C ++ TR1: Wie die normal_distribution benutzen?

Question

Ich versuche, die C ++ STD TechnicalReport1 Erweiterungen verwenden Zahlen generieren eine Normalverteilung folgen, aber dieser Code (angepasst von dieser Artikel ):

mt19937 eng;
eng.seed(SEED);

normal_distribution<double> dist;
// XXX if I use the one below it exits the for loop
// uniform_int<int> dist(1, 52);

for (unsigned int i = 0; i < 1000; ++i) {
  cout << "Generating " << i << "-th value" << endl;
  cout << dist(eng) << endl;
}

druckt nur 1 "Erstellen ..." -Meldung einzuloggen, dann nie die for-Schleife beendet ! Wenn ich die Verteilung verwende ich, anstatt kommentiert, beendet sie, so frage ich mich, was ich falsch mache. Jede Idee?

Vielen Dank!

Answer 1

Das auf jeden Fall würde das Programm nicht hängen. Aber nicht sicher, ob es wirklich Ihren Bedürfnissen entspricht.

 #include <random>
 #include <iostream>

 using namespace std;

 typedef std::tr1::ranlux64_base_01 Myeng; 

 typedef std::tr1::normal_distribution<double> Mydist; 

 int main() 
 { 
      Myeng eng; 
      eng.seed(1000);
      Mydist dist(1,10); 

      dist.reset(); // discard any cached values 
      for (int i = 0; i < 10; i++)
      {
           std::cout << "a random value == " << (int)dist(eng) << std::endl; 
      }

 return (0); 
 }

Answer 2

Ich habe das gleiche Problem mit dem Code hatte ursprünglich geschrieben und untersuchte die GNU-Implementierung von

zunächst einige Beobachtungen: mit g ++ - 4.4 und der Code hängt mit, mit g ++ - 4.5 und mit -std = c ++ 0x (das heißt nicht TR1 aber das Eigentliche) über Code funktioniert

IMHO, es war ein Wechsel zwischen TR1 und C ++ 0x bezüglich Adapter zwischen Erzeugung von Zufallszahlen und dem Verbrauch von Zufallszahlen - MT19937 ganzen Zahlen erzeugt, normal_distribution verbraucht verdoppelt

Die C ++ 0x verwendet Anpassung automatisch der g ++ TR1 Code nicht

, um Ihren Code zu erhalten arbeiten mit g ++ - 4.4 und TR1, gehen Sie wie folgt

std::tr1::mt19937 prng(seed);
std::tr1::normal_distribution<double> normal;
std::tr1::variate_generator<std::tr1::mt19937, std::tr1::normal_distribution<double> > randn(prng,normal);
double r = randn();

Answer 3

Wenn Sie Ihre TR1 Erzeugung von Zufallszahlen Implementierung Buggy ist, können Sie TR1 vermeiden, indem Sie Ihre eigenen normalen Generator Schreiben wie folgt.

Generieren zwei Uniform (0, 1) Stichproben u und v unter Verwendung eines beliebigen Zufallsgenerator Sie vertrauen. Dann r = sqrt (-2 log (u)) und das Rück x = r sin (2 & pi v) lassen. (Dies ist die Box-Mueller-Methode genannt).

Wenn Sie mit dem Mittelwert mu und Standardabweichung Sigma normale Proben Proben benötigen, kehrt Sigma * x + mu statt nur x.

Answer 4

Während dies ein Fehler zu sein scheint, eine schnelle Bestätigung wäre der Standard 0.0 passieren, 1.0 Parameter. normal_distribution<double>::normal_distribution() sollte normal_distribution<double>::normal_distribution(0.0, 1.0) gleich