rcpparmadillo - 传递一个并行安全的 RNG 来运行

Question

让我提供一些上下文，因为我不确定是否过度或简化了问题。存在并行工作者，它们执行一系列引导程序，每个工作者都有自己的 RNG，std::mt19937 mersene twister。我想为每个优化引导程序的 Nelder-Mead Simplex 添加一些随机化。问题是如何将RNG从worker传递给函数。下面的示例没有并行化，因为我认为它与我的问题无关。

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
#include <RcppArmadillo.h>
#include <random>

using namespace arma;

//typedef std::mt19937 rng_engine;

template< class rng_engine >

arma::rowvec internal(rng_engine &engine, int counts){

  arma::rowvec output(10);
    // This is wrong
  output = std::unif_rand<double>(0.0, 1.0, 10, engine);
  return output;
}

// [[Rcpp::export]]
arma::rowvec example( int counts){

  rng_engine engine(1);
  engine.seed(seed);

  return internal( &engine, counts);
}

/*** R
example( 10 , 1)
*/

Answer 1

好的，这可行，尚未检查它是否是线程安全的。似乎也应该有一种方法可以在没有 for 循环的情况下做到这一点。

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]

// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
#include <RcppArmadillo.h>
#include <random>

using namespace arma;


arma::rowvec internal(std::mt19937& engine, int counts){


  arma::rowvec output(counts, arma::fill::zeros);
  std::uniform_real_distribution<double> dist(0, 1);
  for(int f = 0; f< counts; f++){
    output[f] = dist(engine);
  }

  return output;
}

// [[Rcpp::export]]
arma::rowvec example( int counts, int seed){

  std::mt19937 engine(1);
  engine.seed(seed);

  return internal( engine, counts);
}

/*** R
example( 10 , 1)
*/