我正在使用中描述的 WELL512 伪随机数生成器函数这张纸 http://www.lomont.org/Math/Papers/2008/Lomont_PRNG_2008.pdf。该函数返回一个随机数unsigned long value.
如何使用此返回值生成特定范围内的随机实数 - 例如 340.92491 和 859812.53198（含）之间的浮点数。
C rand() 函数的文档似乎警告不要使用 mod。
嗯，从数学上来说就是：
min_value + (max_value - min_value) * (my_random() / (long double)ULONG_MAX)
（假设 my_random() 返回 0 到 ULONG_MAX 之间均匀分布的数字）
但是，具体取决于min_value, max_value, and ULONG_MAX，某些浮点数几乎肯定比其他浮点数更有可能出现。
每个可能的随机 unsigned long 通过此公式映射到浮点数。但由于不同浮点数之间的数量min_value and max_value几乎可以肯定不完全是ULONG_MAX，一些无符号长整型将映射到相同的浮点数，或者一些浮点数将没有无符号长整型映射到它们或两者。
我认为解决这个问题以使结果真正统一是很重要的。也许有人比我更擅长引用论文。
[edit]
或者看看这个问题的答案：
基于随机比特流生成随机浮点值 https://stackoverflow.com/questions/5015133/generating-random-floating-point-values-based-on-random-bit-stream
这个答案取决于 IEEE 的内部结构double表示。我也不确定我是否完全理解它是如何工作的。
[edit 2]
好吧，现在我明白它是如何工作的了。这个想法是选择一个随机浮点表示介于最小值和最大值之间，然后以与其指数表示的规模成反比的概率将其丢弃。因为对于均匀分布，（例如）1/2 和 1 之间的数字的可能性需要是 1 和 2 之间的数字的一半，但这些范围内的浮点表示形式的数量是相同的。
我认为你可以通过首先选择对数刻度上的指数来使代码更有效 - 例如，通过使用ffs随机选择的整数 - 然后随机选择尾数。嗯...
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