有没有办法使用 C++ 中的高斯正态分布创建“更真实”的随机结果？

Question

我在堆栈溢出中搜索了该函数的一些描述、解释和片段std::normal_distribution<> variable(mean, stddev)，并发现了一个特别的实例（如下所列），它对我的​​目的非常有效，即能够创建和容纳一个随机数根据给定均值和标准差的正态分布。

#include <random>
...
std::mt19937 generator;
double mean = 100.0, stddev  = 15.0, example;
std::normal_distribution<double> normal(mean, stddev);
example = normal(generator);
cout << "Normal: " << example << endl;

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然而，我遇到的一个问题是，随着时间的推移，这段代码的结果变得相当重复和可预测。例如，我反复使用平均值 100 和标准差 15，当运行超过 1000 时，几乎可以肯定的是，至少在我的系统上，一致地生成大约 52.246 和 156.86 的一个实例。

有没有办法操纵这个代码片段，或者如果我理解正确的话，种子，以便它产生每次都足够不同的各种结果，同时仍然遵守正态分布？

由于我对这个函数还是新手，我尝试用std::default_random_engine generator;代替std::mt19937 generator，虽然它产生了不同的结果，但随着时间的推移，它也有类似的重复问题。

Answer 1

您默认构建生成器，这意味着每次构建它时都会使用相同的内部状态对其进行初始化。

每次运行该程序时都会打印相同的 10 个数字：

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 generator;
    
    double mean = 100.0, stddev = 15.0, example;
    std::normal_distribution<double> normal(mean, stddev);

    for(int i = 0; i < 10; ++i) {
        example = normal(generator);
        std::cout << "Normal: " << example << '\n';
    }
}

如果将生成器的实例化放入循环中，它每次都会打印相同的数字。

您需要做的是为生成器提供种子（一次），并且您可以使用 的实例std::random_device来获得良好的种子。它从熵池中选择一个数字（如果存在 - 它通常这样做）：

int main() {
    std::mt19937 generator(std::random_device{}());
    //...

演示

如果您需要从程序中的多个位置访问生成器，您可以将其设为全局或通过引用传递。thread_local如果涉及到线程，如果没有其他方法来分离线程本地数据，就可以做到。