runif 以 .Machine$double.xmax 作为边界答案

【问题标题】：runif with .Machine$double.xmax as boundariesrunif 以 .Machine$double.xmax 作为边界
【发布时间】：2018-08-27 00:33:58
【问题描述】：

我想生成一个随机的实数（我猜是有理数）。

为此，我想使用runif(1, min = m, max = M)，我的想法是将m; M（绝对）设置得尽可能大，以使间隔尽可能大。这让我想到了我的问题：

M <- .Machine$double.xmax
m <- -M
runif(1, m, M)
## which returns
[1] Inf

为什么不返回数字？选择的间隔是否太大？

附言

> .Machine$double.xmax
[1] 1.797693e+308

【问题讨论】：

有趣的问题。解决方法是M * runif(1, -1, 1)。
这里是runif的来源：github.com/wch/r-source/blob/…。看起来M 是最大双精度数，而M - (-M) 将大于最大双精度数，因此b - a 将是Inf，这可以解释为什么a + (b - a) * u 是Inf。

标签： r random precision uniform-distribution

【解决方案1】：

正如 mt1022 所暗示的，原因在 runif C source:

double runif(double a, double b)
{
    if (!R_FINITE(a) || !R_FINITE(b) || b < a)  ML_ERR_return_NAN;

    if (a == b)
    return a;
    else {
    double u;
    /* This is true of all builtin generators, but protect against
       user-supplied ones */
    do {u = unif_rand();} while (u <= 0 || u >= 1);
    return a + (b - a) * u;
    }
}

在return 参数中，您可以看到公式a + (b - a) * u 在用户提供的区间[a, b] 中均匀地变换[0, 1] 生成随机值。在您的情况下，它将是-M + (M + M) * u。所以M + M 以防它1.79E308 + 1.79E308 生成Inf。 IE。 finite + Inf * finite = Inf:

M + (M - m) * runif(1, 0, 1)
# Inf

【讨论】：