Java 将两个整数转换为从 1 到 0 的双精度数答案

【问题标题】：Java convert two integers to a double from 1 to 0Java 将两个整数转换为从 1 到 0 的双精度数
【发布时间】：2016-08-31 22:15:31
【问题描述】：

我正在使用生成随机整数的 ISAAC 实现。我需要用这些整数创建一个高斯值。首先，我需要将它们更改为从 0 到 1 的双精度值。我怎样才能在 Java 中做到这一点？到目前为止，这是我将整数转换为双精度的内容，但它仍然需要处于正态分布中。我还使用 java.util.Random.nextGaussian() 逻辑将双精度转换为高斯。

public double nextDouble() {
    long l = ((long)(nextInt()) << 32) + nextInt();
    return Double.longBitsToDouble(l);
}

最快的方法是什么（cpu 周期）？

【问题讨论】：

你的问题不清楚。试着举几个例子。此外，正态分布 mu=0 sigma=1 可能会产生 (-1, 1) 范围之外的值。
我会使用 64 位 ISAAC，然后你可以简单地使用 (nextLong() >>> 11) * (1.0 / (1L << 53))
另一个问题是您为什么要使用 ISAAC。速度？您的随机数需要具备什么质量？我不会推荐 ISAAC 用于高维科学模拟（更不用说密码学了）。
@StefanZobel 这可以与我原始帖子中的“long l”结合起来创建所需的双精度值。请改写为答案，我将奖励。谢谢！
当然。但是你有 64 位的 ISAAC 吗？调用 32 位 ISAAC 两次只是为了生成一个 long 是非常低效的。

标签： java random int double gaussian

【解决方案1】：

如果您想通过任何方式使用 ISAAC，请使用 64 位版本，该版本为您提供 nextLong() 作为原语。生成一个双精度然后很简单

protected static final double DOUBLE_NORM = 1.0 / (1L << 53);

public double nextDouble() {
    return (nextLong() >>> 11) * DOUBLE_NORM;
}

从那里你可以继续使用 Marsaglia 的极坐标方法来处理 nextGaussian() 方法，就像在 java.util.Random 中一样

编辑：几年前我测试了 32 位和 64 位 ISAAC。当然，我不记得确切的数字，但如果你真的需要 64 个随机位，你可能会惊讶于 64 位版本可以获得多少吞吐量。

编辑 2：如果您还需要 32 个随机位来表示整数，那么您当然会在 64 位算法上浪费大量工作（这里 32 位肯定更快）。在我的工作中，我主要需要双打，所以 64 位（对我来说）是要走的路。

编辑 3：nextFloat() 将是

protected static final float FLOAT_NORM = 1.0F / (1 << 24);

public float nextFloat() {
    return (nextLong() >>> 40) * FLOAT_NORM;
}

【讨论】：

为了清楚起见，您能否将整数转换为浮点数添加到您的答案中？谢谢！
谢谢，但你可以让它使用 int 吗？我对运营商感到困惑。示例：return (nextInt() >>> 16???) * FLOAT_NORM;
@Colby 一个浮点数需要 24 个随机位，所以应该是 32 - 8 = 24。
@Colby 因此(nextInt() >>> 8) * FLOAT_NORM

【解决方案2】：

将 64 位长转换为 U(0,1) 不是一项简单的任务。我建议阅读here。

据我所知，在 Java 世界中，scalb 等同于 ldexp，所以代码是

public double nextDouble() {
    return Math.scalb((double)nextLong(), -64);
}

【讨论】：

感谢您的链接，这很有趣。然而，老实说，我从来没有见过关心这个的 Java PRNG 实现 :) 知道性能差异有多大也会很有趣。你知道吗？
@StefanZobel On light RNG ldexp/scalb 让它慢了很多。在像 Mersenne Twister 这样的重型 RNG 上，它会增加几个百分比的 RNG 跟注。但整体应用程序放缓是在噪音中。我说的是在 Fortran/C/C++ 中的蒙特卡洛经验。不知道 Java 的好坏...
是的，这是有道理的。谢谢提供信息。我打算为 Java 运行一点 JMH 微基准测试。 AFAIK，scalb 目前不是 JVM HotSpot intrinsic，所以我很好奇。那么，使用ldexp/scalb 而不是头脑简单的方法，对于像 MC(MC) 这样的事情真的有影响吗？