随机数算法答案

【问题标题】：Random numbers algorithm随机数算法
【发布时间】：2015-08-05 05:25:38
【问题描述】：

我需要按组生成随机数：100、500、1000 和 10000 个数字制服和高斯。这是创建一些直方图和其他统计数据所必需的。

条件是不使用python自带的随机函数，所以想用这个方法（线性同余生成器）：Xn+1 ≡ (aXn + c) mod m。这里我需要 4 个变量。有人可以告诉我如何实现这个算法吗？我假设 m 变量第一次是 100

【问题讨论】：

我怀疑你会找到一个很好的 m=100 的线性同余生成器。您应该查看具有更大 m 的生成器。更好的是，如果你有时间，可以使用 Mersenne Twister。然后使用其他技术将最终结果获得到您想要的统一范围内，或者将生成器的输出转换为高斯（这里有各种关于类似主题的先前问题，因此请查找它们）。
我试过这个：n=1 c=3 x=0 m=100 for i in range(100): x = (a*x+c) % m
非常感谢大卫，我去看看
@DavidK python 的原生 PRNG 是 Mersenne Twister。
@pjs 很高兴知道这一点。了解为什么不使用本机函数的条件可能是相关的。如果是“我希望你有实现随机数生成器的经验，而不仅仅是调用random.randint()”，那么任何好的 RNG 都应该是公平的游戏。如果是“我想让你实现一个不是 Mersenne Twister 的 RNG，以便我们可以比较这两种算法”，那么当然不能使用 MT。

标签： python algorithm random

【解决方案1】：

你已经知道这是Linear congruential generator，那么有什么难读的呢？

它告诉你你已经知道的公式以及你应该如何选择它们的解释：

一般 LCG 的周期最多为 m，对于某些选择因子 a 远低于此。假设偏移量 c 非零，当且仅当：

1) c 和 m 互质

2) a - 1 能被 m 的所有素因数整除

3) 如果 m 是 4 的倍数，a - 1 是 4 的倍数。

他们甚至在下表中为您提供了这些值的一些示例。这足以实现一个简单的功能：

def LCG(seed, n, a=1664525, c=1013904223, m=2**32):
    numbers = []
    for i in xrange(n):
        seed = (a * seed + c) % m
        numbers.append(seed)

    return numbers

print LCG(3, 5)

【讨论】：

非常感谢萨尔瓦多，我真的很感激它