C++随机数生成与Python之间的区别

Question

我试图将一些python代码翻译成C++.代码的作用是运行蒙特卡罗模拟.我认为Python和C++的结果可能非常接近,但似乎发生了一些有趣的事情.

这是我在Python中所做的:

self.__length = 100
self.__monte_carlo_array=np.random.uniform(0.0, 1.0, self.__length)

这是我在C++中所做的:

int length = 100;
std::random_device rd;
std::mt19937_64 mt(rd());
std::uniform_real_distribution<double> distribution(0, 1);

for(int i = 0; i < length; i++)
{
    double d = distribution(mt);
    monte_carlo_array[i] = d;
}

我在Python和C++中以100x5的随机数运行,然后使用这些随机数进行蒙特卡罗模拟.

在蒙特卡罗模拟中,我将阈值设置为0.5,因此我可以轻松验证结果是否均匀分布.

这是monte carlo模拟的概念草案:

for(i = 0; i < length; i++)
{
    if(monte_carlo_array[i] > threshold)    // threshold = 0.5
        monte_carlo_output[i] = 1;
    else
        monte_carlo_output[i] = 0;
}

由于monte carlo数组的长度为120,我希望1在Python和C++中看到60 秒.我计算了1s 的平均数,并发现,尽管C++和Python中的平均数约为60,但趋势是高度相关的.而且,Python中的平均数总是高于 C++.

我是否知道这是因为我做错了什么,还是仅仅因为C++和Python中随机生成机制的区别？

[编辑]请注意,Python中的RNG也是Mersenne Twister 19937.

Answer 1

我根据发布的代码写了这个:

import numpy as np

length = 1000
monte_carlo_array=np.random.uniform(0.0, 1.0, length)
# print monte_carlo_array
threshold = 0.5
above = 0

for i in range (0,length):
    if monte_carlo_array[i] > threshold:
        above+=1
print above

这在C++中:

#include <random> 
#include <iostream>

int main()
{
    const int length = 1000;
    std::random_device rd;
    std::mt19937_64 mt(rd());
    std::uniform_real_distribution<double> distribution(0, 1);
    double threshold = 0.5;
    double monte_carlo_array[length];

    for(int i = 0; i < length; i++)
    {
        double d = distribution(mt);
        monte_carlo_array[i] = d;
    }
    int above = 0;

    for(int i = 0; i < length; i++)
    {
        if (monte_carlo_array[i] > threshold)
        {
            above++;
        }
    }
    std::cout << above << std::endl;
}

每次五次运行给出:

Python:
480
507
485
515
506
average:
498.6

C++:
499
484
531
509
509
average
506.4

所以,如果有的话,我发现C++高于python.但我认为这更像是"随机数不均匀分布在少量样本中".

我将长度改为100000,结果仍然在50k左右变化:

Python:

50235
49752
50215
49717
49974

Average: 
49978.6

C++:

50085
50018
49993
49779
49966

Average:
49968.2

总而言之,我不认为C++和Python中的随机数实现在"它是如何统一到0.5左右"之间没有任何巨大差异.但我并没有非常研究统计数据(而且很多年前).