如何生成大量高质量的随机数？

Question

我正在研究在格子中移动的粒子的随机游走模拟.出于这个原因,我必须创建大量的随机数,大约10 ^ 12及以上.目前我正在使用C++ 11提供的可能性<random>.在分析我的程序时,我发现花了大量的时间<random>.绝大多数这些数字在0到1之间,均匀分布.在这里,我需要一个二项分布的数字.但重点在于0..1数字.

问题是:我可以做些什么来减少生成这些数字所需的CPU时间以及对其质量的影响？

正如您所看到的,我尝试了不同的引擎,但这对CPU时间没有太大影响.此外,我uniform01(gen)和generate_canonical<double,numeric_limits<double>::digits>(gen)无论如何有什么区别？

编辑:通过阅读答案,我得出的结论是,对于我的问题,没有理想的解决方案.因此,我决定首先使我的程序具有多线程功能,并在不同的线程中运行多个RNG(以一个random_device编号+一个线程单独增量播种).目前这种接缝是最不可避免的步骤(无论如何都需要多线程).作为进一步的步骤,等待确切的要求,我考虑切换到建议的英特尔RNG或Thrust.这意味着我的RNG实现不应该是复杂的,当前不是.但是现在我喜欢专注于我的模型的物理正确性而不是编程的东西,只要我的程序输出在物理上是正确的. 推力 关于英特尔RNG

这是我目前所做的事情:

class Generator {
public:
    Generator();
    virtual ~Generator();
    double rand01(); //random number [0,1)
    int binomial(int n, double p); //binomial distribution with n samples with probability p
private:
    std::random_device randev; //seed
    /*Engines*/
    std::mt19937_64 gen;
    //std::mt19937 gen;
    //std::default_random_engine gen;
    /*Distributions*/
    std::uniform_real_distribution<double> uniform01;
    std::binomial_distribution<> binomialdist;
};

Generator::Generator() : randev(), gen(randev()), uniform01(0.,1.), binomial(1,1.) {
}

Generator::~Generator() { }

double Generator::rand01() {
    //return uniform01(gen);
    return generate_canonical<double,numeric_limits<double>::digits>(gen);
}

int Generator::binomialdist(int n, double p) {
    binomial.param(binomial_distribution<>::param_type(n,p));
    return binomial(gen);
}

Answer 1

如果您需要大量随机数，我的意思是大量随机数，请在互联网上仔细搜索 IBM 的浮点随机数生成器，该生成器可能在十年前发布。您必须购买一台 PowerPC 机器，或者一台带有融合乘加功能的较新的 Intel 机器。他们以每个核心每个周期一个的速率获得了随机数。因此，如果您购买了新的 Mac Pro，每秒可能会获得 500 亿个随机数。