Robust Random Number Generation

Question

Ich bin auf der Suche nach einem performanten, einigermaßen robusten RNG ohne spezielle Hardware. Es kann mathematische Methoden verwenden (Mersenne Twister, usw.), es kann "Entropie" von der Maschine sammeln, was auch immer. Unter Linux/etc haben wir einen drand48(), der 48 zufällige Bits erzeugt. Ich möchte eine ähnliche Funktion/Klasse für C++ oder C#, die mehr als 32 Bit der Zufälligkeit erzeugen kann und welche niederwertigen Bits sind genauso zufällig wie höherwertige Bits.

Es muss nicht kryptografisch sicher sein, aber es darf nicht die C-Sprache rand() oder .NET System.Random verwenden oder darauf basieren.

Jeder Quellcode, Links zur Quelle, etc. würden geschätzt! Wenn ich das nicht tun sollte, nach welcher Art von RNG sollte ich suchen?

Answer 1

Für C++, Boost.Random ist wahrscheinlich, was Sie suchen. Es hat Unterstützung für MT (neben vielen anderen Algorithmen) und kann Entropie über die nondet_random Klasse sammeln. Hör zu! :

Answer 2

The Gnu Scientific Library (GSL) hat eine ziemlich umfangreiche Reihe von RN-Generatoren, Test-Kabelbaum usw. Wenn Sie auf Linux sind, ist es wahrscheinlich bereits auf Ihrem System verfügbar.

Answer 3

Achten Sie auf die Gnu Scientific Library. Es ist unter der GPL statt LGPL lizenziert.

Wie andere Leute erwähnt, sind die Boost Random-Klassen ein guter Anfang. Ihre Umsetzung entspricht dem PRNG Code geplant für TR1:

http://www.boost.org/doc/libs/1_35_0/libs/random/index.html http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2003/n1452.html

Wenn Sie eine aktuelle Version des G ++ Compiler haben, können Sie die TR1-Bibliotheken bereits finden enthalten

Answer 4

Boost.Random ist meine erste Wahl für RNG

http://www.boost.org/doc/libs/random

Answer 5

C++ 11 hat eine robuste Zufallszahl Bibliothek angenommen basierend auf boost .zufällig. Sie können auf eine Reihe von Zufallszahlen-Engines zugreifen, die verschiedene Algorithmen verwenden, um Ihre Qualitäts-, Geschwindigkeits- oder Größenanforderungen zu erfüllen. Qualitätsimplementierungen bieten sogar Zugriff auf alle nichtdeterministischen RNGs, die Ihre Plattform über std::random_device anbietet.

Darüber hinaus gibt es viele Adapter, um bestimmte Distributionen zu erzeugen, was die Notwendigkeit einer solchen manuellen Manipulation eliminiert (was oft falsch gemacht wird).

#include <random>