R随机数生成器存在故障？

Question

8

我在研究R语言的随机数生成器（RNG），并且好奇当需要生成大量的随机数时，32位实现的Mersenne-Twister是否会限制其性能。因此，我进行了一个简单的测试：

set.seed(8)
length(unique(runif(1e8)))
# [1] 98845641
1e8 - 98845641
# 1154359

事实证明，在1亿次抽取中确实存在大量重复。

当我切换到由dqrng包实现的64位MT RNG版本时，问题就不会出现。

“64位”是指所使用的浮点数类型吗？

我的结论是因为可能数字范围更大（64位FP vs 32位FP），在使用64位MT时重复的可能性较小，这是正确的吗？

- R J

1

@Roland，如果是这样的话，在不同的伪随机数生成器上执行相同的命令应该会产生类似的结果，但事实并非如此。我认为unique函数执行精确匹配，就像identical函数一样。请尝试使用unique(c(pi, pi + 1e-10))。 - RJ-

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Weihuang Wong · Accepted Answer

来自?Random：

不要依赖于RNG的低位随机性。大多数提供的均匀生成器返回32位整数值，这些值转换为双精度浮点数，因此它们最多可以取2^32个不同的值，而长时间运行会返回重复的值。

实际上，当我们计算有重复项的预期抽样次数时，我们得到：

M <- 2^32
n <- 1e8
(n * (1 - (1 - 1 / M)^(n - 1))) / 2
# [1] 1150705

这非常接近您所得到的结果。