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请原谅这篇文章令人厌恶的菜鸟性质,但我有一个问题要问那些在个人计算机上使用 C++ 和 R 编程的人。
问题:为什么下面两个程序生成的随机数不相等,如何解决?
local
函数和 <<-
R程序中的运算符。 我已经尝试将我在 C++ 中的所有计算转换为 double
/float
(甚至 long double
),并使用 fmod
而不是模运算符 %
: 再次输出不同,但仍然与 R 中的输出不相似。我不知道它是否有任何重要意义,但我想补充一点,我正在使用 G++ 编译器编译 C++ 代码。
算法:以下算法可用于任何标准个人计算机。建议并行使用三个单词生成器,
并将小数部分用作伪随机数
我使用了初始值 m0 = 5、m'0 = 11 和 < em>m''0 = 17。
程序:我有以下 C++ 程序:
//: MC:Uniform.cpp
// Generate pseudo random numbers uniformly between 0 and 1
#include <iostream>
#include <math.h> // For using "fmod()"
using namespace std;
float uniform(){
// A sequence of initial values
static int x = 5;
static int y = 11;
static int z = 17;
// Some integer arithmetic required
x = 171 * (x % 177) - 2 * (x / 177);
y = 172 * (x % 176) - 35 * (y / 176);
z = 170 * (x % 178) - 63 * (z / 178);
/* If both operands are nonnegative then the
remainder is nonnegative; if not, the sign of
the remainder is implementation-defined. */
if(x < 0)
x = x + 30269;
if(y < 0)
y = y + 30307;
if(z < 0)
z = z + 30323;
return fmod(x / 30269. + y / 30307. + z / 30323., 1.);
}
int main(){
// Print 5 random numbers
for(int i = 0; i < 5; i++){
cout << uniform() << ", ";
}
}///:~
程序退出并输出以下代码:
0.686912, 0.329174, 0.689649, 0.753722, 0.209394,
我还有一个用 R 编写的程序,如下所示:
## Generate pseudo random numbers uniformly between 0 and 1
uniform <- local({
# A sequence of initial values
x = 5
y = 11
z = 17
# Use the <<- operator to make x, y and z local static
# variables in R.
f <- function(){
x <<- 171 * (x %% 177) - 2 * (x / 177)
y <<- 172 * (y %% 176) - 35 * (y / 176)
z <<- 170 * (z %% 178) - 63 * (z / 178)
return((x / 30269. + y / 30307. + z / 30323.)%%1.)
}
})
# Print 5 random numbers
for(i in 1:5){
print(uniform())
}
这个程序也退出并产生输出
[1] 0.1857093
[1] 0.7222047
[1] 0.05103441
[1] 0.7375034
[1] 0.2065817
如有任何建议,请提前致谢。
最佳答案
您的 R 代码中还需要一些 %/%
(整数除法)。请记住,默认情况下,R 中的数字变量是 float ,而不是整数;所以 /
将使用非整数商进行普通除法。您还遗漏了处理负 x
/y
/z
的部分。
f <- function(){
x <<- 171 * (x %% 177) - 2 * (x %/% 177)
y <<- 172 * (y %% 176) - 35 * (y %/% 176)
z <<- 170 * (z %% 178) - 63 * (z %/% 178)
if(x < 0)
x <<- x + 30269;
if(y < 0)
y <<- y + 30307;
if(z < 0)
z <<- z + 30323;
return((x / 30269. + y / 30307. + z / 30323.)%%1)
}
进行这些更改后,结果似乎没有任何严重错误。 100000 次随机抽取的快速直方图看起来非常均匀,而且我找不到自相关性。仍然与您的 C++ 结果不匹配......
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