如何用Matlab产生可重复的随机数

2017/10/31istorie_admin编程没有评论

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1. 前言

Matlab产生的随机数是伪随机数。所谓伪随机数，就是指

给定一个初始状态
按照某种方法或规律

而产生的随机数。

只要初始状态和方法相同，产生的随机数就是相同的。

以下试验均通过 Matlab R2016a 进行，适用于函数 rand, randi, 和 randn 。用到的参考资料有，

参考资料1：https://www.mathworks.com/help/matlab/math/generate-random-numbers-that-are-repeatable.html#bt1uhlr
参考资料2：https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/rng.html
参考资料3：https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/randstream.html
参考资料4：https://www.mathworks.com/help/matlab/math/why-do-random-numbers-repeat-after-startup.html

如果你想直接产生可重复的随机数，而没有耐心看前面的部分，请直接跳到第5节。

2. 对应的术语

在Matlab中：

初始状态对应：种子和状态向量，
某种方法或规律对应：随机数生成器类型。

3. 如何设置随机数种子与随机数生成器类型

3.1 随机数生成器类型有哪些

可供设置的随机数生成器类型见下表，来自参考资料2。

3.2 种子的取值范围

目前，好像没有找到资料指明种子的取值范围。事实上Matlab的错误提示给出了答案：小于 2^32 的非负整数。

3.3 设置语法

设置种子的值与随机数生成器类型语法如下：

rng(seed); %保持当前的随机数生成器类型，设置种子值为seed
rng(100); %保持当前的随机数生成器类型，设置种子值为100
rng(seed, generator); %设置种子值为100，并指定随机数生成器为generator
rng(0,'twister'); %设置种子值为0，并指定随机数生成器为Mersenne Twister

设置建议：一般说来，虽然只指定种子而不改变类型也是可以的，但是建议同时设定两个，因为参考资料1中提到：

翻译过来就是：

如果你想要：
保证你的代码在当前及今后的 Matlab 版本中都运行一致，
保证你在之前的 Matlab 版本中写的代码并运行的结果与现在一致，
保证你的代码在运行其他代码之后的运行结果一致，
请同时指定种子与生成器类型。

4. Matlab启动时的默认行为

Matlab启动时的默认行为如下：

– 设置种子类型为Mersenne Twister
– 设置种子为0
– 设置状态向量为一默认的初始值

这三句可通过 rng(0,’twister’) 实现，等效于 rng(‘default’) 。

等效的原因是在通过rng(seed)或rng(seed, generator)设置种子时，Matlab会自动重置状态向量为初始状态。

因此实际上，Matlab每次启动之后，同样的代码产生的随机数应该是一样的（当然要在同一个版本的Matlab下，因为不同版本的Matlab可能会调整随机数生成器类型与默认种子）。

5. 如何产生可重复的随机数

一个简单有效而比较愚蠢的办法，运行完代码之后重启Matlab，重启后下一次运行的结果和上一次保证是一模一样的。

另一个办法，根据刚才所述，只要设置好种子值与随机数生成器类型即可。

例如，如果在产生随机数前，我都运行这个命令

rng(1,'twister');

那么每次运行rand(5)产生的结果都是

>> rng(1,'twister');
>> rand(5)

ans =

0.4170 0.0923 0.4192 0.6705 0.8007
0.7203 0.1863 0.6852 0.4173 0.9683
0.0001 0.3456 0.2045 0.5587 0.3134
0.3023 0.3968 0.8781 0.1404 0.6923
0.1468 0.5388 0.0274 0.1981 0.8764

这个办法有一个缺陷：作用是全局的。设置完种子值和随机数生成器类型，之后产生的所有随机数都会受此影响。

如果我想要同时产生多个随机数流，并在某个时刻只对某个或某几个随机数流进行重置，则需要用到下面的 RandStream 函数。