在立方体空间差异中生成离散向量

我想在空间中生成随机离散值向量。简单的例子如下：一个立方体。在这种情况下，矢量的每个系数必须位于两个值之间，以便它位于多维立方体内部。这个立方体可以用它的两个角点来描述（存储在点[0]和点[1]中）。我用C++（11）编程如下：在立方体空间差异中生成离散向量

random_device rd; 
mt19937 eng(rd()); 
vector<uniform_int_distribution<>> distr; 
for(int i = 0; i< points[0].size();i++){ 
distr.push_back(uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[1].at(i))); 
} 
for(int i = 0;i<trials;i++){ 
vector<unsigned> draw; 
for(int j = 0; j< points[0].size();j++){ 
    draw.push_back(distr.at(j)(eng)); 
} 
// Do stuff with vector 
}

此代码运行良好。然而现在不是立方体，我必须在两个立方体的差别内生成一个向量。所以我们有大立方体的两个角点，大立方体内的一个点与大立方体的顶部或底部角落相结合，产生了一个我不想让矢量躺下的立方体。

我的第一本能是像以前一样生成矢量，然后过滤掉那些小立方体中的矢量。但是，如果小立方体相当大，那么需要花费太多时间来生成我想要的试验量。这里有人有想法吗？

来源

2013-12-11 Christine Van Vredendaal

你有没有试过要花多少时间？我知道这样的“冲洗，重做和重复”东西可能是可怕的，但如果这不是性能关键的一部分... –

不，我会执行它并检查返回 –

有[分段不变的分布]（http： //en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random/piecewise_constant_distribution）;不幸的是，它是针对浮点值的。也许为整数创建分段统一分布并不难？ – dyp

我认为首先需要定义第三点是什么，即：说你的初始立方体是（点[0]，点[1]），第三点是点[2]。你是否想在（点[0]，点[1]）和（点[0]，点[2]）之间或点（点[0]，点[1]）和（点[2]，点[1]）？

因此，我会将呼叫更改为ctor uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[1].at(i)))至uniform_int_distribution<>(point[2].at(i),points[1].at(i)))或uniform_int_distribution<>(point[0].at(i),points[2].at(i)))。

来源

2013-12-11 14:12:17

如果我正确理解你，这是行不通的，因为在多维向量集（由点（0），点（2））引起的（由点（0），点（1））\ setminus引起的与诱导因素不同（点[2]，点[1]）。 –

在立方体空间差异中生成离散向量

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