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在 rng 中使用固定种子时，当精度发生变化时，结果无法重现。也就是说，如果更改模板参数cpp_dec_float<xxx>并运行以下代码，则会看到不同的输出（对于精度的每次更改）。

#include <iostream>
#include <boost/multiprecision/cpp_dec_float.hpp>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>
#include <random>
#include <boost/random.hpp>
    
typedef boost::multiprecision::cpp_dec_float<350> mp_backend; // <--- change me
typedef boost::multiprecision::number<mp_backend, boost::multiprecision::et_off> big_float; 
typedef boost::random::independent_bits_engine<boost::mt19937, std::numeric_limits<big_float>::digits, boost::multiprecision::cpp_int> generator;


int main()
{
    std::cout << std::setprecision(std::numeric_limits<big_float>::digits10) << std::showpoint;
    auto ur = boost::random::uniform_real_distribution<big_float>(big_float(0), big_float(1));
    generator gen = generator(42); // fixed seed
    std::cout << ur(gen) << std::endl;
    return 0;
}

我猜似乎有道理。但是我该如何做到这一点，以便对于n精度数字，固定种子将产生一个数字x，该数字相当于为数字定义的数字y内？例如nyn+1

x = 0.213099234     // n = 9
y = 0.2130992347    // n = 10
...
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2 回答 2

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这些分布的工作方式是将随机位移动到浮点数的尾数中。如果更改精度，每次调用都会消耗更多这些位，因此会得到不同的随机序列。

我认为如果不编写自己的uniform_real_distribution. 您可能需要两个整数 RNG，一个填充最高有效位，另一个填充最低有效位。

于 2020-08-18T12:52:34.400 回答
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要添加到出色的 @user14717 答案，以获得可重现的结果，您必须：

  1. 使用宽（比输出尾数+1 宽）随机位生成器。可以说，您需要不超过 128 位尾数的 MP 双打，然后使用产生 128 位输出的位生成器。在内部，它可能是一些标准的 RNG，如 mersenne twister 将单词链接在一起以实现所需的宽度。

  2. 你拥有 uniform_real_distribution，它将这 128 位转换为尾数

  3. 最后，丢弃 128 位包中的其余位。

使用这种方法将保证您将获得相同的实际输出，唯一的区别在于精度。

于 2020-08-18T16:50:51.353 回答