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#include "Random.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
double Random::rnd01(){
double ii=((double) rand ()) / ((double)RAND_MAX);
return ii;
} /* end rnd01 */
;
void Random::setSeed (int seed) {
srand (seed);
} /* end rndseed */
double Random::rnduniform (double min, double max) {
return min + (max - min) * rnd01 ();
} /* end rnduniform */
/*@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
//@ @
//@ Title: double gaussdev () @
//@ @
//@ Action: returns a random number with a gaussian distribution (0,1) @
//@ "Algorithm from Numerical Recipes in C", Second Ed. @
//@ Section 7.2, Page 289 @
//@ @
//@ Input: none @
//@ Output: random number with the gaussian distribution (0,1). @
//@ @
//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@*/
double Random::gaussdev () {
double fac, rsq, v1, v2;
if (!iset) {
do {
v1 = 2.0 * rnd01 () - 1.0;
v2 = 2.0 * rnd01 () - 1.0;
rsq = v1*v1 + v2*v2;
} while (rsq >= 1.0 || rsq == 0.0);
fac = sqrt (-2.0*log(rsq)/rsq);
gset = v1*fac;
iset = 1;
return v2*fac;
}
else {
iset = 0;
return gset;
}
} /* end gaussdev */
/*@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
//@ @
//@ Title: double rndgauss (double mean, double stdev) @
//@ @
//@ Action: returns a random number with a gaussian distribution. @
//@ and max. "Algorithm from Numerical Recipes in C", Second Ed. @
//@ Section 7.2, Page 289 @
//@ @
//@ Input: mean - the mean value of the gaussian distribution. @
//@ stdev - the standard deviation of the gaussian distribution. @
//@ Output: random number with the given gaussian distribution. @
//@ @
//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@*/
double Random::rndgauss (double mean, double stdev) {
return mean + stdev * (gaussdev ());
} /* end rndgauss */
/*@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
//@ @
//@ Title: double gamdev (int ia mean) @
//@ @
//@ Action: returns a random number with a gammaa distribution. @
//@ and max. "Algorithm from Numerical Recipes in C", Second Ed. @
//@ @
//@ @
//@ Input: ia - order of the distribution @
//@ @
//@ Output: random number with the given distribution. @
//@ @
//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@*/
double Random::gamdev(double a,double lambda)
{
///////////////////////////////////////////////////////////////
// double RandGamma::genGamma( HepRandomEngine *anEngine,
// double a, double lambda ) {
/*************************************************************************
* Gamma Distribution - Rejection algorithm gs combined with *
* Acceptance complement method gd *
*************************************************************************/
static double aa = -1.0, aaa = -1.0, b, c, d, e, r, s, si, ss, q0,
q1 = 0.0416666664, q2 = 0.0208333723, q3 = 0.0079849875,
q4 = 0.0015746717, q5 = -0.0003349403, q6 = 0.0003340332,
q7 = 0.0006053049, q8 = -0.0004701849, q9 = 0.0001710320,
a1 = 0.333333333, a2 = -0.249999949, a3 = 0.199999867,
a4 =-0.166677482, a5 = 0.142873973, a6 =-0.124385581,
a7 = 0.110368310, a8 = -0.112750886, a9 = 0.104089866,
e1 = 1.000000000, e2 = 0.499999994, e3 = 0.166666848,
e4 = 0.041664508, e5 = 0.008345522, e6 = 0.001353826,
e7 = 0.000247453;
double gds,p,q,t,sign_u,u,v,w,x;
double v1,v2,v12;
// Check for invalid input values
if( a <= 0.0 ) return (-1.0);
if( lambda <= 0.0 ) return (-1.0);
if (a < 1.0)
{ // CASE A: Acceptance rejection algorithm gs
b = 1.0 + 0.36788794412 * a; // Step 1
