[分享] c++11 <random> 粗淺心得
<random> library
http://www.cplusplus.com/reference/random/
#include <random>
// 名稱空間直接使用 std
◎這東西對科學計算有啥用？一言以蔽之：
讓你以 randomNumber = distribution(generator) 的語法
簡單生成"符合各種分配"的隨機數。
註：distribution 跟 generator 只是方便理解的概念，並非正式的物件類別。
對於這兩種情境應該有蠻大的幫助：
1.純 c++ 環境的計算
2.製作 mex 檔，但不想或不知如何調用 MATLAB 的隨機函數時
◎ <random>主要提供兩種物件
(1) "generator"：基於各種演算法的隨機數產生器，例如
物件類別(省略std::) 說明
default_random_engine （預設引擎）
mt19937(_64) Mersenne Twister 19937 (64 bit)
linear_congruential_engine x = (a*x + c) mod m
random_device 真隨機數產生器
關於 random_device ，是由硬體設備(例如熱雜訊)產生的真隨機數，
但生成速度可能比偽隨機數的生成慢上十倍，且需硬體支援。
若有硬體支援，則 random_device 物件的 .entropy() 會返回非零值。
(2) "distribution"：即隨機數所服從的分配。
它們是 template class，所以要輸入<變數類型>及分配的參數。
例如一個 m=0, s=1 的 lognormal distribution 物件，
會以下列方式宣告
lognormal_distribution<double> lndist(0,1);
注意 m=0, s=1 指的是「其所對應的常態分配」為 N(0,1)，
使用前應注意文件說明。
另外，這些分配物件的用途只有一個，就是產生隨機數。
其他作業如計算累積機率，
或者計算各階 moment 等分配本身的性質，都是不可行的。
◎ 整合 distribution、generator 與 system time seeding
// 共三步：
// 1.declare and seed the generator
// 2.declare the distribution
// 3.randomNumber = distribution(generator), so simple!
以 LN(0,1) 分配跟 mt19937 引擎為例，程式碼大概會像這樣：
double a;
std::mt19937 gen(static_cast<unsigned long>(duration_cast<nanoseconds>
(system_clock::now().time_since_epoch()).count()));
std::lognormal_distribution<double> dist(0, 1);
a = dist(gen);
（updated 2017.10.03）
範例程式碼：
https://gist.github.com/cbhuang/cfac5b4f31c2f037026f157b018e0e82
（同一份，在ideone上執行）
https://ideone.com/De11nm
* 測試時距->整數的轉型
* 測試偽隨機數引擎與 random_device 的生成效率
注意這些結果是platform-dependent。
如果自己在 linux 下編譯，應安裝g++，並指定使用c++11標準。
指令如下
g++ -std=c++11 chrono_random.cpp
同目錄下產生 a.out，直接執行即可（./a.out）
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