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我需要使用 Boost Random 生成随机数. 我尝试遵循一般指南. 我提取了图书馆的文件.那么如果我想使用库的类和对象j我应该怎么做? 首先我知道在程序中包含库.然后我必须编译库和program.cpp本身?(并且都使用相同的编译器 - 我使用的是 g++). 我正在使用 ubuntu 的虚拟盒子.我是第一次使用图书馆,所以我真的不知道. 解决方案 我的情
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我需要使用Boost Random生成随机数. 我试图遵循一般指南. 我提取了库文件.因此,如果我想使用库的类和objectj怎么办? 首先,我知道将库包含在程序中.然后,我必须编译库和program.cpp本身? (并且都使用相同的编译器-我正在使用g ++). 我正在使用虚拟盒子里的ubuntu.这是我第一次使用图书馆,所以我真的不知道. 解决方案 我的情况
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我有一个循环,应该通过插入一个openmp编译指示很好地并行化: boost::normal_distribution ddist(0, pow(retention, i - 1)); boost::variate_generator dgen(rng, ddist); // Diamond
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我使用boost mt19937实现进行模拟。 模拟需要是可重现的,这意味着存储和潜在地重用RNG种子。我使用windows crypto api生成种子值,因为我需要一个外部源的种子,而不是因为任何特殊的随机性保证。任何模拟运行的输出都将包含RNG种子的注释 - 因此种子需要合理短。另一方面,作为模拟分析的一部分,我将比较几个运行 - 但是为了确保这些运行实际上不同,我需要使用不同的种子
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我想用 std :: vector 初始化 boost :: random :: discrete_distribution 。 我的问题是,如果我用数组初始化它,就像官方示例: double probabilities [] = { 0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1 }; boost :: random :: discrete_distrib
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我想用 std :: vector 初始化 boost :: random :: discrete_distribution 。 我的问题是,如果我用数组初始化它,就像官方示例: double probabilities [] = { 0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1 }; boost :: random :: discrete_distrib
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我有一个特定的情况,我有一个对象,我想使用boost随机数生成器,它导致一个更大的问题,我似乎无法回答。这是我想要产生的示例代码。 首先,我的标题: Class MyObject { protected: double some variable; boost :: random :: mt19937 rgenerator; boost :: uniform_real
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我有一个程序,使用mt19937随机数字生成器从boost :: random。我需要做一个random_shuffle,并希望为此生成的随机数来自这种共享状态,以便它们可以是确定性的相对于mersenne twister先前生成的数字。 我试过这样: void foo(std :: vector& vec,boost :: mt19937& ; state)
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好吧,这有可能给予的权重/概率在boost ::随机:: discrete_distribution。 例如 双重概率[] = { 0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1 }; 的boost ::随机:: discrete_distribution<>的 DIST 的(概率); 问题:一旦对象的 DIST 的构造 (1)如何改变的权重的一个例如0.5〜0.3?
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我使用了一个模拟升压mt19937执行。 模拟需要可重现,这意味着存储和潜在后来重用RNG种子。我使用Windows加密API,因为我需要的种子和随机性,因为任何特定的担保不是外部源产生的种子值。任何模拟运行的输出将有包括RNG种子的说明 - 这样的种子必须是合理的短。在另一方面,作为模拟分析的一部分,我会比较几个运行 - 但可以肯定的是,这些运行实际上是不同的,我需要使用不同的种子 - 这样的
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我想初始化的boost ::随机:: discrete_distribution 与的std ::矢量<双> 。 我的问题是,如果我有一个数组初始化它,就像在正式例如: 双重概率[] = { 0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1 }; 提高::随机:: discrete_distribution<> DIST(概率); 那么完美。 但是,如果我用
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我有一个循环应由insering 1 OpenMP的编译可以很好地pararellized: 的boost :: normal_distribution<双> ddist(0,POW(保留,I - 1)); 提高:: variate_generator<&代放;, BOOST_TYPEOF(ddist)GT; DGEN(RNG,ddist); //钻石 常量的s
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