[英]Gaussian random numbers with swift 2.1
我正在嘗試更新舊的Objective-C項目。 我需要生成高斯隨機數。 在Objective-C中,我使用了以下方法:
double gaussrand()
{
static double V1, V2, S;
static int phase = 0;
double X;
if(phase == 0) {
do {
double U1 = (double)rand() / RAND_MAX;
double U2 = (double)rand() / RAND_MAX;
V1 = 2 * U1 - 1;
V2 = 2 * U2 - 1;
S = V1 * V1 + V2 * V2;
} while(S >= 1 || S == 0);
X = V1 * sqrt(-2 * log(S) / S);
} else
X = V2 * sqrt(-2 * log(S) / S);
phase = 1 - phase;
return X;
}
但是,這並不能很好地轉化為快速。 有人知道在sfift 2.1中給出平均值和標准差的情況下生成高斯隨機數的方法嗎?
請注意,定義后,您希望gaussRand
為計算屬性。 Swift中的計算屬性無法存儲其他屬性,因此在Box-Muller轉換方法實現的Swift版本示例中,我將計算的屬性gaussRand
在一個類中,並將s
, v2
和cachedNumberExists
為該屬性相同的類,允許每個第二次調用gaussRand
返回上一個的緩存結果。
class MyRandomGenerator {
// stored properties
var s : Double = 0.0
var v2 : Double = 0.0
var cachedNumberExists = false
// (read-only) computed properties
var gaussRand : Double {
var u1, u2, v1, x : Double
if !cachedNumberExists {
repeat {
u1 = Double(arc4random()) / Double(UINT32_MAX)
u2 = Double(arc4random()) / Double(UINT32_MAX)
v1 = 2 * u1 - 1;
v2 = 2 * u2 - 1;
s = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (s >= 1 || s == 0)
x = v1 * sqrt(-2 * log(s) / s);
}
else {
x = v2 * sqrt(-2 * log(s) / s);
}
cachedNumberExists = !cachedNumberExists
return x
}
}
我們斷言我們得到了預期的結果:
// Assert expected results
var myRandomGenerator = MyRandomGenerator()
let numGaussNumbers = 1000
var myGaussArr = [Double](count: numGaussNumbers, repeatedValue: 0.0)
for (i,_) in myGaussArr.enumerate() { myGaussArr[i] = myRandomGenerator.gaussRand }
let myMean = myGaussArr.reduce(0.0, combine: +)/Double(numGaussNumbers) // 0.0.. OK
let myVar = myGaussArr.map { pow(($0 - myMean), 2) }.reduce(0.0, combine: +)/Double(numGaussNumbers) // ~1, O
print("(\(myMean),\(myVar))") // ~(0,1), OK
好。
這是Java非常有效的Random.nextGaussian()
方法到Swift的轉換:
private var nextNextGaussian: Double? = {
srand48(Int(arc4random())) //initialize drand48 buffer at most once
return nil
}()
func nextGaussian() -> Double {
if let gaussian = nextNextGaussian {
nextNextGaussian = nil
return gaussian
} else {
var v1, v2, s: Double
repeat {
v1 = 2 * drand48() - 1
v2 = 2 * drand48() - 1
s = v1 * v1 + v2 * v2
} while s >= 1 || s == 0
let multiplier = sqrt(-2 * log(s)/s)
nextNextGaussian = v2 * multiplier
return v1 * multiplier
}
}
現在,要生成給定均值和標准差的高斯隨機數,只需執行以下操作:
let myGaussian = nextGaussian() * myStandardDeviation + myMean
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