播种独立位引擎，提升多精度

Question

我有一个简单的拒绝抽样应用程序，它封装在 class 中并在外部使用，如下面的虚拟示例所示。我能够使 this post 适应 boost::multiprecision 用例。但是我不确定如何适当地播种 generator 并且找不到任何 random_device 等效的提升。

下面的代码 'works'，但是如果您运行快速连续多次使用它，您将获得我不想要的相同随机数。有没有比time(NULL)更敏感的东西？

#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

这个有效：

#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，但是很贵。
您是 re-seeding 每次通话的生成器，time(NULL)。那真的很糟糕；那样你甚至都没有得到一个伪随机序列；您正在使用 non-decreasing 时钟为生成器提供种子并且仅使用出现的第一个值。
您似乎对分布的工作语法感到困惑，因为您对 gen() 使用了 call-like 语法。您正在 将可调用 传递给 uniform_real_distribution。
您不应该再使用 time(NULL) 作为种子生成器；我们有更好的 rdseed 汇编指令。这就是所谓的std::random_device.

最后，uniform_real_distribution不在内部进行拒绝抽样吗？那你为什么需要这样做？

播种独立位引擎，提升多精度

Seeding independent bits engine with boosts multiprecision

c++

random

random-seed

boost-multiprecision