你能在 python 中复制 matlab 的旧伪随机数生成器吗？答案

【问题标题】：Can you replicate matlab's older pseudo-random number generators in python?你能在 python 中复制 matlab 的旧伪随机数生成器吗？
【发布时间】：2019-07-09 03:37:51
【问题描述】：

我正在尝试在 python 中分析随机数的随机流。具体来说，我正在研究来自 matlab 的以下伪随机流：mt19937ar（Mersenne Twister）、mcg16807（LCG）和 swb2712（带借位生成器的修改减法）。这是 matlab 的 PRNG 的reference page。

我知道 Mersenne Twister 是 python 中使用的默认随机生成器，我相信 numpy，mcg16807 也应该是可复制的，因为它是 LCG，但我不确定如何在 python 中复制 swb2712，因为它可能是专有的到matlab，我找不到源代码。我正在尝试做的事情是否可能，或者我应该诉诸使用 matlab 并收工？

【问题讨论】：

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我知道 python 很好，而且 yadda yadda，但是如果您确实可以访问 MATLAB，那么使用它不是更容易吗？这样，您还可以确保用于比较您要比较的任何内容的代码完全相同，并且不会冒险在编码方面存在一些差异，而且您可以节省时间
如果您不知道对已发布算法进行了哪些修改，这将很困难。顺便说一句，如果你想重现 Matlab 产生的随机数，你也必须使用相同的方法来播种 RNG。

标签： python matlab random statistics probability

【解决方案1】：

从这个博客来看，它似乎是基于 George Marsaglia 的 ziggurat 算法的变体（生成正态分布的随机数） https://blogs.mathworks.com/cleve/2015/05/18/the-ziggurat-random-normal-generator/

两个有用的参考资料...

George Marsaglia 和 W. W. Tsang，“生成随机变量的 ziggurat 方法”。统计软件杂志 5, 1-7, 2000 http://www.jstatsoft.org/v05/i08

Jurgen A. Doornik，“一种改进的 Ziggurat 方法来生成正态随机样本。” PDF，Nutfield 学院，牛津，2005 http://www.doornik.com/research/ziggurat.pdf

该演示文稿还将其详细描述为 swb2712：Modified Subtract-with-Borrow generator，具有滞后 27 和 12 ...http://profmsaeed.org/wp-content/uploads/2009/08/MATLAB-V.ppt

希望有帮助！

【讨论】：

如果将来有人偶然发现这篇文章，这是正确的解决方案，但复制修改后的算法工作量太大，因为实际上我只需要足够个数字来能够进行统计分析。一个更简单的解决方案是为每个相应的 rng 生成几十万/百万个数字并将它们作为变量存储在 matlab 中。然后，您可以将它们导出为 .DAT 文件以在 python 中使用。
它始终是存储与资源/算法的折衷……George Marsaglia 和 Wai Wan Tsang 的论文“用于生成随机变量的 Ziggurat 方法”的 c 代码可以移植到 MATLAB （通常只直接考虑将 MATLAB 1 索引到 N 而 C 代码从 0 到 N-1 的差异。对于 JURGEN A DOORNIK 的“一种改进的 Ziggurat Method to Generate Normal Random Samples”的情况也是如此。实际上 MATLAB 接受编译后的 C - 使用 mex 函数编写代码。完成后在我的 TODO 列表中发布。
Jurgen A Doornik Research at doornik.com/research.html#journals 有一个 Doornik, J.A. 的条目。（2005 年）。一种用于生成正常随机样本的改进的 Ziggurat 方法...链接到他的代码（压缩）是 doornik.com/research/ziggurat_code.zip 这将使事情变得更容易。