"最小到最大"均匀实际分布会产生Inf,-Inf还是NaN？

Question

如果我以下列方式生成浮点值:

template <typename T>
T RandomFromRange(T low, T high){
    std::random_device random_device;
    std::mt19937 engine{random_device()};
    std::uniform_real_distribution<T> dist(low, high);
    return dist(engine);
}

template <typename T>
T GetRandom(){
    return RandomFromRange
    (std::numeric_limits<T>::min(),std::numeric_limits<T>::max());
}

//produce floating point values:
auto num1 = GetRandom<float>();
auto num2 = GetRandom<float>();
auto num3 = GetRandom<float>();
//...

是否有可能,我将永远得到一个NaN,Inf或-Inf？

Answer 1

让我们考虑一下std::uniform_real_distribution产生什么.

生成随机浮点值i,均匀分布在区间[a,b)

所以,这是在std::numeric_limits<foat>::min()和之间std::numeric_limits<float>::max(),包括前者,但不包括后者.这些限制会带来什么价值？他们返回FLT_MIN和FLT_MAX分别.那些是什么？

最小归一化正浮点数

最大可表示的有限浮点数

由于{正,负}无穷大,NaN都不在有限数范围内,因此不会生成它们.

正如克里斯托弗·奥雷斯(Christopher Oicles)所指出的那样,注意FLT_MIN并且通过扩展,std::numeric_limits<foat>::min()它是最小的正可表示值.

正如克里斯·多德所指出的那样,如果范围[min, max)超出std::numeric_limits<float>::max(),则会得到未定义的行为,在这种情况下,任何输出,包括生成无穷大都是可能的.

Answer 2

实际上,这会导致未定义的行为,因为std::uniform_real_distribution(我的规范草案的第26.5.8.2.2节)要求:

explicit uniform_real_distribution(RealType a = 0.0, RealType b = 1.0);
    Requires: a ? b and b ? a ? numeric_limits<RealType>::max().
    Effects: Constructs a uniform_real_distribution object; a and b correspond to
             the respective parameters of the distribution.

您的具体示例将溢出该numeric_limits要求.

现在你可以构建一个std::uniform_real_distribution<double>带std::numeric_limits<float>::min/ max作为边界,这应该是明确定义的.它也可能是你的例子适用于大多数实现(因为它们通常会促进浮点数在内部计算中加倍),但它仍然会遇到未定义的行为.

在它不起作用的实现上,我猜想最有可能生成失败模式Inf,因为这b-a将是生成的.