官方推荐使用rng(1),seed等词对于随机数生成器来说是一种误导
时间: 2024-06-02 22:14:08 浏览: 84
,因为这些词可能会让人误以为随机数生成器是基于种子产生的随机数。实际上,现代的伪随机数生成器是基于算法产生的伪随机数,而不是基于种子。因此,更准确的表述应该是使用伪随机数生成器(pseudo-random number generator,PRNG)来代替随机数生成器。同时,应该明确说明伪随机数生成器是基于算法产生的,并非真正的随机数。
相关问题
请使用 rng('default') 将随机数生成器重新初始化为其启动配置,或者使用特定的生成器类 型调用 RNG (例如 rng(seed,'twister'))。
使用rng('default')重新初始化随机数生成器的语法如下:
```matlab
rng('default')
```
使用特定的生成器类型调用RNG的语法如下:
```matlab
rng(seed,generatorType)
```
其中,seed是随机数种子值,generatorType是指定的生成器类型,例如'twister'。
用c++写一个随机数生成器
用C++编写一个随机数生成器,可以使用C++标准库中的random头文件。具体步骤如下:
1. 在头文件中包含random头文件: #include <random>
2. 创建一个随机数生成器引擎,可以使用mt19937引擎: std::mt19937 rng;
3. 设置随机数种子,可以使用时间作为种子: rng.seed(std::random_device()());
4. 创建一个分布器,指定生成随机数的范围: std::uniform_int_distribution<int> dist(0, 100);
5. 通过调用分布器的operator()方法生成随机数: int random_num = dist(rng);
6. 可以使用循环语句生成多个随机数。
下面是一个简单的示例代码:
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::mt19937 rng;
rng.seed(std::random_device()());
std::uniform_int_distribution<int> dist(0, 100);
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
int random_num = dist(rng);
std::cout << random_num << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}