Генератор випадкових величин.

[Сергій Лисовенко]

Потрібні випадкові величини подвійної точності, що коливаються в межах -1 1
Класичний  long int random(void); трішечки не годиться: точність в нього велика лише на 64 розрядній системі.
на  основі даних з вікіпедії написав свого

Код: [Вибрати]

double randd(FILE * urandom)
{
  double d;
  int *i = (void *)&d + sizeof (double) - sizeof (int);

  fread(&d, 1, sizeof (d), urandom);
  *i &= 0x800fffff;
  *i |= 0x3fe00000;
  return d;
}
Знаю, що велосипед ще той, але ж їздить просто цікаво, чи не може виникнути така дурна ситуація, що мій рандом вискочить з діапазону? Ну і якщо в когось є кращі варіанти - пропонуйте.
P.S.
Рандом зі свинкою: хай віндузятник спробує з ним скомпілити програму  

[noddeat]

вам сюди:
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_pseudorandom_number_generators

[noddeat]

Класичний  long int random(void); трішечки не годиться: точність в нього велика лише на 64 розрядній системі.

щось не розумію: а якщо згенерувати в long int від -10^16 до +10^16, а потім поділити на 10^16 ? чи діапазон long int вужчий (ліньки гуглити)?

[Сергій Лисовенко]

Що там його гуглити?
Гуглим прямо на вінчестері:

Код: [Вибрати]

grep INT_MAX /usr/include/limits.h
#  define INT_MIN       (-INT_MAX - 1)
#  define INT_MAX       2147483647
#  define UINT_MAX      4294967295U
А той же алгоритим генрування випадкових чисел, що використовує glibc не сильно радує, бо точки сідають на дискретні місця. Втім, не знаю наскільки якісний алгоритм генерації псевдовипадкових чисел в ядра Linux, але там хоч трішки "живої" ентропії є.

[noddeat]

якщо не таємниця: яку задачу ви вирішуєте?

[Сергій Лисовенко]

Звичайно, не таємниця: засипаю в тривимірний куб точки.

[noddeat]

мені здається, з нею стандартний rand справляється. хоча певно ви праві, що /dev/random є більш випадковим, ніж з glibc.

[Сергій Лисовенко]

Тупий рандом накидує точки в дискретні місця: вони на лінії стають. А от в urandom купа мотлоху летить
P.S.
Нось я прорахувався: в 64-розрядній системі int=4; long int=8; void* =8; double=8; тобто для неї все актуальне, що і для 32 - розрядної (збільшені лише пойнтери та довгі цілі, але про них ми не говорим).

[Сергій Лисовенко]

Емпірично нарив в генераторі дюру, згодом вчитування в вікі-сторінку про плаваючу кому показало, що то - супердірка. Тож код виправив.

Код: [Вибрати]

double oqut_random(FILE * urandom)
{
  double d;
  int *i = (void *)&d + sizeof (double) - sizeof (int);

  fread(&d, 1, sizeof (d), urandom);
  *i &= 0x800fffff;
  *i |= 0x3ff00000;
  return (d > 0.) ? d - 1. : d + 1.;
}


[RomadinR]

Взагалі, перш ніж вибрати генератор (псевдо)випадкових чисел, потрібно визначитися з деякими вимогами до розподілу цих чисел. Це дуже залежить від того, для чого ви їх будете використовувати. Для методів Монте-Карло найкраще підходять генератори із рівномірним розподілом, хоч бувають випадки (особливо при дослідженні негладких функцій), коли краще (з точки зору економії машинного часу) використати нерівномірний розподіл із максимумом у потрібних областях (легко отримується із рівномірного відповідними перетвореннями).
Одним із найшвидших генераторів псевдовипадкових чисел, які мають рівномірний розподіл і досить великий період повторення  послідовності(~2^90, якщо не помиляюся) є алгоритм xorshift.

[Сергій Лисовенко]

Одним із найшвидших генераторів псевдовипадкових чисел, які мають рівномірний розподіл і досить великий період повторення  послідовності(~2^90, якщо не помиляюся) є алгоритм xorshift.

Код: [Вибрати]

unsigned long xorshiftrand(void) {
  static unsigned long
    x=123456789, y=362436069,
    z=521288629, w=88675123;
  unsigned long t;
  t = x ^ (x << 11);
  x = y; y = z; z = w;
  return w = (w ^ (w >> 19)) ^ (t ^ (t >> 8));
}
Алгоритм і справді --- торпеда

Якщо підійти формально --- той код, який я обізвав "генератором" насправді ним не є, то --- лише обгортка до ядрового генератора псевдовипадкових байтів, залишається лише сподіватись, що в ядрі досить пристойний алгоритм генерації ПВЧ плюс генерація випадкових чисел користувачем.
Властивість обгортки: створює випадкові числа з рівномірним розподілом: -1<x<1 при умові рівномірності розподілу псевдовипадкових байтів. Закидання кубика точками і розрахунок з цього діла парної кореляційної функції дало кривульку, що досить тісно прилягала до одинички (за виключенням точок на початку  --- там вічно якийсь дурдом коїться )