stream pairwise
class NormalDistrType : NormalDistrLowType {
public:
result_type operator()(RandGenType &pGen) {
// Keep single flow (used variables, includes) same for all platforms
if (win64WaStack.empty()) {
win64WaStack.push(NormalDistrLowType::operator()(pGen));
#ifdef _MSC_VER
win64WaStack.push(NormalDistrLowType::operator()(pGen));
#endif
}
result_type lResult = win64WaStack.top();
win64WaStack.pop();
return(lResult);
}
private:
std::stack<result_type> win64WaStack;
};
int
main()
{
RandGenType gen;
gen.seed(17);
// No platform issue, no workaround used
cout << "\nUniform\n";
uniform_real_distribution<double> distr;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
double delay = distr(gen);
printf(" Delay = %15.15g\n", delay);
}
// Requires the workaround
#ifdef _MSC_VER
cout << "Workaround code is active, swapping the output stream pairwise\n";
#endif
cout << "\nNormal\n";
//normal_distribution<float> distr1;
NormalDistrType distr1;
for (int i = 0; i < 10; i++) {
double delay = distr1(gen);
printf(" Value = %15.15g\n", delay);
}
return(0);
}
最佳答案
生成正态分布随机数的几种常用方法,如Box-Muller transform和 Marsaglia polar method , 一次生成两个随机数。使用其中一种方法的分布对象将生成两个随机数,返回其中一个,并保存另一个以供下次调用时使用。
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