Генератор псевдослучайных чисел Philox

class numpy.random.Philox(seed=None, counter=None, key=None)

Контейнер для генератора псевдослучайных чисел Philox (4x64).

Параметры

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

Зерно для инициализации BitGenerator. Если None, то свежая, непредсказуемая энтропия будет взята из ОС. Если передаётся int или array_like[ints], то оно будет передано в SeedSequence для получения начального состояния BitGenerator. Также можно передать экземпляр SeedSequence.

counter{None, int, array_like}, optional

Счётчик для использования в состоянии Philox. Может быть целым числом Python (long в 2.x) в диапазоне [0, 2**256) или массивом из 4 элементов типа uint64. Если не указано, RNG инициализируется значением 0.

key{None, int, array_like}, optional

Ключ для использования в состоянии Philox. В отличие от seed, значение в ключе устанавливается напрямую. Может быть целым числом Python в диапазоне [0, 2**128) или массивом из 2 элементов типа uint64. key и seed не могут быть использованы одновременно.

Примечания

Philox — 64-битный генератор псевдослучайных чисел, использующий счётчик на основе более слабых (и более быстрых) версий криптографических функций [1]. Экземпляры с различными значениями ключа производят независимые последовательности. Philox имеет период и поддерживает произвольное продвижение и перепрыгивание последовательности с шагом . Эти функции позволяют генерировать несколько неперекрывающихся последовательностей.

Philox предоставляет капсулу, содержащую указатели на функции, которые производят числа с плавающей точкой и целые числа без знака 32 и 64 бит. Они не подлежат непосредственному использованию в Python и должны быть использованы объектом Generator или аналогичным объектом, поддерживающим доступ к низкоуровневым функциям.

Состояние и Инициализация

Вектор состояния Philox состоит из 256-битного значения, закодированного в виде массива из 4 элементов типа uint64, и 128-битного значения, закодированного в виде массива из 2 элементов типа uint64. Первый — счётчик, который увеличивается на 1 для каждого 4-х 64-битных случайных чисел, произведённых. Второй — ключ, определяющий генерируемую последовательность. Использование различных ключей приводит к независимым последовательностям.

Входной параметр seed обрабатывается SeedSequence для генерации ключа. Счётчик устанавливается в 0.

В качестве альтернативы, можно опустить параметр seed и установить key и counter напрямую.

Параллельные Функции

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

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

Philox может быть использовано в параллельных приложениях путём вызова метода jumped для продвижения состояния так, как будто случайных чисел были сгенерированы. В качестве альтернативы, advance может быть использовано для продвижения счётчика на любой положительный шаг в диапазоне [0, 2**256). При использовании jumped, все генераторы должны быть объединены, чтобы убедиться, что сегменты поступают из одной последовательности.

>>> from numpy.random import Generator, Philox
>>> bit_generator = Philox(1234)
>>> rg = []
>>> for _ in range(10):
...    rg.append(Generator(bit_generator))
...    bit_generator = bit_generator.jumped()

В качестве альтернативы, Philox может быть использовано в параллельных приложениях, используя последовательность различных ключей, где каждый экземпляр использует различный ключ.

>>> key = 2**96 + 2**33 + 2**17 + 2**9
>>> rg = [Generator(Philox(key=key+i)) for i in range(10)]

Гарантия Совместимости

Philox гарантирует, что фиксированный seed всегда будет производить один и тот же поток случайных целых чисел.

Ссылки

1

John K. Salmon, Mark A. Moraes, Ron O. Dror и David E. Shaw, «Параллельные случайные числа: так просто, как 1, 2, 3», Труды Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранилищам и анализу (SC11), Нью-Йорк, NY: ACM, 2011.

Примеры

>>> from numpy.random import Generator, Philox
>>> rg = Generator(Philox(1234))
>>> rg.standard_normal()
0.123  # random

Атрибуты

lock: threading.Lock

Экземпляр блокировки, который используется совместно, чтобы один и тот же генератор бит мог использоваться в нескольких генераторах без повреждения состояния. Код, который генерирует значения из генератора бит, должен удерживать блокировку генератора бит.

Состояние

Параллельная генерация

Расширение