Перестановочный конгруэнтный генератор (64-битный, PCG64 DXSM)

класс numpy.random.PCG64DXSM(seed=None)

BitGenerator для генератора псевдослучайных чисел PCG-64 DXSM.

Параметры:

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

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

Примечания

PCG-64 DXSM — это 128-битная реализация перестановочного конгруэнтного генератора О'Нила ([1], [2]). PCG-64 DXSM имеет период \(2^{128}\) и поддерживает продвижение на произвольное количество шагов, а также \(2^{127}\) потоков. Конкретный член семейства PCG, который мы используем, — PCG CM DXSM 128/64. Он отличается от PCG64 в том, что использует более сильную выходную функцию DXSM, 64-битный "дешёвый множитель" в LCG и выводит из состояния перед его обновлением, а не обновляет-затем-выводит.

PCG64DXSM предоставляет капсулу, содержащую указатели на функции, которые производят числа с плавающей запятой двойной точности, а также беззнаковые 32- и 64-битные целые числа. Они не могут быть использованы напрямую в Python и должны быть обработаны Generator или аналогичный объект, поддерживающий низкоуровневый доступ.

Поддерживает метод advance для продвижения ГСЧ на произвольное количество шагов. Состояние ГСЧ PCG-64 DXSM представлено 2 128-битными беззнаковыми целыми числами.

Состояние и инициализация

The PCG64DXSM вектор состояния состоит из 2 беззнаковых 128-битных значений, которые внешне представлены как целые числа Python. Одно из них — состояние ГПСЧ, которое продвигается линейным конгруэнтным генератором (LCG). Второе — фиксированное нечетное приращение, используемое в LCG.

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

Параллельные возможности

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

>>> from numpy.random import Generator, PCG64DXSM, SeedSequence
>>> sg = SeedSequence(1234)
>>> rg = [Generator(PCG64DXSM(s)) for s in sg.spawn(10)]

Гарантия совместимости

PCG64DXSM гарантирует, что фиксированное начальное значение всегда будет давать одинаковый поток случайных целых чисел.

Ссылки

[1]

«PCG, семейство лучших генераторов случайных чисел»

[2]

О'Нилл, Мелисса Э. "PCG: Семейство простых, быстрых, эффективных по памяти статистически хороших алгоритмов генерации случайных чисел"

Состояние

state

Получить или установить состояние ГПСЧ

Параллельная генерация

advance(дельта)	Продвиньте базовый ГСЧ, как если бы произошло delta выборок.
jumped([jumps])	Возвращает новый генератор случайных чисел с перепрыгнутым состоянием.

Расширение

cffi	CFFI интерфейс
ctypes	интерфейс ctypes