Найкращий спосіб посіяти N незалежних генераторів випадкових чисел з 1 значення

У моїй програмі мені потрібно запустити N окремих потоків, кожен з яких має власний RNG, який використовується для вибірки великого набору даних. Мені потрібно мати можливість зафіксувати весь цей процес одним значенням, щоб я міг відтворити результати.

Чи достатньо просто послідовно збільшувати насіння для кожного показника?

В даний час я використовую numpy's, RandomStateякий використовує генератор псевдовипадкових чисел Mersenne Twister.

Фрагмент коду нижче:

# 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)

По суті я починаю з введеного користувачем насіння (якщо воно існує), і для кожного примірника / потоку послідовно додаю індекс (від 0 до N-1) запущеного екземпляра. Я не знаю, чи це хороша практика, чи є кращий спосіб зробити це.

Це, звичайно, не велика практика. Наприклад, розгляньте, що відбувається, коли ви робите два запуски з кореневими насінням 12345 та 12346. Кожен запуск матиме N-1спільні потоки.

Реалізації Mersenne Twister (включаючи numpy.randomта random) зазвичай використовують інший PRNG для розширення цілого насіння в великий вектор стану (624 32-бітні цілі числа), який використовує MT; це масив з RandomState.get_state(). Хороший спосіб зробити те, що ви хочете, - запустити цей PRNG, посіяний цілим вхідним числом один раз, і отримати N*62432-бітні цілі числа з нього. Розділіть цей потік на Nвектори стану та використовуйте RandomState.set_state()для явної ініціалізації кожного RandomStateекземпляра. Вам, можливо, доведеться проконсультуватися з джерелами С numpy.randomабо _randomзі стандартної бібліотеки, щоб отримати PRNG (вони однакові). Я не впевнений, чи хтось реалізував окрему версію PRNG для Python.

Рішення, яке використовується при паралельній обробці, полягає у використанні вашого випадкового генератора , де - ваше насіння, шляхом -бої:$\Phi(u)$$u$$N$

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

де . Таким чином ви використовуєте одне насіння, і ваші послідовності є рівномірними та незалежними.$\Phi^n(u)=\Phi(\Phi^{n-1}(u))$

Зараз існує пакет Python під назвою RandomGen, який має методи для досягнення цього.

Він підтримує незалежні потоки, створені з одного насіння, а також протокол стрибків для старших генераторів випадкових чисел, таких як MT19937.

Деякі люди стверджують, що існують кореляції у випадкових числах, породжених послідовними насінням. /programming/10900852/near-seeds-in-random-number-generation-may-give-s подобни-random- numbers Я не впевнений, наскільки це правда.

Якщо ви переживаєте з цього приводу, чому б не використати генератор одного випадкового числа, щоб вибрати насіння для всіх інших генераторів?