псевдослучайные числа типа float

[Edynchik]

Как получить псевдщслучайное число типа float?  с int все понятно - это qrand(), а вот float и double...

[Blackwanderer]

Как получить псевдщслучайное число типа float?  с int все понятно - это qrand(), а вот float и double...

Код:

float(qrand())/max

Здесь max - максимальное число, выдаваемое qrand. В итоге получаем вещественное псевдослучайное число из диапазона [0;1].

[Edynchik]

Здесь max - максимальное число, выдаваемое qrand. В итоге получаем вещественное псевдослучайное число из диапазона [0;1].

а как я могу узнать максимум qrand? или как получить псевдослучайное с заданным максимумом,или в определенном интервале?

[LisandreL]

Returns a value between 0 and RAND_MAX (defined in <cstdlib> and <stdlib.h>), the next number in the current sequence of pseudo-random integers.

[Edynchik]

Returns a value between 0 and RAND_MAX (defined in <cstdlib> and <stdlib.h>), the next number in the current sequence of pseudo-random integers.

то есть надо менять эту константу,а если необходимо пять раз вывесть до разного максимума?

[LisandreL]

менять константу

You made my day.

[ddrtn]

Числа в диапазоне [a;b]:

Код:

(b-a)*static_cast<float>(qrand())/RAND_MAX + a

[m_ax]

http://www.johndcook.com/cpp_TR1_random.html

[Igors]

http://www.johndcook.com/cpp_TR1_random.html

Нужно распределить точки на поверхности сферы "квази-случайно" - ну то есть случайно, но более-менее равномерно, так чтобы не было ни заметных "сгущений" ни заметных пустых мест. В то же время распределение должно быть именно случайным, равномерное не годится т.к. позволяет "ездить между рядами".

Ну быстро выясняется что просто random "не пляшет" - он "слишком случен", выгладить распределенные точки затем практически нереально. Пробовал так: разбросать в N раз больше точек и потом отфильтровать. Это так-сяк работает но требует  приличного N и весьма затратно

А что скажет научный работник?   Если сфера - слишком сложно, то просто на плоском прямоугольнике размеры которого (width, height) известны

[BRE]

В бусте есть Boost.Random: http://www.boost.org/doc/libs/1_46_1/doc/html/boost_random.html
Где можно поиграть с разными движками и распределителями.

[Igors]

В бусте есть Boost.Random: http://www.boost.org/doc/libs/1_46_1/doc/html/boost_random.html
Где можно поиграть с разными движками и распределителями.

Буст - сильный вещь, и, как я не брыкался, мне его поставить пришлось 
Но в данном случае дело не в движках/распределителях. Обратите внимание что речь идет о "точках", а не о "числах" - это многое меняет.

[BRE]

Первое что бы попробовал для плоского прямоугольника, это два отдельных генератора для каждой оси ([0..width-1], [0..height-1]).

[m_ax]

http://www.johndcook.com/cpp_TR1_random.html

Нужно распределить точки на поверхности сферы "квази-случайно" - ну то есть случайно, но более-менее равномерно, так чтобы не было ни заметных "сгущений" ни заметных пустых мест. В то же время распределение должно быть именно случайным, равномерное не годится т.к. позволяет "ездить между рядами".

Ну быстро выясняется что просто random "не пляшет" - он "слишком случен", выгладить распределенные точки затем практически нереально. Пробовал так: разбросать в N раз больше точек и потом отфильтровать. Это так-сяк работает но требует  приличного N и весьма затратно

А что скажет научный работник?  Если сфера - слишком сложно, то просто на плоском прямоугольнике размеры которого (width, height) известны

Вообще обычный rand() - это жесть. Он во-первых медленный, а во-вторых не обеспечивает ту статистическую случайность, какую хотелось бы)
Я, например использую класс MTRand, где реализован алгоритм Mersenne Twister. Считается одним из лучших по всем пунктам генератором случайных чисел.
Приаттачен ниже.

Что касается точек на сфере. Пусть радиус задан R.
Тогда любая точка на поверхности характеризуется двумя углами theta = [0, pi] и phi = [0, 2pi]
Пусть, для простоты, сфера нах. в начале координат, тогда
z = R*cos(theta);
x = R*sin(theta)*cos(phi);
y = R*sin(theta)*sin(phi).

А сам код примерно такой (с использованием MTRand):

Код

C++ (Qt)
#include "MersenneTwister.h"
 
struct Point3D
{
    Point3D(double x_ = 0.0, double y = 0.0, double z = 0.0) : x(x_), y(y_), z(z_) {}
    double x;
    double y;
    double z;
};
 
int main() 
{
    vector<Point3D> vectorOfPoints(1000);
    MTRand mtRand;
    const double R = 1.0; 
    for (size_t i = 0; i < vectorOfPoint.size(); ++i) {
        double theta = mtRand.rand(M_PI);
        double phi = mtRand.rand(M_PI+M_PI);
        double sin_theta = sin(theta);
        double z = R*cos(theta);
        double x = R*sin_theta * cos(phi);
        double y = R*sin_theta * sin(phi);
        vectorOfPoints[i] = Point3D(x, y, z);
    }
 
    return 0;
}
 

Примерно так    
Слабым местом здесь является то, что приходиться вычислять синусы с косинусами, что не быстро..

[BRE]

Я, например использую класс MTRand, где реализован алгоритм Mersenne Twister. Считается одним из лучших по всем пунктам генератором случайных чисел.

Вот он в бусте - http://www.boost.org/doc/libs/1_46_1/doc/html/boost/mt19937.html

[Igors]

Первое что бы попробовал для плоского прямоугольника, это два отдельных генератора для каждой оси ([0..width-1], [0..height-1]).

Так лезут все проблемы обычного random (сгустки, пустоты). Потом сколько ни гладь - все равно болт

Я, например использую класс MTRand, где реализован алгоритм Mersenne Twister. Считается одним из лучших по всем пунктам генератором случайных чисел.
Приаттачен ниже.

Ну переводить из полярных координат в декартовы Вы конечно умеете Но пожалуйста предъявите визуализированные (любым путем) точки на сфере чтобы пипл заценил насколько они "равномерно-случайны". А исходники в данном случае не очень нужны (у нас, джентльменов, верят на слово). Разумеется, я отвечу своей картинкой.

К слову

Слабым местом здесь является то, что приходиться вычислять синусы с косинусами, что не быстро..

А не делается ли это сейчас (или уже давно) на уровне машинных команд? Возможно, то что мы учили - уже (давно) устарело