C 11 はエンジンとディストリビューションを使用して乱数生成をどのように簡素化しますか?

C 11 での乱数生成: 簡単な内訳

C 11 では、乱数生成のための強力な機能セットが導入され、プログラマーに次の機能を提供します。さまざまな分布で乱数を生成するための包括的なツールセット。これらの機能を理解するのは難しいかもしれませんが、使用方法を明確にするために簡単な概念に分けて説明します。

エンジンとディストリビューションとは何ですか?

• エンジン: 乱数生成の中核にはエンジンの概念があります。エンジンは、ランダムに見える一連の数値を生成するジェネレーターです。 C 11 は、メルセンヌ ツイスターなど、長期間の擬似乱数を保証するいくつかのエンジンを提供します。
• 分布: 分布は、エンジンの一様な出力を特定の分布に変換します。たとえば、一様分布は指定された範囲内のすべての要素に等しい確率を割り当てますが、正規分布はよく知られた釣鐘曲線をシミュレートします。

乱数を生成する方法

乱数の生成には 3 つのキーが必要です手順:

1. エンジンのセットアップ: エンジンをインスタンス化します (例: std::mt19937 rng)。
2. エンジンのシード:シード値を使用してエンジンを初期化します。例: rng.seed(seed_val).
3. Create Distributions: 必要なディストリビューションを定義します。例: std::uniform_int_distribution uint_dist.
4. 乱数の生成: エンジンを利用して、指定された分布内で乱数を生成します (例: uint_dist(rng))。

方法ドゥ・ゼイうまくいきますか?

擬似乱数ジェネレータは、数学的アルゴリズムに依存して、人間の知覚にはランダムに見えるシーケンスを生成します。これらは真の乱数を生成するのではなく、ランダム性の統計テストに合格する長い一連の擬似乱数を生成します。

同時実行性

乱数ではスレッドの安全性を確保することが重要です世代。 C 11 のランダム エンジンはスレッドローカル インスタンスを可能にし、各スレッドが独自の独立した擬似乱数シーケンスで動作することを保証します。

その他

• 均等な可能性: 適切な分布により、指定された範囲内のすべての結果が同じ確率を持つことが保証されます。
• エンジンとディストリビューション: 各エンジンは通常、シード値に推奨される結果タイプ (MyRNG::result_type など) を指定します。
• リソース: さらに詳しく知りたい場合は、TR1 ランダムに関する codeguru の記事や乱数生成に関する Wikipedia の概要などの外部リソースを調べてください。洞察。

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