C 11 の機能強化により、乱数生成を使用した不偏サイコロ シミュレーションはどのように改善できるでしょうか?

不偏サイコロ シミュレーションのための C での乱数生成の改善

乱数の生成は、ゲーム開発を含むさまざまなアプリケーションで不可欠です。提供されたコードは 1 から 6 までの乱数を生成しますが、出力に見られるように、偏った結果が生成される可能性があります。

乱数生成の偏り

問題が発生する可能な値の範囲全体を 6 で割って余りを返すモジュロ演算の使用をやめます。このアプローチでは、特に範囲が狭い場合にバイアスが生じる可能性があります。

C 11 の乱数の強化

これを解決するために、C 11 ではより適切な分散を提供する新機能が導入されました。乱数生成における不偏性。推奨されるアプローチの 1 つは、次のコードを使用することです。

#include <random>
#include <iostream>

int main() {
    std::random_device dev;
    std::mt19937 rng(dev());
    std::uniform_int_distribution<:mt19937::result_type> dist6(1, 6); // distribution in range [1, 6]

    std::cout <p><strong>コードの説明</strong></p>
<ul>
<li>std::random_device は乱数ジェネレーターを初期化します。</li>
<li>std::mt19937 はメルセンヌ ツイスター疑似乱数ですgenerator.</li>
<li>std::uniform_int_distribution は、指定された範囲内のランダムな整数を生成するために使用されます。</li>
<li>dist6 オブジェクトは [1, 6] の範囲で初期化されます。</li>
</ul> <p>このアプローチは、より堅牢で偏りのない乱数生成を提供する C 11 乱数ライブラリを利用します。このコードを実装すると、公平で予測不可能な乱数が保証され、サイコロを振るシミュレーションのリアリズムが向上します。</p></:mt19937::result_type></iostream></random>

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