Question

我是一名物理学家，编写的程序涉及从高斯分布中生成几个（数十亿的数量级）随机数。我正在尝试使用C ++ 11。这些随机数的生成由一个应该花费很少时间的操作分开。我最担心的是，如果我生成如此多的随机数，并且时间间隔很小，则可能导致性能欠佳。我正在测试某些统计属性，这些属性严重依赖于数字随机性的独立性，因此，我的结果对这些问题特别敏感。我的问题是，我在下面的代码中提到的数字类型（我的实际代码的简化版本），我做的事情显然（甚至是巧妙的）错误吗？

#include <random>

// Several other includes, etc.

int main () {

  int dim_vec(400), nStats(1e8);
  vector<double> vec1(dim_vec), vec2(dim_vec);

  // Initialize the above vectors, which are order 1 numbers.

  random_device rd;
  mt19937 generator(rd());
  double y(0.0);
  double l(0.0);

  for (int i(0);i<nStats;i++)
    {
      for (int j(0);j<dim_vec;j++)
        {
          normal_distribution<double> distribution(0.0,1/sqrt(vec1[j]));
          l=distribution(generator);
          y+=l*vec2[j];
        }
      cout << y << endl;
      y=0.0;
    }
}

Answer 1

允许normal_distribution拥有州。并且通过这种特定的分布，通常与每个其他调用成对地生成数字，并且在奇数调用上，返回第二个缓存的数字。通过在每次调用中构建新的分发，您将丢弃该缓存。

幸运的是，你可以＆＃34;塑造＆＃34;通过使用不同的normal_distribution :: param_type＆＃39; s来调用单个分布：

 normal_distribution<double> distribution;
 using P = normal_distribution<double>::param_type;
 for (int i(0);i<nStats;i++)
    {
      for (int j(0);j<dim_vec;j++)
        {
          l=distribution(generator, P(0.0,1/sqrt(vec1[j])));
          y+=l*vec2[j];
        }
      cout << y << endl;
      y=0.0;
    }

我不熟悉std::normal_distribution的所有实现。但是我为libc++写了一个。所以我可以肯定地告诉你，我对你的代码的轻微改写将产生积极的性能影响。我不确定它会对质量产生什么影响，只是说我知道它不会降低质量。

<强>更新

关于Severin Pappadeux下面关于在分布中一次生成数字对的合法性的评论：请参阅N1452讨论并允许这种技术的地方：

分布有时会存储来自其相关来源的值调用其运算符的随机数（）。例如，一个常见的生成正态分布随机数的方法是检索两个均匀分布的随机数并计算两个正常分布的随机数。为了重置分发的随机数缓存到定义的状态，每个发行版具有重置成员功能。应该在a上调用它交换或恢复相关引擎时的分配。

Answer 2

关于优秀HH回答的一些想法

正态分布（mu，sigma）由正常（0,1）按班次和比例生成：

N（μ，sigma）= mu + N（0,1）* sigma

如果您的平均值（mu）始终为零，则可以通过执行类似

normal_distribution<double> distribution;
for (int i(0);i<nStats;i++)
{
  for (int j(0);j<dim_vec;j++)
    {
      l  = distribution(generator);
      y += l*vec2[j]/sqrt(vec1[j]);
    }
  cout << y << endl;
  y=0.0;
}

如果速度至关重要，我会尝试预先计算主要10 ^ 8循环之外的所有内容。是否可以预先计算sqrt（vec1 [j]），以便节省sqrt（）调用？是否有可能将vec2 [j] / sqrt（vec1 [j]）作为单个向量？
如果无法预先计算这些向量，我会尝试节省内存访问。保持vec2 [j]和vec1 [j]的各个部分可能有助于获取一个缓存行而不是两个。因此，请声明vector<pair<double,double>> vec12(dim_vec);并在抽样y+=l*vec12[j].first/sqrt(vec12[j].second)

几个随机数c ++

2 个答案: