1 değerden N bağımsız rasgele sayı üretecini tohumlamanın en iyi yolu

Programımda, her biri büyük bir veri kümesi örneklemek için kullanılan kendi RNG ile N ayrı iş parçacıkları çalıştırmak gerekir. Sonuçların çoğaltılması için tüm bu süreci tek bir değerle tohumlayabilmem gerekiyor.

Her indeks için tohumu basitçe art arda artırmak yeterli midir?

Şu anda Mersenne Twister sahte rasgele sayı üreteci kullanan numpy's kullanın RandomState.

Aşağıdaki kod pasajı:

# If a random number generator seed exists
if self.random_generator_seed:
    # Create a new random number generator for this instance based on its
    # own index
    self.random_generator_seed += instance_index
    self.random_number_generator = RandomState(self.random_generator_seed)

Esasen kullanıcı tarafından girilen bir tohumla (varsa) başlıyorum ve her örnek / iş parçacığı için sırayla çalışan örneğin dizinini (0'dan N-1'e) ekliyorum. Bunun iyi bir uygulama olup olmadığını veya bunu yapmanın daha iyi bir yolu olup olmadığını bilmiyorum.

Kesinlikle harika bir uygulama değil. Örneğin, 12345 ve 12346 kök tohumlarıyla iki işlem yaptığınızda ne olacağını düşünün. Her işlemin N-1ortak akışları olacaktır .

Mersenne Twister uygulamaları ( numpy.randomve dahil random), tamsayı tohumunu MT'nin kullandığı büyük durum vektörüne (624 32 bit tamsayı) genişletmek için tipik olarak farklı bir PRNG kullanır; bu dizidir RandomState.get_state(). İstediğinizi yapmanın iyi bir yolu, giriş tamsayı ile bir kez ekilen PRNG'yi çalıştırmak ve ondan N*62432 bit tamsayı almaktır. Bu akışı Ndurum vektörlerine ayırın ve RandomState.set_state()her RandomStateörneği açıkça başlatmak için kullanın . Sen C kaynaklara başvurmayı gerekebilir numpy.randomveya _random(bunlar aynı) PRNG olduğunu almak için standart kitaplığından. Herkes Python için bu PRNG bağımsız bir sürümünü uygulamak emin değilim.

Paralel işlemede kullanılan bir çözüm, rastgele jeneratörünüzü kullanmaktır$\Phi(u)$, nerede $u$ senin tohumun mu? $N$-batches:

1. üretmek $\Phi(u),\Phi^N(u),\Phi^{2*N}(u),...$
2. üretmek $\Phi^2(u),\Phi^{1+N}(u),\Phi^{1+2*N}(u),...$
3. ...
4. üretmek $\Phi^{N-1}(u),\Phi^{N-1+N}(u),\Phi^{N-1+2*N}(u),...$

nerede $\Phi^n(u)=\Phi(\Phi^{n-1}(u))$. Bu şekilde tek bir tohum kullanırsınız ve dizileriniz tekdüze ve bağımsızdır.

Şimdi bunu başarmak için yöntemleri olan RandomGen adlı bir Python paketi var.

Bu destekler tek tohum, yanı sıra MT19937 gibi eski rastgele sayı jeneratörler için bir atlama protokolünden oluşturulan bağımsız akışları.

Bazı insanlar, sıralı tohumlar tarafından üretilen rasgele sayılarda korelasyonlar olduğunu iddia eder. /programming/10900852/near-seeds-in-random-number-generation-may-give-slike-random-numbers Bunun ne kadar doğru olduğundan emin değilim.

Endişeleniyorsanız, neden diğer tüm jeneratörler için tohumları seçmek için tek bir rastgele sayı üreteci kullanmıyorsunuz?