uniform_real_distribution и uniform_int_distribution производит одинаковые номера, используя g ++ [duplicate]
Могу я просто добавить; люди всегда предполагают, что это компьютерная проблема, но если вы считаете своими руками (база 10), вы не можете получить (1/3+1/3=2/3)=true, если у вас нет бесконечности, чтобы добавить 0.333 ... в 0.333 ... так, как и с (1/10+2/10)!==3/10 в базе 2, вы обрезаете ее до 0,333 + 0,333 = 0,666 и, вероятно, округлите ее до 0,677, что также будет технически неточным.
Подсчитайте в тройном, а третья не проблема, может быть, какая-то гонка с 15 пальцами на каждой руке спросит, почему ваша десятичная математика была сломана ...
4 ответа
Из http://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/random_device :
Обратите внимание, что std :: random_device может быть реализовано в терминах движка псевдослучайных чисел, если для реализации не доступен недетерминированный источник (например, аппаратное устройство).
Я ожидал бы достойной реализации, по крайней мере, RNG.
Редактирование: я подозреваю, что они сознательно выбрали выполнение одной и той же последовательности каждый раз, чтобы сделать очевидным тот факт, что поток не был таким случайным, как обещали.
-
1– Konrad Rudolph 18 September 2013 в 21:00
-
2– ypnos 5 September 2014 в 11:14
-
3– Peter Cordes 13 July 2017 в 21:15
-
4– ypnos 14 July 2017 в 10:01
Я получил подтвержденный ответ от STL от MSFT :
В отличие от VC, GCC не реализовал random_device недетерминированно в Windows. Boost, поэтому вы можете использовать Boost.Random.
-
1– Brian Jack 25 September 2015 в 18:45
- GCC не реализует rd.entropy () правильно - он всегда возвращает 0 (по крайней мере, в Mac OS X).
- К сожалению, похоже, что нет никакой возможности смешать дополнительную энтропию в random_device, что важно, потому что обычно / часто (посмотрите на Linux / dev / random и / dev / urandom, а также на реализацию Intel RDRAND) реализует генератор псевдослучайных чисел под капотом. Я бы хотел улучшить свой результат, введя что-то, что я считаю случайным, чтобы смешиваться с тем, что производит его источник энтропии. Опять же, поскольку это устройство (или модуль ядра) внутренне реализует криптографический алгоритм для обработки битов энтропии, которые он получает для генерации своего вывода, я хотел бы иметь возможность «рандомизировать» этот процесс больше путем инъекции мои собственные данные должны смешиваться с любой энтропией, которую выбирает устройство. Например, рассмотрим Java SecureRandom (). Это не позволяет вам устанавливать семя (которое действительно преобразует его в PRNG), но оно будет радостно смешивать то, что вы предоставляете, тем, что оно использует, чтобы «рандомизировать» свой результат еще больше.
- Я лично предпочитают RDRAND. Небольшая сборная библиотека с компактным интерфейсом C. Вот ссылки: Дэвид Джонсон из Intel объясняет RDRAND на Stackoverflow Указатели Stackoverflow для источника библиотеки RDRAND для Windows, Linux и Mac OS X Блог Intel в библиотеке RDRAND , и ссылку для скачивания
-
1– Chris Beck 6 November 2015 в 11:42
-
2– Mouse 11 April 2016 в 02:13
-
3– Chris Beck 15 April 2016 в 07:23
-
4– Mouse 7 June 2016 в 09:01
-
5– Mouse 7 June 2016 в 09:01
Вам может потребоваться передать параметр конструктору:
https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-4.9.1/libstdc++/api/a00899.html