boost-random

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我試圖生成隨機使用boost隨機64位無符號整數，但我得到了與uniform_int斷言失敗。 struct timeval tv; boost::mt19937 randGen(tval.tv_usec); boost::uniform_int<> uInt64Dist(0, std::numeric_limits<uint64_t>::max()); boost::variate_ge

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使用增長（僞）隨機數發生器的長雙

我試圖使用增長隨機數生成長雙（在64位機器上）。在某些時候我使用 rng = boost::mt19937(); 然而，編譯器認爲，上線升壓/無規/ mersenne_twister.hpp 88， x[i] = (1812433253UL * (x[i-1]^(x[i-1] >> (w-2))) + i) & mask; 存在着縮短了64的隱式轉換bit到32位值... 我什至沒有指定

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隨模板提升

所以我試圖用模板使用Boost.Random mt19937生成器。我的C++有點生疏，但從我的理解（和文檔，一如既往Boost，不下於模糊），它應該採用指定它的返回類型（float/double）的模板參數。我現在還不知道問題出在哪裏......這一切都與<double>或<float>一起工作，並停止使用該模板。下面的代碼： template <class T> class Spikin

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標準多變量正態隨機向量使用Boost :: random

我想在二維曲面上產生隨機點，分佈在x0，y0座標周圍。我明白，我需要產生被稱爲「標準多元正態分佈隨機向量」，但我不知道如何使用升壓::隨機庫做到這一點在C++，例如。我知道有一個算法產生這個，叫做Box–Muller transform但我認爲這必須已經在Boost中正確實現。是否有任何簡單的方法來生成多元正態分佈，使用Boost :: random？

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如何使用std :: vector初始化boost :: random :: discrete_distribution？

我想用std::vector<double>初始化boost::random::discrete_distribution。我的問題是，如果我有一個數組初始化它，就像在正式例如： double probabilities[] = { 0.5, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1 }; boost::random::discrete_distribution<> dist

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stdlib.h的rand有多糟？

我正在C++中進行蒙特卡羅模擬，並且我使用了Boost作爲隨機數。我也使用了GSL。但事實證明，隨機數生成是我最大的運行效率低下的一個，所以我只是用好老rand()從cstdlib開始。有多差我在冒着有我的可憐的模擬隨機數的屬性？我使用10^6或10^7左右的隨機數字樣本。

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在C++中使用非缺省構造函數初始化一個對象的成員類

我有一個特定的情況，我有一個對象，我想使用boost隨機數生成器，並且它導致了一個更大的問題我似乎無法回答。以下是我試圖製作的示例代碼。首先，我的頭： Class MyObject { protected: double some variable; boost::random::mt19937 rgenerator; boost::uniform_real<d

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提升隨機數 - 奇怪的編譯錯誤

在我正在寫的一個模擬中，我有一個代表必須採取某些操作的代理的類，並且我希望此代理可以訪問隨機數生成器。我聽到了提升rng的好處，所以我想學習如何使用它們。所以，這是問題所在。此代碼編譯並運行完美：所以 //Random.cpp #include <boost/random.hpp> #include <boost/limits.hpp> #include <iostream> #inc

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boost :: random和boost：uniform_real與雙精度浮點數一起工作嗎？

如果已經討論過，請原諒我。我有它使用的boost :: uniform_int和boost ::取決於模板參數uniform_real，應返回相同類型的模板函數： template <typename N> N getRandom(int min, int max) { timeval t; gettimeofday(&t,NULL); boost::mt19937

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封裝boost :: random用於方便替換rand（）

我的程序我需要具有不同範圍的僞隨機整數。直到現在我使用rand（）函數，但它有它的侷限性。我發現boost :: random庫是一個更好的替代品，但我不想在整個地方創建隨機生成器。（我需要隨機整數在許多類，因爲它是一個壓力測試軟件，使每個決定僞隨機（ - >測試運行必須通過設置相同的開始種子可重複））。這就是爲什麼我在我自己的課堂中將提升::隨機排除在外。這背後的想法是緩解使用，使得它