rng default

RNG（Random Number Generator）是随机数生成器的缩写，它是计算机程序中用于生成随机数的一种算法或设备。在C++中，RNG Default是指C++标准库中提供的默认的随机数生成器。

C++标准库中的RNG Default是一个伪随机数生成器，它使用特定的算法和种子值来生成随机数序列。这个种子值可以通过调用`std::random_device`来获取，也可以手动指定。RNG Default提供了一系列的成员函数来生成不同类型的随机数，比如整数、浮点数等。

RNG Default的具体实现可能因编译器和操作系统而异，但它通常是基于线性同余法或梅森旋转算法等常见的随机数生成算法。

使用RNG Default可以为各种应用场景生成随机数，比如模拟实验、密码学、游戏开发等。在C++中，你可以通过包含头文件`<random>`来使用RNG Default。

相关问题

LNK2001 无法解析的外部符号 gsl_rng_default

这个错误是由于链接阶段找不到 `gsl_rng_default` 的定义引起的。`gsl_rng_default` 是一个全局符号，需要链接 GSL 库来提供其定义。

要解决这个错误，你需要确保以下几点：

1. 确保已经正确安装了 GSL 库，并且将其路径添加到了你的项目的链接器设置中。

2. 在你的代码中包含正确的 GSL 头文件，例如 `<gsl/gsl_rng.h>`。

3. 在编译和链接命令中加入对 GSL 库的引用。对于 GCC 编译器，可以使用 `-lgsl` 和 `-lgslcblas` 参数来引用 GSL 库和 CBLAS 库。对于 Visual Studio 编译器，可以在项目属性的链接器设置中添加 GSL 库和 CBLAS 库的路径和名称。

如果你已经完成了上述步骤，但仍然遇到该错误，请确保库文件的路径设置正确，并且没有其他与 GSL 版本不兼容的问题。

希望这些信息可以帮助你解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

np.random.default_rng

### 回答1：
np.random.default_rng是NumPy中的一个随机数生成器，它可以生成高质量的随机数序列，用于模拟和实验等领域。它是NumPy 1.17版本中新增的功能，可以通过调用np.random.default_rng()函数来创建一个随机数生成器对象。该对象可以使用各种随机数生成函数来生成不同类型的随机数，例如整数、浮点数、布尔值等。

### 回答2：
np.random.default_rng其实是numpy库中的一个类，用于生成随机数。在numpy 1.17版本中引入。

这个类可以创建一个随机数生成器，这个生成器遵循BitGenerator接口，且是基于一种具体算法实现。其使用范围与numpy.random相似，但是，default_rng类更加灵活，功能更加丰富。

在使用default_rng的时候，我们需要先创建一个实例，通过这个实例就可以生成所需的随机数，实例的创建方式如下：

rng = np.random.default_rng()

此后，我们便可以通过以下方法生成我们所需要的随机数：

1. 生成一个随机浮点数：rng.random()。

2. 生成一个指定大小，并且值在一个指定范围内的随机整数二维数组：rng.integers(low, high=None, size=None, dtype=np.int64)。

3. 生成指定参数内需要满足特定条件的值。比如，生成平均值为0，方差为1的具有special的array，rng.standard_normal(shape=special)。

4. 生成布尔值数组，元素的值为True、False：rng.choice(a, size=None, replace=True, p=None)。

5. 生成非负随机整数：rng.noncentral_chisquare(df, nonc, size=None, dtype=np.float64)。

此外，此类还可以设置seed值，使用相同的seed值可以生成相同的随机数，非常方便。

总的来说，np.random.default_rng是numpy库中用于创建随机数生成器的一个类，可以用来生成多种类型的随机数，功能较为强大，使用相对比较灵活。

### 回答3：
np.random.default_rng是NumPy中的一个带有状态的随机数生成器（RNG）。它是NumPy 1.17版本中新增的一项功能，旨在用于替代NumPy中旧版随机数生成器np.random中的常规方法。default_rng仅适用于新版NumPy并使用基于BitGenerator的随机数生成器算法。BitGenerator是一种生成伪随机数的算法，它是随机性的核心，使用多个种子号来生成随机数，从而实现随机数序列的生成。

与NumPy中默认的旧版随机数生成器np.random相比，default_rng具有以下优点：

1. 更高效：default_rng使用的是基于BitGenerator的随机数生成算法，比np.random中的算法更加高效。

2. 更安全：使用default_rng可更好地满足加密和安全需求。

3. 更好的状态管理：default_rng允许跨多个随机数生成器实例的状态共享，降低错误率。

在使用default_rng时，用户需要先实例化它，类似于以下代码：

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()

接下来，用户就可以调用rng对象上的方法，如下：

random_int = rng.integers(1, 100, size=10)

上述代码生成了10个介于1到100之间的随机整数。

综上所述，default_rng是一个更加高效、安全、可靠的随机数生成器。它基于BitGenerator的生成算法使生成的随机数序列更加高效和随机化，适用于多种应用场景，例如计算机模拟、数据扰动、机器学习等。