A C library for random number generation, Randompack, is presented. The library implements several modern random number generators (engines), including xoshiro256, PCG64, Philox, ranlux++, and sfc64; 14 continuous distributions including uniform, normal, exponential, gamma, beta, and multivariate normal; raw bit streams, bounded integers, permutations, and sampling without replacement. The engine and the distribution layers are separated so any engine can be used with any distribution. Benchmarks show that Randompack is faster overall than competing libraries, with speedup factors ranging from about 1 to 15 depending on engine, distribution, interface, and platform. A distinguishing feature is reproducibility: with the same seeds Randompack gives compatible results across programming languages, computers, CPU architectures, and compilers. The library includes comprehensive support for parallel simulation. It is accompanied by a comprehensive test suite, benchmarking programs, and example programs. Interfaces to Fortran, Python, Julia, and R have been implemented; their benchmark results are included, although their design and implementation are otherwise outside the scope of the article. Unlike other available C libraries with comparable scope, Randompack is permissively licensed under the MIT license, and it is open source and publicly available through GitHub and conda-forge.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】算法新解,540页pdf详解基础算法,中英文版本
专知会员服务
204+阅读 · 2022年1月16日
【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
105+阅读 · 2020年3月22日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
R语言数据挖掘利器:Rattle包
R语言中文社区
21+阅读 · 2018年11月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
46+阅读 · 2022年9月6日
Arxiv
18+阅读 · 2021年6月10日
VIP会员
相关主题
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
【干货书】算法新解,540页pdf详解基础算法,中英文版本
专知会员服务
204+阅读 · 2022年1月16日
【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
105+阅读 · 2020年3月22日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员