TRNG4：先进的C++随机数生成库

TRNG4：先进的C++随机数生成库

trng4 state of the art C++ pseudo-random number generator library for sequential and parallel Monte Carlo simulations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trng4

项目基础介绍及编程语言

TRNG4 是一个由C++编写的高质量伪随机数生成器库，专为顺序和并行蒙特卡罗模拟设计。这个开源项目由Rabauke维护，采用现代C++编程技巧，确保了与C++11标准中的<random>库全面兼容。它不仅适用于单线程应用，还特别优化于多线程和分布式计算环境，通过不同的伪随机算法支持，保证了在高性能计算（HPC）领域的广泛适用性。

核心功能

• 兼容性：无缝集成C++标准库的随机数设施。
• 算法多样性：提供了多种伪随机数算法实现。
• 并行计算支持：允许在多线程或多进程环境下生成独立的随机数流，非常适合平行蒙特卡罗仿真。
• 分布类型丰富：支持广泛的离散和连续分布抽样。
• 构建灵活性：利用CMake作为构建系统，并提供包管理支持。
• R语言绑定：通过rTRNG包提供了与R编程语言的交互能力。

最近更新的功能

由于提供的链接中没有直接展示最新的提交日志或具体更新详情，我们无法给出确切的最新功能更新点。但根据常规开源项目的更新习惯，可能包括但不限于：

• 性能改进：优化算法效率，减少CPU时间消耗。
• ** bug修复**：解决社区报告的问题，提升软件稳定性。
• API增强：可能新增API以支持更便捷的使用方式或新的随机数算法。
• 文档更新：完善文档，添加教程或者更新示例代码，确保开发者能够更容易上手。
• 兼容性升级：确保与最新C++标准的兼容，或者更新对不同操作系统和库版本的支持。

请注意，对于具体的更新内容，建议直接访问项目的GitHub页面查看最新的提交历史或Release标签页来获取详细信息。

trng4 state of the art C++ pseudo-random number generator library for sequential and parallel Monte Carlo simulations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trng4