Распределение случайных чисел C ++ 11 не согласовано на разных платформах, какие есть альтернативы?

Я создал свои собственные дистрибутивы C ++ 11:

template <typename T>
class UniformRealDistribution
{
 public:
    typedef T result_type;

 public:
    UniformRealDistribution(T _a = 0.0, T _b = 1.0)
        :m_a(_a),
         m_b(_b)
    {}

    void reset() {}

    template <class Generator>
    T operator()(Generator &_g)
    {
        double dScale = (m_b - m_a) / ((T)(_g.max() - _g.min()) + (T)1); 
        return (_g() - _g.min()) * dScale  + m_a;
    }

    T a() const {return m_a;}
    T b() const {return m_b;}

 protected:
    T       m_a;
    T       m_b;
};

template <typename T>
class NormalDistribution
{
 public:
    typedef T result_type;

 public:
    NormalDistribution(T _mean = 0.0, T _stddev = 1.0)
        :m_mean(_mean),
         m_stddev(_stddev)
    {}

    void reset()
    {
        m_distU1.reset();
    }

    template <class Generator>
    T operator()(Generator &_g)
    {
        // Use Box-Muller algorithm
        const double pi = 3.14159265358979323846264338327950288419716939937511;
        double u1 = m_distU1(_g);
        double u2 = m_distU1(_g);
        double r = sqrt(-2.0 * log(u1));
        return m_mean + m_stddev * r * sin(2.0 * pi * u2);
    }

    T mean() const {return m_mean;}
    T stddev() const {return m_stddev;}

protected:
    T                           m_mean;
    T                           m_stddev;
    UniformRealDistribution<T>  m_distU1;
};

Равномерное распределение дает хорошие результаты, а нормальное распределение дает очень хорошие результаты:

100000 значений -> 68,159% в пределах 1 сигмы; 95,437% в пределах 2 сигм; 99,747% в пределах 3 сигм

В нормальном распределении используется метод Бокса-Мюллера, который, согласно тому, что я читал до сих пор, не является самым быстрым методом, но для моего приложения он работает более быстро.

Как равномерный, так и нормальный дистрибутивы должны работать с любым движком C ++ 11 (протестирован с помощью std :: mt19937), а обеспечивает одинаковую последовательность на всех платформах, что именно то, что я хотел.