后续的 RNG 种子会产生独立的随机数吗？答案

【问题标题】：Do consequtive RNG seed yield independent random numbers?后续的 RNG 种子会产生独立的随机数吗？
【发布时间】：2018-07-05 06:24:01
【问题描述】：

我有一个使用随机模拟的脚本。该脚本在一个集群上运行多次（大约 100 次）。当然，我希望每个脚本的结果彼此独立，但我也希望结果可以重现。因此，我想在脚本的开头设置随机数生成器的种子，但是这个种子在集群上的每次运行中当然必须不同。

我想这样做：

import sys
import numpy as np
# sys.argv[1] is the number of the job on the cluster
np.random.seed(int(sys.argv[1]))

但是，这当然给了我连续的种子 (1,2,3...)。随机数（以及最终）是这些连续种子的结果是随机且独立的吗？

【问题讨论】：

当然它们实际上并不是独立的。相关的问题是他们是否似乎独立。他们应该使用精心设计的 PRNG。你总是可以自己运行一些统计测试来验证。

标签： numpy random

【解决方案1】：

对于许多 PRNG 设计，使用顺序种子初始化的实例可能会导致具有不良相关性的随机序列。这在a post on the Unity Blog 中有说明。为减少出现此问题的可能性，应使用 unrelated 种子初始化这些实例（另请参阅“Multiple independent random number streams from single seed”）。

【讨论】：