OS X libc ++ std :: uniform_real_distribution bug

Question

我在使用C++ 11 std::uniform_real_distribution编译Apple LLVM版本7.0.2(clang-700.1.81)时看到了一些奇怪的行为.调用operator()会在分布范围之外呈现结果.下面的最小样本程序再现了麻烦

// Example program
#include <random>
#include <iostream>
#include <string>

template< int power >
constexpr uint64_t power_of_two(){
  return 2 * power_of_two< power - 1 >();
}

template< >
constexpr uint64_t power_of_two< 0 >(){
  return 1;
}

std::linear_congruential_engine
< uint64_t, 273673163155, 13, power_of_two< 48 >() >
rng;

std::uniform_real_distribution< double > angle_cosine(-1, 1);

int main()
{
    std::cout << angle_cosine.a() << " " << angle_cosine.b() << '\n' << std::endl;

    for (int i = 0; i < 4; ++i){
        std::cout << angle_cosine(rng) << std::endl;
    }
}

在线编译和运行(大概用g ++)可以得到合理的结果

-1 1

-0.529254
-0.599452
0.513316
-0.604338

但是,在本地编译和运行会产生不合理的结果.

-1 1

130349
37439.4
42270.5
45335.4

我是否忽略了某些内容或者我遇到过libc ++中的错误？如果是后者,是否有人知道解决方案？

Answer 1

这是LLVM线性同余生成器中的一个错误,而不是统一的实际分布中的错误.均匀实分布假定生成器返回的数字介于生成器的最小值和最大值(包括)之间.这是任何发电机的要求.具有这组数字的LLVM线性同余生成器无法满足该要求.

LLVM线性同余生成器使用旧算法来避免称为Schrage算法的溢出而不是(a*x+c)%m您的数字集.该算法的LLVM实现几乎可以保证您的集合a, c, m将生成大于的数字m.

您可以在此处查看LLVM代码:https://llvm.org/svn/llvm-project/libcxx/trunk/include/random.搜索'Schrage算法'.您的选择a,c以及m调用第一的四次出现这个词的.

顺便说一句,你的代码中也存在一个错误.那些神奇的数字273673163155和13应该是基数8.这些是使用的数字drand48.随机挑选值a,c和m几乎肯定会导致不好的随机数发生器.

我建议切换到std::mt19937或std::mt19937_64.