C++11 随机数分布在各个平台上不一致——有哪些替代方案？

Question

我正在寻找一组适用于标准 C++11 引擎的可移植发行版，例如 `std::mt19937'（参见 http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random）。

引擎实现始终如一地执行（即在不同平台上生成相同的序列——使用 Clang 和 MSVC 进行测试），但发行版在不同平台上的实现似乎不同。

因此，即使引擎产生相同的序列，似乎分布（例如，std::normal_distribution<double>）在不同平台上使用的样本数量也不相同（即产生不同的结果），这对我来说是不可接受的。

是否有我可以使用的第 3 方库，它遵循 C++11 随机模板，但它将在流行的平台上提供一致的值（查看对 GCC、MSVC 和 Clang/llvm 的支持）。

到目前为止我看过的选项是：

Boost.random（有点重，但值得，因为它与 c++11 的对应物非常匹配）
从 libstd++ 克隆（同样值得并且可能是可移植的，但提取特定功能可能并不简单）
创建我自己的类 C++11 随机分布

我需要制服、普通、毒药和瑞利。

Answer 1

我已经创建了自己的 C++11 发行版：

template <typename T>
class UniformRealDistribution
{
 public:
    typedef T result_type;

 public:
    UniformRealDistribution(T _a = 0.0, T _b = 1.0)
        :m_a(_a),
         m_b(_b)
    {}

    void reset() {}

    template <class Generator>
    T operator()(Generator &_g)
    {
        double dScale = (m_b - m_a) / ((T)(_g.max() - _g.min()) + (T)1); 
        return (_g() - _g.min()) * dScale  + m_a;
    }

    T a() const {return m_a;}
    T b() const {return m_b;}

 protected:
    T       m_a;
    T       m_b;
};

template <typename T>
class NormalDistribution
{
 public:
    typedef T result_type;

 public:
    NormalDistribution(T _mean = 0.0, T _stddev = 1.0)
        :m_mean(_mean),
         m_stddev(_stddev)
    {}

    void reset()
    {
        m_distU1.reset();
    }

    template <class Generator>
    T operator()(Generator &_g)
    {
        // Use Box-Muller algorithm
        const double pi = 3.14159265358979323846264338327950288419716939937511;
        double u1 = m_distU1(_g);
        double u2 = m_distU1(_g);
        double r = sqrt(-2.0 * log(u1));
        return m_mean + m_stddev * r * sin(2.0 * pi * u2);
    }

    T mean() const {return m_mean;}
    T stddev() const {return m_stddev;}

protected:
    T                           m_mean;
    T                           m_stddev;
    UniformRealDistribution<T>  m_distU1;
};

均匀分布似乎提供了很好的结果，正态分布提供了很好的结果：

100000 个值 -> 1 西格玛内的 68.159%； 95.437% 在 2 西格玛内； 3 西格玛以内 99.747%

正态分布使用 Box-Muller 方法，根据我目前所读的内容，这不是最快的方法，但对于我的应用程序来说它运行得足够快了。

均匀分布和正态分布都应该适用于任何 C++11 引擎（使用 std::mt19937 测试）并且 在所有平台上提供相同的序列，即正是我想要的。

C++11 随机数分布在各个平台上不一致——有哪些替代方案？

C++11 random number distributions are not consistent across platforms -- what alternatives are there?

c++

c++11

boost

random

libstdc++