使用相同的引擎並行生成隨機數

我正在使用由C++ 11提供的RNG，並且我也在使用OpenMP。我已經爲每個線程分配了一個引擎，並且作爲測試，我將相同的種子分配給每個引擎。這意味着我希望兩個線程都能產生完全相同的隨機生成數字序列。這裏是一個MWE：使用相同的引擎並行生成隨機數

#include <iostream> 
#include <random> 

using namespace std; 


uniform_real_distribution<double> uni(0, 1); 
normal_distribution<double> nor(0, 1); 


int main() 
{ 
    #pragma omp parallel 
    { 
     mt19937 eng(0); //GIVE EACH THREAD ITS OWN ENGINE 
     vector<double> vec; 

     #pragma omp for 
     for(int i=0; i<5; i++) 
     { 
      nor(eng); 
      vec.push_back(uni(eng)); 
     } 
     #pragma omp critical 
     cout << vec[0] << endl; 
    } 



    return 0; 
}

大多數情況下，我得到的輸出0.857946 0.857946，但幾次我得到0.857946 0.592845。當兩個線程具有相同的，不相關的引擎時，後者的結果如何？

來源

2013-04-13 BillyJean

評論：它似乎只出現在我包括'也沒有（英）;'...不是說它更有意義.. – BillyJean

您還必須在omp parallel區域內放入nor和uni。像這樣：

#pragma omp parallel 
{ 
    uniform_real_distribution<double> uni(0, 1); 
    normal_distribution<double> nor(0, 1); 
    mt19937 eng(0); //GIVE EACH THREAD ITS OWN ENGINE 
    vector<double> vec;

否則每個線程只有一個副本，實際上每個線程都需要自己的副本。

更新補充：我現在看到完全相同的問題在 this stackoverflow thread討論。

來源

2013-04-13 17:31:07 TonyK

我不認爲問題應該被標記爲重複時，當他們的答案是相同的;一個答案適用於多個問題是有道理的，但由於問題本身不同，因此將它們標記爲重複沒有多大意義。 –

@凱爾：好的，我已經編輯了我的答案。 – TonyK

我明白了。但是這個解決方案看起來非常僵化，因爲我必須在我的程序的每個並行化區域中定義一個分佈和引擎。假設我想在'for'循環中調用一個函數，該函數用該引擎和分佈生成數字：那麼我將不得不通過引用傳遞分佈*和*引擎？即，函數的原型必須讀取'double gen_num（uniform_real_distribution ＆uni，mt19937＆gen）'？對， – BillyJean

使用相同的引擎並行生成隨機數

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