Ne znau gde oshibka Yje skolko vremeni bius s etim Pomogite esli znaete! Blagodaren vam bydy Napisano eto v Visual Studio 2005\Windows32 Application\compile heading\empty project.

#include "stdafx.h"
#include "time.h"
#include "stdlib.h"
#include "iostream";
using namespace std;


int main(){
Randomize;
int a = random(100);
cout << a;
return 0;
}

Spasibo!!!

Здравствуйте, tcg2, Вы писали:

T>Ne znau gde oshibka Yje skolko vremeni bius s etim Pomogite esli znaete! Blagodaren vam bydy Napisano eto v Visual Studio 2005\Windows32 Application\compile heading\empty project.

T>#include "stdafx.h"
T>#include "time.h"
T>#include "stdlib.h"
T>#include "iostream";
T>using namespace std;


T>int main(){
T> Randomize;
T> int a = random(100);
T> cout << a;
T> return 0;
T>}

T>Spasibo!!!

Видно сразу человек перешёл с билдера на студию.

Нету тут такого как Randomize; — это по умолчанию будет обьявление переменой типа int с именем Randomize (если компилятор вообще это пропустит)

Есть функция rand() для которой инициализация не нужна и она возращает unsigned long число. Если тебе нужны какие либо вариации типа random(100) то тут уже сам придумывай я всегда делал rand() % 100.

P.S. а это типа подно писать транслитом?

Здравствуйте, Testus, Вы писали:

T>Есть функция rand() для которой инициализация не нужна и она возращает unsigned long число.

Есть функция srand(int seed) которая как раз инициализирует ГСЧ (в противном случае при каждом запуске программы будет одна и та же последовательность).
Самый простой способ — это сделать srand(time()). Если программа запускается чаще, чем раз в секунду — или в ней одновременно стартуют несколько потоков — то можно в качестве семечка использовать ещё и ID потока (это уже ОС-зависимо, для виндов ::GetCurrentThreadID()) — что-то вроде srand(time() + GetCurrentThreadID() + (++g_count)).

T> Если тебе нужны какие либо вариации типа random(100) то тут уже сам придумывай я всегда делал rand() % 100.

Получится не совсем равномерное распределение, ну да и так сойдёт. Если же хочется ГСЧ с чётко оговоренными характеристиками — то проще своё написать.

Здравствуйте, Кодт, Вы писали:

на да равномерное распределение я сам писал
самый простой способ сложить около 5 равновероятных распределений (но чем больше тем точнее... хотя очень большая точность не нужна) и получиться равномерной распредление... а от туда и до кривой Гауса недалеко ... эех тервер тервер

Здравствуйте, Кодт, Вы писали:

T>> Если тебе нужны какие либо вариации типа random(100) то тут уже сам придумывай я всегда делал rand() % 100.

К>Получится не совсем равномерное распределение, ну да и так сойдёт. Если же хочется ГСЧ с чётко оговоренными характеристиками — то проще своё написать.

есть еще Boost Random Number Library -- не надо ничо писать -- все уже написано... и чего всех тянет на велосипедостроение...?

Здравствуйте, zaufi, Вы писали:

Z>есть еще Boost Random Number Library -- не надо ничо писать -- все уже написано... и чего всех тянет на велосипедостроение...?

unsigned int seed;

unsigned int Random() {
  return seed=0x0019660D*seed+0x3C6EF35F;
}

и не надо таскать за собой 30 метровый буст!

Здравствуйте, Testus, Вы писали:

T>Здравствуйте, Кодт, Вы писали:

T>на да равномерное распределение я сам писал
T>самый простой способ сложить около 5 равновероятных распределений (но чем больше тем точнее... хотя очень большая точность не нужна) и получиться равномерной распредление... а от туда и до кривой Гауса недалеко ... эех тервер тервер
Это опечатка?

Аноним wrote:
> unsigned int Random() {
> return seed=0x0019660D*seed+0x3C6EF35F;
> }
> и не надо таскать за собой 30 метровый буст!
А какое будет распределение? Уж точно не равномерное.

Здравствуйте, Cyberax, Вы писали:

C>А какое будет распределение? Уж точно не равномерное.

Равномерное. Вне зависимости от начального seed каждое из диапазона 0...2^32-1 появится в последовательности ровно один раз.
Далее весь цикл повторится. За подробностями и способом вывода таких констант — к Кнуту.

