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c++ - 如何让Boost::random和Matlab产生相同的随机数

coder 2024-02-13 原文

为了检查我的 C++ 代码，我希望能够让 Boost::Random 和 Matlab 产生相同的随机数。

所以对于 Boost，我使用代码:

boost::mt19937 var(static_cast<unsigned> (std::time(0)));
boost::uniform_int<> dist(1, 6);
boost::variate_generator<boost::mt19937&, boost::uniform_int<> > die(var, dist);
die.engine().seed(0);     
for(int i = 0; i < 10; ++i) {
    std::cout << die() << " ";
}      
std::cout    << std::endl;

产生(程序的每次运行):
4 4 5 6 4 6 4 6 3 4

对于 matlab，我使用:

RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',0));
randi(6,1,10)

产生(程序的每次运行):
5 6 1 6 4 1 2 4 6 6

这很奇怪，因为两者使用相同的算法和相同的种子。 我想念什么？

似乎 Python(使用 numpy)和 Matlab 在随机统一数方面具有可比性: 软件

RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',203));rand(1,10)

0.8479 0.1889 0.4506 0.6253 0.9697 0.2078 0.5944 0.9115 0.2457 0.7743

python : 随机种子(203);随机.随机(10)

数组([ 0.84790006, 0.18893843, 0.45060688, 0.62534723, 0.96974765, 0.20780668、0.59444858、0.91145688、0.24568615、0.77430378])

C++ boost

0.8479 0.667228 0.188938 0.715892 0.450607 0.0790326 0.625347 0.972369 0.969748 0.858771

这与其他 Python 和 Matlab 值相同...

最佳答案

我必须同意其他答案，指出这些生成器不是“绝对的”。它们可能会根据实现方式产生不同的结果。我认为最简单的解决方案是实现自己的生成器。它可能看起来令人望而生畏(顺便说一句，梅森扭曲器确实令人生畏)但看看 Xorshift ，这是一个非常简单但功能强大的工具。我复制维基百科链接中给出的 C 实现:

uint32_t xor128(void) {
  static uint32_t x = 123456789;
  static uint32_t y = 362436069;
  static uint32_t z = 521288629;
  static uint32_t w = 88675123;
  uint32_t t;

  t = x ^ (x << 11);
  x = y; y = z; z = w;
  return w = w ^ (w >> 19) ^ (t ^ (t >> 8));
}

要获得相同的种子，只需输入您想要的任何值 int x,y,z,w(我相信除了 (0,0,0,0))。您只需要确保 Matlab 和 C++ 对这些无符号整数都使用 32 位。

关于c++ - 如何让Boost::random和Matlab产生相同的随机数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5829499/

ampMatlabcodesectionboostc++

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