Генератор псевдослучайных чисел Philox

classnumpy.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 будет использована свежая, непредсказуемая энтропия из ОС. Если передан int или array_like[ints], то он будет передан SeedSequence для вывода 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 [0, 2**256) или массивом uint64 из 4 элементов. Если не указан, 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 [0, 2**128) или массивом uint64 из 2 элементов. key и seed не могут быть использованы одновременно.

Примечания

Philox — 64-битный генератор псевдослучайных чисел, использующий схему на основе счётчика, основанную на более слабых (и более быстрых) версиях криптографических функций [1]. Экземпляры, использующие разные значения ключа, генерируют независимые последовательности. Philox имеет период \(2^{256} - 1\) и поддерживает произвольное продвижение и переход к последовательности с шагом \(2^{128}\). Эти особенности позволяют генерировать несколько неперекрывающихся последовательностей.

Philox предоставляет капсулу с указателями функций, которые генерируют числа с плавающей запятой двойной точности и целые числа с 32 и 64 битами без знака. Они не подлежат прямому использованию в Python и должны быть использованы объектом Generator или подобным объектом, поддерживающим доступ на низком уровне.

Состояние и Инициализация

Вектор состояния Philox состоит из 256-битового значения, закодированного как массив uint64 из 4 элементов, и 128-битового значения, закодированного как массив uint64 из 2 элементов. Первый — это счётчик, который увеличивается на 1 при каждом получении 4 64-битных псевдослучайных чисел. Второй — ключ, который определяет генерируемую последовательность. Использование разных ключей приводит к независимым последовательностям.

Ввод seed обрабатывается SeedSequence для генерации ключа. Счётчик устанавливается в 0.

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

Параллельная генерация

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

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

Philox может быть использован в параллельных приложениях, вызвав метод jumped для продвижения состояния как если бы было сгенерировано \(2^{128}\) случайных чисел. В качестве альтернативы, можно использовать advance для продвижения счётчика на любой положительный шаг в [0, 2**256). При использовании jumped все генераторы должны быть объединены для обеспечения того, чтобы сегменты происходили 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 использован в параллельных приложениях, используя последовательность отдельных 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 генерировать ту же последовательность случайных целых чисел.

Ссылки

[1]

Джон К. Сэлмон, Марк А. Мораес, Рон О. Дрор и Дэвид Э. Шоу, «Параллельные случайные числа: так же просто, как 1, 2, 3», Труды Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям, сетям, хранилищам и анализу (SC11), Нью-Йорк, США: 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, используемый совместно, чтобы один и тот же генератор битов мог использоваться в нескольких генераторах без нарушения состояния. Код, генерирующий значения из генератора битов, должен удерживать блокировку генератора битов.