随机算法mt19937

来源：互联网发布：网络教育与自考哪个好编辑：程序博客网时间：2024/06/08 19:48

我们讲的随机数其实暗指伪随机数。不少朋友可能想到C语言的rand()，可惜这个函数产生的随机数随机性非常差，而且速度很慢，相信几乎不能胜任一般的应用。

古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好的伪随机数产生器算法。主要原因是容易理解，容易实现，而且速度快。这种算法数学上基于X(n+1) = (a * X(n) + c) % m这样的公式，其中：
模m, m > 0
系数a, 0 < a < m
增量c, 0 <= c < m
原始值(种子) 0 <= X(0) < m
其中参数c, m, a比较敏感，或者说直接影响了伪随机数产生的质量。

一般而言，高LCG的m是2的指数次幂(一般2^32或者2^64)，因为这样取模操作截断最右的32或64位就可以了。多数编译器的库中使用了该理论实现其伪随机数发生器rand()。下面是部分编译器使用的各个参数值：

Sourcemacrand() / Random(L)的种子位Numerical Recipes2^3216645251013904223 Borland C/C++2^32226954771位30..16 in rand(), 30..0 in lrand()glibc (used by GCC)2^32110351524512345位30..0ANSI C: Watcom, Digital Mars, CodeWarrior, IBM VisualAge C/C++2^32110351524512345位30..16Borland Delphi, Virtual Pascal2^321347758131位63..32 of (seed * L)Microsoft Visual/Quick C/C++2^322140132531011位30..16Apple CarbonLib2^31-1168070见Park–Miller随机数发生器

LCG不能用于随机数要求高的场合，例如不能用于Monte Carlo模拟，不能用于加密应用。
LCG有一些严重的缺陷，例如如果LCG用做N维空间的点坐标，这些点最多位于m1/n超平面上(Marsaglia定理)，这是由于产生的相继X(n)值的关联所致。
另外一个问题就是如果m设置为2的指数，产生的低位序列周期远远小于整体。
一般而言，输出序列的基数b中最低n位，bk = m (k是某个整数)，最大周期bn.
有些场合LCG有很好的应用，例如内存很紧张的嵌入式中，电子游戏控制台用的小整数，使用高位可以胜任。
LCG的一种C++实现版本如下：

[cpp] view plain copy
//************************************************************************  
// Copyright (C) 2008 - 2009 Chipset  
//  
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify  
// it under the terms of the GNU Affero General Public License as  
// published by the Free Software Foundation, either version 3 of the  
// License, or (at your option) any later version.  
//  
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of  
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the  
// GNU Affero General Public License for more details.  
//  
// You should have received a copy of the GNU Affero General Public License  
// along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.  
//************************************************************************  
#ifndef LCRANDOM_HPP_  
#define LCRANDOM_HPP_  
#include <ctime>  
  
class lcrandom  
{  
public:  
explicit lcrandom(size_t s = 0) : seed(s)  
{  
    if (0 == seed) seed = std::time(0);  
    randomize();  
}  
  
void reset(size_t s)  
{  
    seed = s;  
    if (0 == seed) seed = std::time(0);  
    randomize();  
}  
  
size_t rand()  
{  
//returns a random integer in the range [0, -1UL)  
    randomize();  
    return seed;  
}  
  
double real()  
{  
//returns a random real number in the range [0.0, 1.0)  
    randomize();  
    return (double)(seed) / -1UL;  
}  
  
private:  
size_t seed;  
void randomize() { seed = 1103515245UL * seed + 12345UL; }  
};  
  
class lcrand_help  
{  
static lcrandom r;  
public:  
lcrand_help() {}  
void operator()(size_t s) { r.reset(s); }  
size_t operator()() const { return r.rand(); }  
double operator()(double) { return r.real(); }  
};  
lcrandom lcrand_help:: r;  
  
extern void lcsrand(size_t s) { lcrand_help()(s); }  
extern size_t lcirand() { return lcrand_help()(); }  
extern double lcdrand() { return lcrand_help()(1.0); }  
  
#endif // LCRANDOM_HPP_  

如果需要高质量的伪随机数，内存充足(约2kb)，Mersenne twister算法是个不错的选择。Mersenne twister产生随机数的质量几乎超过任何LCG。不过一般Mersenne twister的实现使用LCG产生种子。
Mersenne twister是Makoto Matsumoto (松本)和Takuji Nishimura (西村)于1997年开发的伪随机数产生器，基于有限二进制字段上的矩阵线性再生。可以快速产生高质量的伪随机数，修正了古老随机数产生算法的很多缺陷。 Mersenne twister这个名字来自周期长度通常取Mersenne质数这样一个事实。常见的有两个变种Mersenne Twister MT19937和Mersenne Twister MT19937-64。
Mersenne Twister有很多长处，例如：周期2^19937 - 1对于一般的应用来说，足够大了，序列关联比较小，能通过很多随机性测试。
关于Mersenne Twister比较详细的论述请参阅http://www.cppblog.com/Chipset/archive/2009/01/19/72330.html

用Mersenne twister算法实现的伪随机数版本非常多。例如boost库中的高质量快速随机数产生器就是用Mersenne twister算法原理编写的。

原文出处：http://blog.csdn.net/hoxily/article/details/44241387

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