Здравствуйте, LuciferMoscow, Вы писали:

LM>Здравствуйте, Testus, Вы писали:

T>>Здравствуйте, Кодт, Вы писали:

T>>на да равномерное распределение я сам писал
T>>самый простой способ сложить около 5 равновероятных распределений (но чем больше тем точнее... хотя очень большая точность не нужна) и получиться равномерной распредление... а от туда и до кривой Гауса недалеко ... эех тервер тервер
LM>Это опечатка?

угу .. сорри заработался ... сложив 5 величин с одинаковым распределением мы молучим нормальный закон в очень хорошем приближении... а равномерное распределение это немного не то это получаеться потом из нормального закона .... уф.... понятнее сказал?

Здравствуйте, tcg2, Вы писали:

T>Ne znau gde oshibka Yje skolko vremeni bius s etim Pomogite esli znaete! Blagodaren vam bydy Napisano eto v Visual Studio 2005\Windows32 Application\compile heading\empty project.

T>#include "stdafx.h"
T>#include "time.h"
T>#include "stdlib.h"
T>#include "iostream";
T>using namespace std;


T>int main(){
T> Randomize;
T> int a = random(100);
T> cout << a;
T> return 0;
T>}

T>Spasibo!!!



Юзай CryptGenRandom() из библиотеки CryptoAPI

Здравствуйте, Testus, Вы писали:

T>>>на да равномерное распределение я сам писал
T>>>самый простой способ сложить около 5 равновероятных распределений (но чем больше тем точнее... хотя очень большая точность не нужна) и получиться равномерной распредление... а от туда и до кривой Гауса недалеко ... эех тервер тервер
LM>>Это опечатка?
T>угу .. сорри заработался ... сложив 5 величин с одинаковым распределением мы молучим нормальный закон в очень хорошем приближении... а равномерное распределение это немного не то это получаеться потом из нормального закона .... уф.... понятнее сказал?
Обычно складывают 10
И с моей точки зрения это не лучший способ получения нормального распределения.

Здравствуйте, LuciferMoscow, Вы писали:

LM>Здравствуйте, Testus, Вы писали:

T>>>>на да равномерное распределение я сам писал
T>>>>самый простой способ сложить около 5 равновероятных распределений (но чем больше тем точнее... хотя очень большая точность не нужна) и получиться равномерной распредление... а от туда и до кривой Гауса недалеко ... эех тервер тервер
LM>>>Это опечатка?
T>>угу .. сорри заработался ... сложив 5 величин с одинаковым распределением мы молучим нормальный закон в очень хорошем приближении... а равномерное распределение это немного не то это получаеться потом из нормального закона .... уф.... понятнее сказал?
LM>Обычно складывают 10
LM>И с моей точки зрения это не лучший способ получения нормального распределения.

Могу тебя заверить как человек только что получившый высшее программистко-математическое образование этот метод довольно таки точный и 10 складывать не обязательно для хорошей точности достаточно 5... больше нужно только если имеешь дело с огромными величинами (всмысле количества испытаний)....

можно конечно получить то же самое через громозкие интегралы и формулы, а смысл?

Здравствуйте, Testus, Вы писали:
<skipped>
LM>>Обычно складывают 10
LM>>И с моей точки зрения это не лучший способ получения нормального распределения.
T>Могу тебя заверить как человек только что получившый высшее программистко-математическое образование этот метод довольно таки точный и 10 складывать не обязательно для хорошей точности достаточно 5... больше нужно только если имеешь дело с огромными величинами (всмысле количества испытаний)....
T>можно конечно получить то же самое через громозкие интегралы и формулы, а смысл?
Как человек, получивший высшее математическое образование по специальности теор.вер, могу тебя заверить, что формулы там совсем не громозские

Здравствуйте, LuciferMoscow, Вы писали:

LM>Как человек, получивший высшее математическое образование по специальности теор.вер, могу тебя заверить, что формулы там совсем не громозские
Всё относительно ... всё лучше взять готовые несколько величин с одинаковым распределением и сложить. Точности хватит с лихвой

Здравствуйте, LuciferMoscow, Вы писали:

LM>Обычно складывают 10

Я бы сказал, что чаще складывают 12 — тогда формула упрощается, уходит неприятный коэффициент. То есть если просто сложить 12 равномерно распределенных на [0,1] случайных величин то мы получим примерно гаусс с дисперсией 1.
Хотя, конечно, на скорость работы избавление от этого масштабирующего коэффициента не влияет, сам rand() дольше считать чем лишний раз умножить.