Я хочу получить равномерное распределение в диапазоне [0,0, 1,0)
Если возможно, разрешите реализации использовать случайные байты из /dev/urandom.
Также было бы неплохо, если бы ваше решение было поточно-ориентированным. Если вы не уверены, пожалуйста, укажите это.
См. некоторое решение, о котором я подумал после прочтения других ответов.
Это кажется довольно хорошим способом:
unsigned short int r1, r2, r3;
// let r1, r2 and r3 hold random values
double result = ldexp(r1, -48) + ldexp(r2, -32) + ldexp(r3, -16);
Это основано на реализации NetBSD drand48.
Простой: двойной имеет 52-битную точность, предполагающую IEEE. Итак, сгенерируйте 52-битное (или больше) беззнаковое случайное целое число (например, прочитав байты из dev/urandom), преобразуйте его в двойное и разделите на 2 ^ (количество битов, которое было).
Это дает численно равномерное распределение (в том смысле, что вероятность нахождения значения в заданном диапазоне пропорциональна диапазону) вплоть до 52-й двоичной цифры.
Сложно. Однако в диапазоне [0,1] есть много двойных значений, которые вышеописанное не может сгенерировать. Чтобы быть точным, половина значений в диапазоне [0,0,5) (те, у которых установлен младший значащий бит) не могут встречаться. Три четверти значений в диапазоне [0,0,25) (те, у которых установлен любой из их наименьших 2 битов) не могут встречаться и т. д., вплоть до возможного только одного положительного значения меньше 2 ^ -51, несмотря на то, что двойник способен представлять сквиллионы таких значений. Таким образом, нельзя сказать, что он действительно однороден в указанном диапазоне с полной точностью.
Конечно, мы не хотим выбирать один из этих дублей с равной вероятностью, потому что тогда результирующее число в среднем будет слишком маленьким. Нам по-прежнему нужно, чтобы вероятность того, что результат находится в заданном диапазоне, была пропорциональна диапазону, но с более высокой точностью в отношении того, для каких диапазонов это работает.
Я думаю, что работает следующее. Я особо не изучал и не тестировал этот алгоритм (как вы, вероятно, можете сказать по тому, что там нет кода), и лично я бы не стал его использовать, не найдя надлежащих ссылок, указывающих на то, что он действителен. Но вот:
Я не знаю, есть ли на самом деле какое-то практическое применение для такого случайного двойника, заметьте. Ваше определение случайности должно в какой-то степени зависеть от того, для чего оно предназначено. Но если вы можете извлечь выгоду из того, что все 52 его значащих бита являются случайными, это может быть действительно полезно.
Чтение из файлов является потокобезопасным AFAIK, поэтому использование fopen() для чтения из /dev/urandom даст действительно случайные байты.
Хотя могут быть потенциальные ошибки, мне кажется, что любой набор таких байтов, доступ к которому осуществляется как целое число, разделенное на максимальное целое число этого размера, даст значение с плавающей запятой от 0 до 1 с примерно таким распределением.
Eg:
#include <limits.h>
#include <stdint.h>
#include <stdio.h>
...
FILE* f = fopen("/dev/urandom", "r");
uint32_t i;
fread(&i, sizeof(i), 1, f); // check return value in real world code!!
fclose(f);
double theRandomValue = i / (double) (UINT32_MAX);
Хитрость в том, что вам нужен 54-битный рандомизатор, отвечающий вашим требованиям. Несколько строк кода с объединением, чтобы вставить эти 54 бита в мантиссу, и вы получите свой номер. Хитрость не в двойном плавании, а в желаемом рандомизаторе.
#include <stdlib.h>
printf("%f\n", drand48());
double c;
fd = open("/dev/random", O_RDONLY);
unsigned int a, b;
read(fd, &a, sizeof(a));
read(fd, &b, sizeof(b));
if (a > b)
c = fabs((double)b / (double)a);
else
c = fabs((double)a / (double)b);
c - ваше случайное значение
/dev/urandom не соответствует POSIX и не является общедоступным.
Стандартный способ равномерного создания двойного числа в [0,1) состоит в том, чтобы сгенерировать целое число в диапазоне [0,2^N) и разделить на 2^N. Так что выберите свой любимый генератор случайных чисел и используйте его. Для моделирования у меня есть Mersenne Twister, так как он очень быстрый, но все еще плохо коррелирует. . На самом деле, он может сделать это за вас и даже имеет версию, которая дает большую точность для меньших чисел. Обычно вы даете ему начальное значение для начала, что помогает повторяемости при отладке или показе другим ваших результатов. Конечно, вы можете сделать так, чтобы ваш код брал случайное число из /dev/urandom в качестве начального числа, если оно не указано.
В криптографических целях вместо этого следует использовать одну из стандартных криптографических библиотек, например openssl), которая действительно используйте /dev/urandom, когда он доступен.
Что касается безопасности потоков, большинство из них не будет, по крайней мере, со стандартными интерфейсами, поэтому вам нужно будет создать слой поверх или использовать их только в одном потоке. В тех, которые являются потокобезопасными, вы предоставляете состояние, которое они изменяют, так что вместо этого вы эффективно запускаете несколько невзаимодействующих генераторов случайных чисел, что может не соответствовать тому, что вы ищете.
