boost::random::discrete_distribution是否可动态调整大小

Is boost::random::discrete_distribution dynamically resizable?

本文关键字：动态 调整 distribution random discrete boost 是否      更新时间：2023-10-16

我找不到很多关于discrete_distribution的Boost版本的文档。经过大量的谷歌搜索，我甚至找不到这个类的方法列表，也找不到其中是否有任何方法可以重新分配概率。

就我而言，我正在写一个进化动力学算法。在每个时间步长，可以随机选择种群成员死亡或繁殖。正因为如此，我的离散分布中的条目总数几乎每次迭代都会发生变化。

我想在模拟开始前定义一个对象，称为gillespie_dist（控制Gillespie算法的离散分布）。但我希望在每次迭代结束时，潜在地更改特定值和/或向gillespie_dist添加新值，特别是不希望在每次重复时创建离散分布的新实例。

什么是一个好的方法。有没有将新值推送到discrete_distribution对象上的方法，有没有在特定索引处更改分布值的方法，或者更好的是，使用这里提到的向量迭代器思想以某种方式"重新初始化"整个分布？

我研究了std:：discrete_distribution的gcc-libstdc++4.7实现的代码。

权重作为vector<double>存储在私人成员中。在公共界面中无法访问其resize方法。

我将尝试挖掘它的运算符（）的实现（它看起来像是在cpp中），推出自己的应该没有问题。

以下是主要动作，我的解释如下：

  template<typename _IntType>
    void
    discrete_distribution<_IntType>::param_type::
    _M_initialize()
    {
      if (_M_prob.size() < 2)
        {
          _M_prob.clear();
          return;
        }
      const double __sum = std::accumulate(_M_prob.begin(),
                                           _M_prob.end(), 0.0);
      // Now normalize the probabilites.
      __detail::__transform(_M_prob.begin(), _M_prob.end(), _M_prob.begin(),
                          std::bind2nd(std::divides<double>(), __sum));
      // Accumulate partial sums.
      _M_cp.reserve(_M_prob.size());
      std::partial_sum(_M_prob.begin(), _M_prob.end(),
                       std::back_inserter(_M_cp));
      // Make sure the last cumulative probability is one.
      _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
    }
  template<typename _IntType>
    template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
      typename discrete_distribution<_IntType>::result_type
      discrete_distribution<_IntType>::
      operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
                 const param_type& __param)
      {
        if (__param._M_cp.empty())
          return result_type(0);
        __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
          __aurng(__urng);
        const double __p = __aurng();
        auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
                                      __param._M_cp.end(), __p);
        return __pos - __param._M_cp.begin();
      }

因此，它基本上计算了初始化时的辅助向量_M_cp，它本质上是权重的累积密度函数。因此，生成一个样本只意味着生成一个均匀随机变量，并搜索累积分布中第一个出现的变量（这是上面的下界调用），返回其索引。

例如，如果权重向量为：

{ 1, 2, 1, 3 }

则cp计算为：

{ 1, 1+2, 1+2+1, 1+2+1+3 }
=
{ 1, 3, 4, 7 }

所以我一致地从0..6中选择，得到4，所以我选择第三个。

经过多次谷歌搜索，我仍然找不到方法列表该类具有的，以及它们中是否有任何一个用于重新分配概率。

http://www.boost.org/doc/html/boost/random/discrete_distribution.html

和

void param(const param_type & param);

设置分布的参数。

相关文章：