GSL中的随机数生成

最新推荐文章于 2023-07-04 14:55:38 发布

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#概率论

本文深入探讨了随机数生成器的重要性，强调了其在数值模拟和统计试验中的应用。文中提到了帕克和米勒的研究，以及莱克耶关于随机数生成器的评论，指出好的随机数生成器应具备长周期、低相关性和非偏态特征。文章介绍了GSL库中的随机数生成器接口，包括如何初始化和设置种子，以及如何释放内存。此外，还讨论了随机数生成器的状态管理和不同生成器之间的差异。

随机数生成

本库提供了大量随机数生成器，可以通过统一接口访问它们。通过改变环境变量，允许您在运行时选择不同的生成器和种子，这样您就可以在生成器之间轻松切换，而不需要重新编译程序。生成器的每个实例都跟踪自己的状态，从而允许在多线程程序中使用生成器。其他函数用于将均匀随机数转换为连续或离散概率分布(如高斯分布、对数正态分布或泊松分布)的样本。

这些函数都声明在头文件gsl_rng.h中。

1988年，帕克和米勒写了一篇题为《随机数生成器:好的很难找到》的论文。[Commun.: ACM, 31, 1192-1201]。幸运的是，一些优秀的随机数生成器是可用的，但仍普遍使用一些较差的生成器。您可能对计算机上系统提供的随机数生成器感到满意，但是您应该意识到，随着计算机速度的加快，对随机数生成器的需求也会增加。如今，一个调用了数百万次随机数生成器的模拟程序，往往在你穿过大厅到达咖啡机并返回之前就已经完成了。

皮埃尔·莱克耶写了一篇关于随机数生成器的非常好的评论，在《模拟手册》的第4章，杰里·班克斯编辑 (Wiley, 1997)。本章可以在莱克耶的ftp站点的postscript中找到(参见参考资料)。Knuth关于半数值算法的书(最初出版于1968年)用了170页来描述随机数生成器，最近在其第三版(1997年)中进行了更新。这是一部杰出的经典之作。如果你没有这本书，你应该马上停止阅读，跑到最近的书店去买。