random - boost::multiprecision 随机数与固定种子和可变精度

Question

在 rng 中使用固定种子时，如果精度变化，结果将无法重现。即，如果更改模板参数 cpp_dec_float<xxx>并运行以下代码，会看到不同的输出(对于精度的每次变化)。

#include <iostream>
#include <boost/multiprecision/cpp_dec_float.hpp>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>
#include <random>
#include <boost/random.hpp>
    
typedef boost::multiprecision::cpp_dec_float<350> mp_backend; // <--- change me
typedef boost::multiprecision::number<mp_backend, boost::multiprecision::et_off> big_float; 
typedef boost::random::independent_bits_engine<boost::mt19937, std::numeric_limits<big_float>::digits, boost::multiprecision::cpp_int> generator;


int main()
{
    std::cout << std::setprecision(std::numeric_limits<big_float>::digits10) << std::showpoint;
    auto ur = boost::random::uniform_real_distribution<big_float>(big_float(0), big_float(1));
    generator gen = generator(42); // fixed seed
    std::cout << ur(gen) << std::endl;
    return 0;
}

我猜似乎有道理。但我如何做到这一点 n位数的精度，固定种子将产生一个数字 x相当于 y内 n数字其中 y定义为 n+1数字？例如

x = 0.213099234     // n = 9
y = 0.2130992347    // n = 10
...

Answer 1

要添加到出色的@user14717 答案中，要获得可重现的结果，您必须:

使用宽(比输出尾数+1 宽)随机位生成器。可以说，您需要不超过 128 位尾数的 MP 加倍，然后使用产生 128 位输出的位生成器。在内部，它可能是一些标准的 RNG，如 mersenne twiner 将单词链接在一起以达到所需的宽度。

您拥有uniform_real_distribution，它将这128位转换为尾数

最后，丢弃 128 位包中的其余位。

使用这种方法将保证您将获得相同的实际输出，唯一的区别在于精度。