使用多精度类型测试boost::random模块中与整数相关的生成器和分布的测试程序

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本文介绍如何使用多精度类型测试boost::random模块中的uniform_int_distribution、bernoulli_distribution、binomial_distribution、geometric_distribution和poisson_distribution等整数相关的生成器和分布。通过创建Mersenne Twister引擎和各种分布对象,生成随机数序列并验证其正确性。

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使用多精度类型测试boost::random模块中与整数相关的生成器和分布的测试程序

随机数生成在计算机科学和数值计算中扮演着重要的角色。Boost库是一个流行的C++库,提供了丰富的功能,包括随机数生成。其中,boost::random模块提供了各种生成器和分布,用于生成随机数序列。在本文中,我们将使用多精度类型对boost::random模块中与整数相关的生成器和分布进行测试。

首先,让我们了解一下boost::random模块中与整数相关的一些常用类。

  1. uniform_int_distribution:生成均匀分布的整数随机数。
  2. bernoulli_distribution:生成伯努利分布的随机数,表示成功或失败的二元随机变量。
  3. binomial_distribution:生成二项分布的随机数,表示n重伯努利试验中成功的次数。
  4. geometric_distribution:生成几何分布的随机数,表示成功的独立伯努利试验所需的次数。
  5. poisson_distribution:生成泊松分布的随机数,表示在一段时间或空间单位内发生的事件次数。

接下来,我们将编写一个测试程序,使用多精度类型测试以上生成器和分布。

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