在立方體空間差異中生成離散向量

我想在空間中生成隨機離散值向量。簡單的例子如下：一個立方體。在這種情況下，矢量的每個係數必須位於兩個值之間，以便它位於多維立方體內部。這個立方體可以用它的兩個角點來描述（存儲在點[0]和點[1]中）。我用C++（11）編程如下：在立方體空間差異中生成離散向量

random_device rd; 
mt19937 eng(rd()); 
vector<uniform_int_distribution<>> distr; 
for(int i = 0; i< points[0].size();i++){ 
distr.push_back(uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[1].at(i))); 
} 
for(int i = 0;i<trials;i++){ 
vector<unsigned> draw; 
for(int j = 0; j< points[0].size();j++){ 
    draw.push_back(distr.at(j)(eng)); 
} 
// Do stuff with vector 
}

此代碼運行良好。然而現在不是立方體，我必須在兩個立方體的差別內生成一個向量。所以我們有大立方體的兩個角點，大立方體內的一個點與大立方體的頂部或底部角落相結合，產生了一個我不想讓矢量躺下的立方體。

我的第一本能是像以前一樣生成矢量，然後過濾掉那些小立方體中的矢量。但是，如果小立方體相當大，那麼需要花費太多時間來生成我想要的試驗量。這裏有人有想法嗎？

來源

2013-12-11 Christine Van Vredendaal

你有沒有試過要花多少時間？我知道這樣的「沖洗，重做和重複」東西可能是可怕的，但如果這不是性能關鍵的一部分... –

不，我會執行它並檢查返回 –

有[分段不變的分佈]（http： //en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/piecewise_constant_distribution）;不幸的是，它是針對浮點值的。也許爲整數創建分段統一分佈並不難？ – dyp

我認爲首先需要定義第三點是什麼，即：說你的初始立方體是（點[0]，點[1]），第三點是點[2]。你是否想在（點[0]，點[1]）和（點[0]，點[2]）之間或點（點[0]，點[1]）和（點[2]，點[1]）？

因此，我會將呼叫更改爲ctor uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[1].at(i)))至uniform_int_distribution<>(point[2].at(i),points[1].at(i)))或uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[2].at(i)))。

來源

2013-12-11 14:12:17

如果我正確理解你，這是行不通的，因爲在多維向量集（由點（0），點（2））引起的（由點（0），點（1））\ setminus引起的與誘導因素不同（點[2]，點[1]）。 –

在立方體空間差異中生成離散向量

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