RandLib. Библиотека вероятностных распределений на C++17

А какой define ставить если нужен детерминированный генератор?

О, средства для статмоделирования мы любим! На первый взгляд библиотека выглядит очень хорошо, код написан понятно и качественно, приятно читать. Будем тестировать!

1
«RandLib избавляет пользователя от двух вещей: выбора базового генератора (функции, возвращающей целое число от 0 до некого RAND_MAX) и выбора стартовой позиции для случайной последовательности (функция srand()). Сделано это во имя удобства, так как многим пользователям этот выбор скорее всего ни к чему.»

— Не согласен.Для отладки очень часто нужна именно повторяемость.

2
Могут быть проблемы со статическими переменными в функциях BasicRandGenerator<..>::Variate() в многопоточной среде, лучше сделать их членами класса.

Я не специалист в матстатистике, но если бы мне понадобилась подобная библиотека для чего-то серьёзного, то первым делом я бы поинтересовался качеством полученных распределений. Они какие-нибудь тесты на случайность проходят? Всякие NIST и Die Hard там.

И ещё: в C++17 точно никак нельзя было обойтись без макросов? Вы бы их хотя бы префиксом RANDLIB_ снабдили, а всё остальное запихнули в неймспейс.

Лучше попробуйте мою либу, C++11, header-only, всё на шаблончиках, никаких макросов. Поддерживает многопоточность, и какие угодно распределения через шаблонные параметры, и конечто же много юнит тестов. Делает работу с рандомом проще в 100 раз.

Узнать больше:
github.com/effolkronium/random

А причём тут с++17?
Макросы, непойми какая поддержка многопоточности. Оно вобще не упадёт если в несколько потоков генерировать случайные последовательности?

#define UNIDBLRAND // генератор дает большее разрешение за счет комбинации двух случайных чисел
#define JLKISS64RAND // генератор дает большее разрешение за счет генерации 64-битных целых чисел
#define UNICLOSEDRAND // U может вернуть 0 или 1
#define UNIHALFCLOSEDRAND

А если мне нужно два числа подряд, одно обычное, а другое «повышенного» разрешения? Да и вообще, зачем здесь definы? Не лучше ли было бы этот выбор делать через шаблонный параметр, аргумент функции или просто через имя функции? Также было бы интересно увидеть сравнение производительности с другими аналогичными библиотеками, помимо stl.
Вот, например: www.pcg-random.org

Вот Вам пример на базе этой библиотеки(Обратите внимание на два последних случая):

	const int Cycles = 100000000;
        FRand  fr;
	FRand  fr1;
	{
		HiCl cl("gen");
		summ=0;
		for (int k=0;k<Cycles;k++)
		{
			summ+=fr.urand();
		}
	}
	cout<<summ/Cycles<<"\n";;
	{
		HiCl cl("gen");
		summ = 0;
		summ1 = 0;
		for (int k=0;k<Cycles/2;k++)
		{
			summ+=fr.urand();
			summ1+=fr.urand();
		}
	}
	cout<<(summ+summ1)/Cycles<<"\n";
	
	{
		HiCl cl("gen");
		summ=0;
		summ1 = 0;
		for (int k=0;k<Cycles/2;k++)
		{
			summ+=fr.urand();
			summ1+=fr1.urand();
		}
	}
	cout<<(summ+summ1)/Cycles<<"\n";

//log
gen 351.955 ms
0.499969
gen 347.921 ms
0.500026
gen 272.77 ms
0.499971

Собственно оболочка:

#ifndef FRand_H
#define FRand_H
extern "C"
{
#include <tinymt32.h>
}
class FRand
{
	tinymt32_t tinymt;
public:	
	FRand()
	{
                tinymt.mat1 = 0x8f7011ee;
	        tinymt.mat2 = 0xfc78ff1f;
	        tinymt.tmat = 0x3793fdff;
		int seed = 1;
		tinymt32_init(&tinymt, seed);
	}
	FRand(int seed)
	{
                tinymt.mat1 = 0x8f7011ee;
	        tinymt.mat2 = 0xfc78ff1f;
	        tinymt.tmat = 0x3793fdff;
		tinymt32_init(&tinymt, seed);
	}
	inline double urand()
	{
		return tinymt32_generate_32double(&tinymt);	
	}
	uint32_t 	rand()
	{
		return tinymt32_generate_uint32(&tinymt);
	}
};
#endif

А как она по сравнению с генераторами GSL?