std :: mt19937需要预热吗？
我读过很多伪随机数生成器需要许多样例才能被“预热”。 这是什么时候使用std :: random_device种子std :: mt19937，或者我们可以期望它已经准备好后，build设？ 有问题的代码：
#include <random> std::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); Mersenne Twister是一个基于移位寄存器的pRNG（伪随机数发生器），因此受到长时间运行0或1的糟糕的种子的影响，直到内部状态充分混合，才导致相对可预测的结果。
然而，构造函数使用一个单一的值，在该种子值上使用了一个复杂的函数，这个函数被devise用于最小化产生这种“坏”状态的可能性。 还有第二种方法来初始化mt19937 ，通过符合SeedSequence概念的对象直接设置内部状态。 这是第二种初始化方法，您可能需要关注select“良好”状态或进行热身。
该标准包含一个符合SeedSequence概念的对象，称为seed_seq 。 seed_seq采用任意数量的input种子值，然后对这些值执行某些操作，以产生适合于直接设置pRNG的内部状态的不同值的序列。
下面是一个加载种子序列的例子，其中包含足够的随机数据来填充整个std::mt19937状态：
std::array<int, 624> seed_data; std::random_device r; std::generate_n(seed_data.data(), seed_data.size(), std::ref(r)); std::seed_seq seq(std::begin(seed_data), std::end(seed_data)); std::mt19937 eng(seq);
这确保了整个状态是随机的。 另外，每个引擎都会指定从seed_sequence中读取多less数据，因此您可能需要阅读文档以find您使用的任何引擎的信息。
虽然在这里我从std::random_device random_device中完全加载了std::random_device ， seed_seq指定了std::random_device ，这样只有几个不是特别随机的数字才能正常工作。 例如：
std::seed_seq seq{1, 2, 3, 4, 5}; std::mt19937 eng(seq);
在下面的注释中，Cubbi表示seed_seq通过为您执行热身序列而工作。
以下是播种的默认设置：
std::random_device r; std::seed_seq seed{r(), r(), r(), r(), r(), r(), r(), r()}; std::mt19937 rng(seed);
我相信有些情况下，MT可能被“种植不良”，导致非最佳序列。 如果我没有记错的话，所有零都是这样的情况。 我会build议你尝试使用WELL发电机，如果这是一个严重的问题给你。 我相信他们更灵活 – 种子的质量并不重要。 （也许要更直接地回答你的问题：可能更有效地把重点放在播种上，而不是播种不好，然后试图产生一堆样品使发生器达到最佳状态。）