for(;;)
{
p = b * rnd01();
if (p <= 1.0)
{ // Step 2. Case gds <= 1
gds = exp(log(p) / a);
if (log(rnd01()) <= -gds) return(gds/lambda);
}
else
{ // Step 3. Case gds > 1
gds = - log ((b - p) / a);
if (log(rnd01()) <= ((a - 1.0) * log(gds))) return(gds/lambda);
}
}
}
else
{ // CASE B: Acceptance complement algorithm gd
if (a != aa)
{ // Step 1. Preparations
aa = a;
ss = a - 0.5;
s = sqrt(ss);
d = 5.656854249 - 12.0 * s;
}
// Step 2. Normal deviate
do {
v1 = 2.0 * rnd01() - 1.0;
v2 = 2.0 * rnd01() - 1.0;
v12 = v1*v1 + v2*v2;
} while ( v12 > 1.0 );
t = v1*sqrt(-2.0*log(v12)/v12);
x = s + 0.5 * t;
gds = x * x;
if (t >= 0.0) return(gds/lambda); // Immediate acceptance
u = rnd01(); // Step 3. Uniform random number
if (d * u <= t * t * t) return(gds/lambda); // Squeeze acceptance
if (a != aaa)
{ // Step 4. Set-up for hat case
aaa = a;
r = 1.0 / a;
q0 = ((((((((q9 * r + q8) * r + q7) * r + q6) * r + q5) * r + q4) *
r + q3) * r + q2) * r + q1) * r;
if (a > 3.686)
{
if (a > 13.022)
{
b = 1.77;
si = 0.75;
c = 0.1515 / s;
}
else
{
b = 1.654 + 0.0076 * ss;
si = 1.68 / s + 0.275;
c = 0.062 / s + 0.024;
}
}
else
{
b = 0.463 + s - 0.178 * ss;
si = 1.235;
c = 0.195 / s - 0.079 + 0.016 * s;
}
}
if (x > 0.0) // Step 5. Calculation of q
{
v = t / (s + s); // Step 6.
if (fabs(v) > 0.25)
{
q = q0 - s * t + 0.25 * t * t + (ss + ss) * log(1.0 + v);
}
else
{
q = q0 + 0.5 * t * t * ((((((((a9 * v + a8) * v + a7) * v + a6) *
v + a5) * v + a4) * v + a3) * v + a2) * v + a1) * v;
} // Step 7. Quotient acceptance
if (log(1.0 - u) <= q) return(gds/lambda);
}
for(;;)
{ // Step 8. Double exponential deviate t
do
{
e = -log(rnd01());
u = rnd01();
u = u + u - 1.0;
sign_u = (u > 0)? 1.0 : -1.0;
t = b + (e * si) * sign_u;
}
while (t <= -0.71874483771719); // Step 9. Rejection of t
v = t / (s + s); // Step 10. New q(t)
if (fabs(v) > 0.25)
{
q = q0 - s * t + 0.25 * t * t + (ss + ss) * log(1.0 + v);
}
else
{
q = q0 + 0.5 * t * t * ((((((((a9 * v + a8) * v + a7) * v + a6) *
v + a5) * v + a4) * v + a3) * v + a2) * v + a1) * v;
}
if (q <= 0.0) continue; // Step 11.
if (q > 0.5)
{
w = exp(q) - 1.0;
}
else
{
w = ((((((e7 * q + e6) * q + e5) * q + e4) * q + e3) * q + e2) *
q + e1) * q;
} // Step 12. Hat acceptance
if ( c * u * sign_u <= w * exp(e - 0.5 * t * t))
{
x = s + 0.5 * t;
return(x*x/lambda);
}
}
}
}
/*@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
//@ @
//@ Title: double rndgamma (double mean, double stdev) @
//@ @
//@ Action: returns a random number with a gamma distribution. @
//@ and max. "Algorithm from Numerical Recipes in C", Second Ed. @
//@ Section 7.2, Page 289 @
//@ @
//@ Input: mean - the mean value of the gaussian distribution. @
//@ stdev - the standard deviation of the gaussian distribution. @
//@ Output: random number with the given gaussian distribution. @
//@ @
//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@*/
double Random::rndgamma(double alpha, double lambda, double offset) {
return offset*(gamdev (alpha,lambda));
} /* end rndgauss */
/*@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
//@ @
//@ Title: double expdev (int ia mean) @
//@ @
//@ Action: returns a random number with a exp distribution. @
//@ and max. "Algorithm from Numerical Recipes in C", Second Ed. @
//@ @
//@ @
//@ @
//@ @
//@ Output: random number with the given distribution. @
//@ @
//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@*/
double Random::expdev()
{
double dum;
do
dum=rnd01();
while (dum == 0.0);
return -log(dum);
}
;