我目前正在使用C来生成高斯噪声。在一个步骤中,我需要记录均匀分布的数字u1 = (double) rand() / RAND_MAX
。因为u1
可能为零,所以有做log(u1)
的风险。所以,我需要检查一下。我应该用吗?
do {
u1 = ((double) rand() / RAND_MAX);
} while (u1 == 0.);
或者,我应该使用
do {
u1 = ((double) rand() / RAND_MAX);
} while (u1 < epsilon);
哪里epsilon
是一个小数字?如果后者是首选,我该如何选择epsilon的值? (在Fortran中有TINY
,但我不知道在C中做什么)。
附件是完整的代码:
#include <stdio.h>
#define _USE_MATH_DEFINES
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
double gaussian_noise(double mean, double std)
{
static int have_spare = 0;
static double u1, u2, z1, z2;
if(have_spare)
{
have_spare = 0;
z2 = sqrt(-2. * log(u1)) * sin(2. * M_PI * u2);
return mean + std * z2;
}
have_spare = 1;
do {
u1 = ((double) rand() / RAND_MAX);
} while (u1 == 0.);
u2 = ((double) rand() / RAND_MAX);
z1 = sqrt(-2. * log(u1)) * cos(2. * M_PI * u2);
return mean + std * z1;
}
void main()
{
const double mean = 0., std = 1.;
double noise;
int i;
for(i=0; i<100000; i++)
{
noise = gaussian_noise(mean, std);
printf("%lf\t", noise);
}
}
你只需要确保rand()
的结果不是0,这样你就不必一次又一次地转换为double和division
int r = rand();
while (r == 0)
r = rand();
u1 = (double) rand() / RAND_MAX;
更简单的解决方案是
u1 = (double)(rand() + 1U)/(RAND_MAX + 1U);
这样你就不再需要循环了
但是,您应该为双尾数生成53位以获得更合适的精度,而不是(通常)使用rand()
仅15或31位。一个示例解决方案是Java Random().nextDouble()
public double nextDouble() {
return (((long)next(26) << 27) + next(27))
/ (double)(1L << 53);
}
正如nhahtdh所说,零是唯一的问题数字,因此它是唯一被抛出的问题。将浮点数与==
和!=
进行比较通常不是优选的。然而,在这种情况下,它正是你想要的:任何不完全是浮点(double)(0.)
的东西。
如@nhahtdh所述,OP的当前代码就足够了。
但我怀疑是“一分错误”。
OP的代码将生成范围:0.0(不包括)到1.0(包括)。然而,对于这个任务,我期望0.0(包括)到1.0(不包括),0.0被删除。
代码是否希望范围0.0(不包括)为1.0(独占)考虑
u1 = ((double) rand() + 0.5) / (RAND_MAX + 1.0);