Pseudo-random number generation

난수 라이브러리는 무작위 및 의사 무작위 숫자를 생성하는 클래스를 제공합니다. 이러한 클래스에는 다음이 포함됩니다:

• 균일 난수 비트 생성기(URBG)는 균일 분포를 가진 정수 시퀀스를 생성하는 의사 난수 생성기인 난수 엔진과 (사용 가능한 경우) 진난수 생성기를 모두 포함합니다.
• 난수 분포 (예: uniform , normal , 또는 poisson distributions )는 URBG의 출력을 다양한 통계적 분포로 변환합니다.

URBG와 분포는 함께 사용되어 난수 값을 생성하도록 설계되었습니다. 모든 난수 엔진은 특정 시드 값으로 초기화되고, 직렬화 및 역직렬화되어 반복 가능한 시뮬레이터와 함께 사용될 수 있습니다.

균일 무작위 비트 생성기

균일 난수 비트 생성기 는 가능한 결과 범위 내의 각 값이 (이상적으로) 동일한 확률로 반환되는 부호 없는 정수 값을 반환하는 함수 객체입니다.

모든 균일 난수 비트 생성기는 UniformRandomBitGenerator 요구 사항을 충족합니다. C++20은 또한 uniform_random_bit_generator 개념을 정의합니다.

난수 엔진

랜덤 넘버 엔진 (일반적으로 엔진 으로 줄여씀)은 시드 데이터를 엔트로피 소스로 사용하여 의사 난수를 생성하는 균일 난수 비트 생성기입니다.

언제든지, 타입 E 의 엔진 e 는 음수가 아닌 정수 i 에 대한 상태 e i 를 가집니다. 생성 시, e 는 엔진 매개변수와 초기 시드(또는 시드 시퀀스)에 의해 결정되는 초기 상태 e 0 를 가집니다.

다음 속성들은 모든 엔진 유형 E 에 대해 항상 정의됩니다:

• E 의 상태 크기를 E::result_type 의 크기 배수로 나타낸 값(즉, ( sizeof e i ) / sizeof ( E :: result_type ) ).
• e 의 상태 e i 를 후속 상태 e i+1 로 전이시키는 전이 알고리즘 TA (즉, TA ( e i ) == e i+1 ).
• e 의 상태를 E::result_type 타입의 값으로 매핑하는 생성 알고리즘 GA , 그 결과는 의사 난수입니다.

의사 난수 시퀀스는 TA 와 GA 를 번갈아 호출하여 생성할 수 있습니다.

표준 라이브러리는 세 가지 다른 종류의 의사 난수 생성 알고리즘 구현을 클래스 템플릿으로 제공하므로 알고리즘을 사용자 정의할 수 있습니다. 어떤 엔진을 사용할지 선택하는 것은 여러 가지 절충점을 수반합니다:

• 선형 합동 엔진 은 비교적 빠르며 상태 저장을 위한 요구 공간이 매우 작습니다.
• 메르센 트위스터 엔진 은 더 느리고 상태 저장 요구 사항이 더 크지만, 적절한 매개변수를 사용할 경우 가장 긴 비반복 시퀀스와 가장 바람직한 스펙트럼 특성(바람직함의 정의에 따라)을 가집니다.
• 캐리 감산 엔진 은 고급 산술 명령어 세트가 없는 프로세서에서도 매우 빠르게 동작하지만, 더 큰 상태 저장 공간과 때로는 덜 바람직한 스펙트럼 특성을 가지는 단점이 있습니다.

이들 난수 엔진 중 그 어느 것도 암호학적으로 안전하지 않습니다. 모든 보안 작업과 마찬가지로, 해당 목적을 위해서는 암호화 라이브러리를 사용해야 합니다 (예: OpenSSL RAND_bytes ).

이 템플릿들로부터 인스턴스화된 모든 타입은 RandomNumberEngine 요구 사항을 충족합니다.

난수 엔진 어댑터

랜덤 넘버 엔진 어댑터는 다른 랜덤 넘버 엔진을 엔트로피 소스로 사용하여 의사 난수를 생성합니다. 일반적으로 기본 엔진의 스펙트럼 특성을 변경하는 데 사용됩니다.

미리 정의된 난수 생성기

여러 구체적인 인기 알고리즘이 미리 정의되어 있습니다.

비결정적 난수

std::random_device 는 비결정적 균일 난수 비트 생성기입니다. 하지만 비결정적 난수 생성에 대한 지원이 없는 경우 구현체가 std::random_device 를 의사 난수 엔진을 사용하여 구현하는 것이 허용됩니다.

난수 분포

난수 분포는 URBG의 출력을 사후 처리하여 결과 출력이 정의된 통계적 확률 밀도 함수에 따라 분포되도록 합니다.

난수 분포는 RandomNumberDistribution 요구 사항을 충족합니다.

유틸리티

난수 알고리즘

C 랜덤 라이브러리

위에서 설명한 엔진과 분포 외에도, C 랜덤 라이브러리의 함수와 상수들도 사용 가능하지만 권장하지 않습니다:

예제

#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <random>
#include <string>
int main()
{
    // 실제 랜덤 값으로 시드 설정 (사용 가능한 경우)
    std::random_device r;
    // 1과 6 사이의 랜덤 평균값 선택
    std::default_random_engine e1(r());
    std::uniform_int_distribution<int> uniform_dist(1, 6);
    int mean = uniform_dist(e1);
    std::cout << "무작위로 선택된 평균: " << mean << '\n';
    // 해당 평균을 중심으로 정규 분포 생성
    std::seed_seq seed2{r(), r(), r(), r(), r(), r(), r(), r()};
    std::mt19937 e2(seed2);
    std::normal_distribution<> normal_dist(mean, 2);
    std::map<int, int> hist;
    for (int n = 0; n != 10000; ++n)
        ++hist[std::round(normal_dist(e2))];
    std::cout << "정규 분포 (평균 " << mean << "):\n"
              << std::fixed << std::setprecision(1);
    for (auto [x, y] : hist)
        std::cout << std::setw(2) << x << ' ' << std::string(y / 200, '*') << '\n';
}

무작위로 선택된 평균: 4
정규 분포 (평균 4):
-4
-3
-2
-1
 0 *
 1 ***
 2 ******
 3 ********
 4 *********
 5 ********
 6 ******
 7 ***
 8 *
 9
10
11
12

참고 항목