各スレッドがC++で独自のRNGを使用する方法11

Question

C++ 11で新しい乱数ジェネレータを使用しています。さまざまな意見がありますが、このthreadから大多数がスレッドセーフではないと思われます。結果として、各スレッドが独自のRNGを使用するプログラムを作りたいと思います。私はこのプログラムのマルチスレッドとシングルスレッドのバージョンを実行して、時間を追跡するとき、彼らは、

#include <random> 
#include <iostream> 
#include <time.h> 
#include "omp.h" 

using namespace std; 



int main() 
{ 
    unsigned long long app = 0; 
    { 
     //mt19937_64 engine((omp_get_thread_num() + 1)); //USE FOR MULTITHREADING 
     mt19937_64 engine; //USE FOR SINGLE THREAD 
     uniform_real_distribution<double> zeroToOne(0.0, 1.0); 

     //#pragma omp parallel for reduction(+:app) //USE FOR MULTITHREADING 
     for (unsigned long long i = 0; i < 2000000000; i++) 
     { 
      if(zeroToOne(engine) < 0.5) app++; 
     } 
    } 
    cout << app << endl; 
    return 0; 
} 

：

例は、OpenMPのでこれを実現する方法の関連する説明に記載されています実行後に同じ時間をかけて終了します。また、appは2つのケースでは同じサイズではありませんが、異なるシードが原因であると考えられます。

質問：提供されている例では、各スレッドが独自のRNGを使用するように強制する方法を正しく示していますか？そうでない場合は、これがどのように行われたかの例を見ることができますか、またはこれを達成する方法を説明する場所への参照を取得できますか？

Answer 1

複数のスレッド間でランダムエンジンのインスタンスを共有することはできません。単一のエンジンをロックするか、スレッドごとに1つのエンジンを作成する必要があります（異なる種子を使用します（並列MTエンジンの作成に関するe4e5f4の回答に注意してください）。 OpenMPの場合、スレッドごとに1つのエンジンをベクトルに簡単に格納して、omp_get_thread_num()という結果（0〜omp_get_num_threads()–1の間にある）で取り出すことができます。

class RNG 
{ 
public: 
    typedef std::mt19937 Engine; 
    typedef std::uniform_real_distribution<double> Distribution; 

    RNG() : engines(), distribution(0.0, 1.0) 
    { 
     int threads = std::max(1, omp_get_max_threads()); 
     for(int seed = 0; seed < threads; ++seed) 
     { 
      engines.push_back(Engine(seed)); 
     } 
    } 

    double operator()() 
    { 
     int id = omp_get_thread_num(); 
     return distribution(engines[id]); 
    } 

    std::vector<Engine> engines; 
    Distribution distribution; 
}; 

int main() 
{ 
    RNG rand; 
    unsigned long app = 0; 

    #pragma omp parallel for reduction(+:app) 
    for (unsigned long long i = 0; i < 2000000000; i++) 
    { 
     if(rand() < 0.5) app++; 
    } 
} 

Answer 2

ランダムシードの使用はお勧めしません。それは、重複するストリームで終わる可能性があります。最終的に最終的な統計に影響を与えます。

私はthis