C ++ TR1: cómo utilizar el normal_distribution?

Question

I Estoy intentando utilizar los C ++ STD TechnicalReport1 extensiones para generar números siguiendo una distribución normal, pero este código (adaptado de este artículo ):

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;
}

1 sólo se imprime "Generar ..." mensaje de registro, a continuación, nunca se sale del bucle for ! Si utilizo la distribución Comenté a cabo en su lugar, termina, por lo que me pregunto lo que estoy haciendo mal. Alguna idea?

Muchas gracias!

Answer 1

Esto definitivamente no colgaría el programa. Sin embargo, no está seguro de si realmente se adapte a sus necesidades.

 #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

He tenido el mismo problema con el código originalmente publicado e investigado la implementación GNU de

En primer lugar algunas observaciones: con g ++ - 4,4 y el uso de los bloqueos de código, con g ++ - 4,5 y el uso de -std = c ++ 0x (es decir, no TR1 pero la cosa real) por encima de código funciona

mi humilde opinión, hubo un cambio entre TR1 y c ++ 0x con respecto a los adaptadores entre la generación de números aleatorios y el consumo de números aleatorios - mt19937 produce números enteros, normal_distribution consume dobles

el c ++ 0x utiliza adaptación de forma automática, el código g ++ TR1 hace no

con el fin de obtener su código de trabajo con g ++ - 4.4 y TR1, haga lo siguiente

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

Si su aplicación TR1 generación de números aleatorios está libre de errores, puede evitar TR1 escribiendo su propio generador normal de la siguiente.

generar dos uniforme (0, 1) muestras aleatorias U y V utilizando cualquier generador aleatorio de su confianza. A continuación, dejar que r = sqrt (-2 log (u)) y devolver x = r sen (2 pi v). (Esto se denomina el método de Box-Mueller.)

Si necesita muestras de muestras normales con una media mu y sigma desviación estándar, volver sigma * x + mu en lugar de sólo x.

Answer 4

Si bien esto parece ser un error, una confirmación rápida sería pasar el valor por defecto 0.0, 1.0 parámetros. normal_distribution<double>::normal_distribution() debe ser igual normal_distribution<double>::normal_distribution(0.0, 1.0)