Bug dans la bibliothèque standard C ++ dans std :: poisson_distribution?

Question

Je pense que je suis confronté à un comportement incorrect de std::poisson_distribution à partir de C++ de la bibliothèque standard.

Questions:

1. Pourriez-vous confirmer que c'est effectivement un bug et pas mon erreur?
2. Quel est exactement le problème de la bibliothèque standard, code de poisson_distribution fonction, en supposant que c'est bien un bug?

Détails:

Le code C++ suivant (fichier poisson_test.cc) est utilisé pour générer Poisson-distribué des numéros:

#include <array>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <random>

int main() {
  // The problem turned out to be independent on the engine
  std::mt19937_64 engine;

  // Set fixed seed for easy reproducibility
  // The problem turned out to be independent on seed
  engine.seed(1);
  std::poisson_distribution<int> distribution(157.17);

  for (int i = 0; i < 1E8; i++) {
    const int number = distribution(engine);
    std::cout << number << std::endl;
  }
}

Je compile ce code comme suit:

clang++ -o poisson_test -std=c++11 poisson_test.cc
./poisson_test > mypoisson.txt

Le script python ci a été utilisée pour analyser la séquence de nombres aléatoires à partir d'un fichier mypoisson.txt:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def expectation(x, m):
    " Poisson pdf " 
    # Use Ramanujan formula to get ln n!
    lnx = x * np.log(x) - x + 1./6. * np.log(x * (1 + 4*x*(1+2*x))) + 1./2. * np.log(np.pi)
    return np.exp(x*np.log(m) - m - lnx)

data = np.loadtxt('mypoisson.txt', dtype = 'int')

unique, counts = np.unique(data, return_counts = True)
hist = counts.astype(float) / counts.sum()
stat_err = np.sqrt(counts) / counts.sum()
plt.errorbar(unique, hist, yerr = stat_err, fmt = '.', \
             label = 'Poisson generated \n by std::poisson_distribution')
plt.plot(unique, expectation(unique, expected_mean), \
         label = 'expected probability \n density function')
plt.legend()
plt.show()

# Determine bins with statistical significance of deviation larger than 3 sigma
deviation_in_sigma = (hist - expectation(unique, expected_mean)) / stat_err
d = dict((k, v) for k, v in zip(unique, deviation_in_sigma) if np.abs(v) > 3.0)
print d

Le script produit les courbes ci-dessous:

Vous pouvez voir le problème à l'œil nu. La déviation à n = 158 est statistiquement significative, il est en fait un 22σ écart!

Gros plan sur le graphique précédent.

Answer 1

Mon système est configuré comme suit (test Debian):

 libstdc++-7-dev:
  Installed: 7.2.0-16

libc++-dev:
  Installed: 3.5-2

clang:
  Installed: 1:3.8-37

g++:
  Installed: 4:7.2.0-1d1
 

Je peux confirmer le bogue en utilisant libstdc++ :

 g++ -o pois_gcc -std=c++11 pois.cpp
clang++ -o pois_clang -std=c++11 -stdlib=libstdc++ pois.cpp
clang++ -o pois_clang_libc -std=c++11 -stdlib=libc++ pois.cpp
 

Résultat: