C ++ TR1: come utilizzare il normal_distribution?

Question

che sto cercando di utilizzare le C ++ STD TechnicalReport1 le estensioni per generare numeri a seguito di una distribuzione normale, ma questo codice (adattato da questo articolo ):

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;
}

stampa solo 1 "Generazione ..." log dei messaggi, quindi non esce dal ciclo for ! Se uso la distribuzione ho commentato invece fuori, termina, quindi mi chiedo che cosa sto facendo male. Qualche idea?

Grazie mille!

Answer 1

Questo sicuramente non sarebbe appendere il programma. Ma, non so se davvero soddisfa le vostre esigenze.

 #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

Ho avuto lo stesso problema con il codice originariamente pubblicato e studiato l'implementazione GNU di

Per prima alcune osservazioni: con g ++ - 4.4 e utilizzando il codice si blocca, con g ++ - 4.5 e utilizzando -std = C ++ 0x (vale a dire non TR1, ma la cosa vera) di cui sopra codice lavori

secondo me, c'è stato un cambiamento tra il TR1 e C ++ 0x per quanto riguarda gli adattatori tra generazione di numeri casuali e il consumo di numeri casuali - mt19937 produce interi, normal_distribution consuma doppie

il C ++ 0x utilizza adattamento automatico, il codice TR1 g ++ non

al fine di ottenere il codice di lavoro con g ++ - 4.4 e TR1, effettuare le seguenti operazioni

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

Se la vostra applicazione TR1 generazione di numeri casuali è bacato, è possibile evitare TR1 scrivendo il proprio generatore normale come segue.

Genera due uniformi (0, 1) campioni casuali U e V utilizzando qualsiasi generatore casuale di fiducia. Poi lasciate r = sqrt (-2 log (u)) e ritorno x = r sin (2 pi v). (Questo è chiamato il metodo di Box-Mueller.)

Se avete bisogno di campioni normali campioni con media mu e deviazione standard sigma, tornare sigma * x + mu invece di solo x.

Answer 4

Anche se questo sembra essere un bug, una conferma rapida sarebbe quella di passare il valore predefinito 0.0, 1.0 parametri. normal_distribution<double>::normal_distribution() deve essere uguale normal_distribution<double>::normal_distribution(0.0, 1.0)