Переставленный конгруэнтный генератор (64-битный, PCG64)

class numpy.random.PCG64(seed=None)

Генератор битов для псевдослучайного числа генератора PCG-64.

Параметры

seed{None, int, array_like[ints], SeedSequence}, optional

Зерно для инициализации BitGenerator. Если None, то свежая, непредсказуемая энтропия будет взята из ОС. Если передается int или array_like[ints], то он будет передан в SeedSequence для вывода начального BitGenerator состояния. Также можно передать экземпляр SeedSequence.

Примечания

PCG-64 — это 128-битная реализация пермутированного конгруэнтного генератора O’Neill ([1], [2]). PCG-64 имеет период и поддерживает продвижение на произвольное количество шагов, а также потоков. Конкретный член семейства PCG, который мы используем, — PCG XSL RR 128/64, как описано в статье ([2]).

PCG64 предоставляет капсулу, содержащую указатели на функции, которые производят двойные и беззнаковые 32 и 64-битные целые числа. Они не могут быть напрямую использованы в Python и должны быть использованы объектом Generator или аналогичным объектом, который поддерживает низкоуровневый доступ.

Поддерживает метод advance для продвижения генератора псевдослучайных чисел на произвольное количество шагов. Состояние генератора псевдослучайных чисел PCG-64 представлено двумя 128-битными беззнаковыми целыми числами.

Состояние и Инициализация

Вектор состояния PCG64 состоит из 2 беззнаковых 128-битных значений, которые внешне представлены как целые числа Python. Одно — состояние PRNG, которое расширяется линейным конгруэнтным генератором (LCG). Второе — фиксированное нечетное приращение, используемое в LCG.

Входное зерно обрабатывается SeedSequence для генерации обоих значений. Приращение не может быть установлено независимо.

Параллельные особенности

Предпочтительный способ использования BitGenerator в параллельных приложениях — использование метода SeedSequence.spawn для получения значений энтропии и использования этих значений для генерации новых BitGenerators:

>>> from numpy.random import Generator, PCG64, SeedSequence
>>> sg = SeedSequence(1234)
>>> rg = [Generator(PCG64(s)) for s in sg.spawn(10)]

Гарантия совместимости

PCG64 гарантирует, что фиксированное зерно всегда будет производить одну и ту же последовательность случайных целых чисел.

Список литературы

1

“PCG, Семейство улучшенных генераторов случайных чисел”

2(1,2)

O’Neill, Melissa E. “PCG: Семейство простых быстрых экономичных статистически хороших алгоритмов для генерации случайных чисел”

Состояние

Параллельная генерация

Расширение