Почему новая библиотека случайных чисел лучше, чем std::rand()? ⇐ C++

[Anonymous]

Итак, я видел доклад под названием rand() Считается вредным, и в нем пропагандировалось использование парадигмы механизма распределения генерации случайных чисел вместо простой парадигмы std::rand() плюс модуль.
Однако мне хотелось воочию увидеть недостатки std::rand(), поэтому я провел быстрый эксперимент:

< ol>
[*]По сути, я написал две функции getRandNum_Old() и getRandNum_New(), которые генерировали случайное число от 0 до 5 включительно, используя std::rand() и std::mt19937+std::uniform_int_distribution соответственно.
[*]Затем я сгенерировал 960 000 (делящихся на 6) случайных чисел, используя «старый» способ, и записал частоты чисел 0-5. Затем я рассчитал стандартное отклонение этих частот. Я ищу как можно меньшее стандартное отклонение, поскольку именно это и произошло бы, если бы распределение было действительно равномерным.
[*]Я запустил это моделирование 1000 раз и записал стандартное отклонение для каждая симуляция. Я также записал время, которое это заняло, в миллисекундах.
[*]После этого я сделал то же самое еще раз, но на этот раз сгенерировал случайные числа «новым» способом.
< li>Наконец, я рассчитал среднее и стандартное отклонение списка стандартных отклонений как для старого, так и для нового способа, а также среднее и стандартное отклонение для списка времен, взятых как для старого, так и для нового способа.


Вот какие результаты:

[OLD WAY]
Spread
mean: 346.554406
std dev: 110.318361
Time Taken (ms)
mean: 6.662910
std dev: 0.366301

[NEW WAY]
Spread
mean: 350.346792
std dev: 110.449190
Time Taken (ms)
mean: 28.053907
std dev: 0.654964


Удивительно, но совокупный разброс рулонов был одинаковым для обоих методов. То есть std::mt19937+std::uniform_int_distribution не был «более единообразным», чем простой std::rand()+%. Еще одно наблюдение, которое я сделал, заключалось в том, что новый метод работал примерно в 4 раза медленнее, чем старый. В целом казалось, что я заплатил огромную цену за скорость, почти не получив прироста в качестве.

Может быть мой эксперимент каким-то образом ошибочен? Или std::rand() действительно не так уж и плох, а может быть, даже лучше?

Для справки, вот код, который я использовал полностью:

#include
#include
#include
#include

int getRandNum_Old() {
static bool init = false;
if (!init) {
std::srand(time(nullptr)); // Seed std::rand
init = true;
}

return std::rand() % 6;
}

int getRandNum_New() {
static bool init = false;
static std::random_device rd;
static std::mt19937 eng;
static std::uniform_int_distribution dist(0,5);
if (!init) {
eng.seed(rd()); // Seed random engine
init = true;
}

return dist(eng);
}

template
double mean(T* data, int n) {
double m = 0;
std::for_each(data, data+n, [&](T x){ m += x; });
m /= n;
return m;
}

template
double stdDev(T* data, int n) {
double m = mean(data, n);
double sd = 0.0;
std::for_each(data, data+n, [&](T x){ sd += ((x-m) * (x-m)); });
sd /= n;
sd = sqrt(sd);
return sd;
}

int main() {
const int N = 960000; // Number of trials
const int M = 1000; // Number of simulations
const int D = 6; // Num sides on die

/* Do the things the "old" way (blech) */

int freqList_Old[D];
double stdDevList_Old[M];
double timeTakenList_Old[M];

for (int j = 0; j < M; j++) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::fill_n(freqList_Old, D, 0);
for (int i = 0; i < N; i++) {
int roll = getRandNum_Old();
freqList_Old[roll] += 1;
}
stdDevList_Old[j] = stdDev(freqList_Old, D);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast(end-start);
double timeTaken = dur.count() / 1000.0;
timeTakenList_Old[j] = timeTaken;
}

/* Do the things the cool new way! */

int freqList_New[D];
double stdDevList_New[M];
double timeTakenList_New[M];

for (int j = 0; j < M; j++) {
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::fill_n(freqList_New, D, 0);
for (int i = 0; i < N; i++) {
int roll = getRandNum_New();
freqList_New[roll] += 1;
}
stdDevList_New[j] = stdDev(freqList_New, D);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto dur = std::chrono::duration_cast(end-start);
double timeTaken = dur.count() / 1000.0;
timeTakenList_New[j] = timeTaken;
}

/* Display Results */

printf("[OLD WAY]\n");
printf("Spread\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(stdDevList_Old, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(stdDevList_Old, M));
printf("Time Taken (ms)\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(timeTakenList_Old, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(timeTakenList_Old, M));
printf("\n");
printf("[NEW WAY]\n");
printf("Spread\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(stdDevList_New, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(stdDevList_New, M));
printf("Time Taken (ms)\n");
printf(" mean: %.6f\n", mean(timeTakenList_New, M));
printf(" std dev: %.6f\n", stdDev(timeTakenList_New, M));
}


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/530 ... an-stdrand