c++ std::normal_distribution 从文件恢复时给出不一致的随机数答案

【问题标题】：c++ std::normal_distribution gives inconsistent random numbers when restoring from filec++ std::normal_distribution 从文件恢复时给出不一致的随机数
【发布时间】：2015-12-02 10:56:40
【问题描述】：

我正在编写蒙特卡罗模拟并实施检查点。我想获得完全相同的结果，无论我是从检查点重新启动模拟还是继续超越它。但是，我遇到了std::normal_distribution 的一些奇怪行为：

我使用std::mt19937 rng; 作为 RNG 并将其播种为固定数字。我通过std::uniform_real_distribution uniform; 和std::normal_distribution normal; 绘制了一定数量的随机数。然后，我将 rng 的状态写入ofstream os：

os << rng << endl;
os << <some other stuff>...

紧接着，我又画了几个数字：

os << uniform(rng) << endl;
os << uniform(rng) << endl;
os << uniform(rng) << endl;
os << normal(rng) << endl;
os << normal(rng) << endl;
os << normal(rng) << endl;
os << uniform(rng) << endl;
os << uniform(rng) << endl;
os << uniform(rng) << endl;

我得到以下输出：

如果我从检查点重新启动，即从 ifstream is 初始化生成器：

is >> rng;
is >> <some other stuff>...

并绘制相同的 9 个随机数（3 个统一，3 个正常，3 个统一），我得到：

你看，统一的数字是相同的，直到一个正常的数字被绘制出来，之后 rng 的状态就不同了。使用gdb 确认这一点。

【问题讨论】：

这可能只是您的代码中的一个错误吗？你能做一个独立的、可重现的例子吗（例如使用字符串流进行序列化）？
@KerrekSB 我认为他没有意识到normal 具有内部状态。
确实，我没有。我想知道 Box-Mueller 方法成对生成正常随机数是可以理解的。（并不是说 Box-Mueller 一定是实现的，但我想原理是一样的。）谢谢，伙计！

标签： c++ c++11 random

【解决方案1】：

查看0.637067 在两个输出中的位置。您会注意到，与未恢复时相比，正态分布在恢复时必须从 rng 中提取更多的数字。那是因为你检查点时它有熵。

您必须保存或重置normal 的状态。作为检查点过程的一部分，我建议在normal 上调用reset。

【讨论】：

我最终只是存储了分布而不是调用reset。检查点是根据挂钟时间完成的，因此当目标是获得确定性结果（用于调试）时，它不应该扰乱随机数的序列。感谢您的快速回复，我开始怀疑我对这个问题的理智。