1つの値からN個の独立した乱数ジェネレータをシードする最良の方法

私のプログラムでは、大規模なデータセットのサンプリングに使用される独自のRNGを使用して、それぞれN個の個別のスレッドを実行する必要があります。結果を再現できるように、このプロセス全体に単一の値をシードできるようにする必要があります。

各インデックスのシードを単純に順次増やすだけで十分ですか？

現在、私は使用numpyのRandomStateメルセンヌツイスターの擬似乱数生成器を使用しています。

以下のコードの抜粋：

# If a random number generator seed exists
if self.random_generator_seed:
    # Create a new random number generator for this instance based on its
    # own index
    self.random_generator_seed += instance_index
    self.random_number_generator = RandomState(self.random_generator_seed)

基本的に、ユーザーが入力したシード（存在する場合）から始め、インスタンス/スレッドごとに、実行中のインスタンスのインデックス（0からN-1）を順番に追加します。これが良い習慣なのか、これを行うより良い方法があるのか​​はわかりません。

確かに、それは素晴らしい習慣ではありません。たとえば、12345と12346のルートシードで2つの実行を実行するとどうなるかを考えますN-1。各実行には共通のストリームがあります。

Mersenne Twister実装（numpy.randomおよびを含むrandom）は通常、異なるPRNGを使用して、MTが使用する大きな状態ベクトル（624 32ビット整数）に整数シードを拡張します。これはの配列ですRandomState.get_state()。あなたが望むことをする良い方法は、そのPRNGを実行し、入力整数を一度シードしてN*624、そこから32ビット整数を取得することです。そのストリームをN状態ベクトルに分割し、RandomState.set_state()各RandomStateインスタンスを明示的に初期化するために使用します。そのPRNGを取得するには、標準ライブラリのCソースnumpy.randomまたは_random標準ライブラリからの参照が必要になる場合があります（これらは同じです）。誰かがそのPRNG for Pythonのスタンドアロンバージョンを実装したかどうかはわかりません。

使用される溶液の並列処理は、あなたの乱数発生器を使用することである、することによって、あなたの種子であり -batches。$\Phi(u)$$u$$N$

1. 生成$\Phi(u),\Phi^N(u),\Phi^{2*N}(u),...$
2. 生成$\Phi^2(u),\Phi^{1+N}(u),\Phi^{1+2*N}(u),...$
3. ...
4. 生成$\Phi^{N-1}(u),\Phi^{N-1+N}(u),\Phi^{N-1+2*N}(u),...$

ここで、です。この方法では、単一のシードを使用し、シーケンスはすべて均一で独立しています。$\Phi^n(u)=\Phi(\Phi^{n-1}(u))$

これを実現するメソッドを持つRandomGenというPythonパッケージができました。

それはサポートして単一の種、ならびにMT19937などの古い乱数発生器のための跳躍プロトコルから作成された独立したストリームを。

一部の人々は、シーケンシャルシードによって生成された乱数に相関があると主張しています。/programming/10900852/near-seeds-in-random-number-generation-may-give-similar-random-numbersそれがどれほど本当かわからない。

それが心配な場合は、単一の乱数ジェネレータを使用して、他のすべてのジェネレータのシードを選択してみませんか？