有效地在Rcpp中生成随机比特流

Question

我在目前正在建立的名为rbinom01的R包中有一个辅助功能。请注意，它调用random(3)。

int rbinom01(int size) {
  if (!size) {
    return 0;
  }

  int64_t result = 0;
  while (size >= 32) {
    result += __builtin_popcount(random());
    size -= 32;
  }

  result += __builtin_popcount(random() & ~(LONG_MAX << size));

  return result;
}

当R CMD check my_package，我收到以下警告：

* checking compiled code ... NOTE
File ‘ my_package/libs/my_package.so’:
  Found ‘_random’, possibly from ‘random’ (C)
    Object: ‘ my_function.o’

Compiled code should not call entry points which might terminate R nor
write to stdout/stderr instead of to the console, nor use Fortran I/O
nor system RNGs.

See ‘Writing portable packages’ in the ‘Writing R Extensions’ manual.

我前往the Document，它说我可以使用其中一个*_rand功能，以及一个distribution functions家庭。那很酷，但我的包只需要一串随机位而不是随机的double。我能拥有它的最简单的方法是使用random(3)或者从/dev/urandom读取，但这使得我的包“不可移植”。

This post建议使用sample，但不幸的是它不适合我的用例。对于我的应用程序，生成随机位显然对性能至关重要，因此我不希望它浪费任何时间调用unif_rand，将结果乘以N并将其四舍五入。无论如何，我使用C ++的原因是利用位级并行。

当然，我可以手动滚动我自己的PRNG或复制并粘贴像xoshiro256**这样的最先进的PRNG的代码，但在此之前，我想看看是否有更容易的替代方案。

顺便说一下，有人可以把一个很好的Rcpp简短教程链接到我身上吗？编写R扩展是全面而且令人敬畏的，但它需要几个星期才能完成。我正在寻找一个更简洁的版本，但最好是它应该比调用Rcpp.package.skeleton更有用。

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正如@Ralf Stubner的回答所示，我重新编写了原始代码如下。但是，我每次都得到相同的结果。如何正确播种，同时保持我的代码“可移植”？

int rbinom01(int size) {
  dqrng::xoshiro256plus rng;

  if (!size) {
    return 0;
  }

  int result = 0;
  while (size >= 64) {
    result += __builtin_popcountll(rng());
    Rcout << sizeof(rng()) << std::endl;
    size -= 64;
  }

  result += __builtin_popcountll(rng() & ((1LLU << size) - 1));

  return result;
}

Answer 1

有不同的R包使PRNG可用作C ++标头库：

• BH：来自boost.random的一切
• sitmo：各种Threefry版本
• kxxswpoi：PCG家族，hoshiro256 +和choroshiro128 +
• ...

您可以通过将dqrng添加到包的LinkingTo中来利用其中任何一种。通常这些PRNG是在C ++ 11 DECRIPTION标题之后建模的，这意味着你必须控制它们的生命周期并自己播种。在单线程环境中，我喜欢使用匿名命名空间进行生命周期控制，例如：

random

然而，使用

#include <Rcpp.h>
// [[Rcpp::depends(dqrng)]]
#include <xoshiro.h>
// [[Rcpp::plugins(cpp11)]]

namespace {
dqrng::xoshiro256plus rng{};
}

// [[Rcpp::export]]
void set_seed(int seed) {
  rng.seed(seed);
}

// [[Rcpp::export]]
int rbinom01(int size) {
  if (!size) {
    return 0;
  }

  int result = 0;
  while (size >= 64) {
    result += __builtin_popcountll(rng());
    size -= 64;
  }

  result += __builtin_popcountll(rng() & ((1LLU << size) - 1));

  return result;
}

/*** R
set_seed(42)
rbinom01(10)
rbinom01(10)
rbinom01(10)
*/

并不是一件坏事，肯定比访问runif更快。在/dev/urandom有一个dqrng为此。

至于教程：除了WRE之外，必须阅读convenient wrapper插图。 Hadley Wickham的Rcpp package也有一章关于“编译代码”，如果你想去R Packages方式。