播种独立位引擎，提高多精度

Question

我有一个简单的拒绝抽样应用程序，它被包装在一个类中并在外部使用，如下面的虚拟示例所示。我能够将 this 帖子改编为 boost::multiprecision 用例。但是我不确定如何适当地为generator 播种，也找不到任何random_device 等效项。

下面的代码“有效”，但如果你快速连续运行多次，你会得到我不想要的相同随机数。还有比time(NULL)更敏感的东西吗？

#include <iostream>
#include <boost/multiprecision/cpp_dec_float.hpp>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>
#include <boost/random.hpp>

using namespace boost::multiprecision; // used only for SO post
using namespace boost::random;

typedef independent_bits_engine<boost::mt19937, std::numeric_limits<cpp_dec_float_50>::digits, cpp_int> generator;


generator &gen()
{
  thread_local static generator genny(time(NULL));
  return genny;  
}

class dummy {
    public:
        dummy() = default;
        cpp_dec_float_50 rejectionSample() {
           uniform_real_distribution<cpp_dec_float_50> ur(0,1);
           cpp_dec_float_50 x = ur(gen());
           while (x > 0.1) 
               x = ur(gen());
           return x;
        }
};



int main()
{
    std::cout << std::setprecision(std::numeric_limits<cpp_dec_float_50>::digits10) << std::showpoint;

    dummy d;
    int nToGet = 5;
    for (int i = 0; i < nToGet; ++i) 
        std::cout << d.rejectionSample() << std::endl;
}

Answer 1

这行得通：

#include <iostream>
#include <boost/multiprecision/cpp_dec_float.hpp>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>
#include <random>
#include <boost/random.hpp>

using namespace boost::multiprecision;

typedef boost::random::independent_bits_engine<boost::mt19937, std::numeric_limits<cpp_dec_float_50>::digits, cpp_int> generator;

class dummy {
public:
    dummy()
    {
        ur_ = boost::random::uniform_real_distribution<cpp_dec_float_50>(0,1);
        std::random_device rd;
        gen_ = generator(rd());
        ur_(gen_);
    }

    cpp_dec_float_50 rejectionSample() {
        cpp_dec_float_50 x = ur_(gen_);
        while (x > 0.1)
        {
            x = ur_(gen_);
        }
        return x;
    }
private:
    boost::random::uniform_real_distribution<cpp_dec_float_50> ur_;
    generator gen_;
};



int main()
{
    std::cout << std::setprecision(std::numeric_limits<cpp_dec_float_50>::digits10) << std::showpoint;
    
    dummy d;
    int nToGet = 50;
    for (int i = 0; i < nToGet; ++i) {
        std::cout << d.rejectionSample() << std::endl;
    }
}

所以你的误解是：

• 您在每次调用时都调用了uniform_real_distribution 的构造函数。本身没有错，但价格昂贵。
• 您在每次调用时都使用time(NULL) 重新播种生成器。这真的很糟糕；以这种方式，您甚至没有真正获得伪随机序列；您正在使用非递减时钟为生成器播种，并且仅使用出现的第一个值。
• 您似乎对分发工作的语法感到困惑，因为您对gen() 有类似调用的语法。您正在将可调用对象传递给uniform_real_distribution。
• 您不应该再使用time(NULL) 来播种生成器；我们有更好的rdseed 汇编指令。这就是std::random_device 所说的。

最后，uniform_real_distribution 不是在内部进行拒绝采样吗？那么为什么需要这样做呢？