如何在RcppArmadillo中复制随机抽样？

Question

如何在RcppArmadillo中复制随机抽样？

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这里有一个C ++函数，用于绘制具有零均值和标准偏差为s的N个独立正态分布随机数。

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

#include <RcppArmadillo.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]] 
List rnorm_cpp(double s, int N){

    arma::colvec epsilon = s * arma::randn(N);
    return List::create(Named("e") = epsilon);

}

这里有一个（几乎相同的）R版本

rnormR <- function(s, N){

  epsilon <- rnorm(N, mean = 0, sd = s)
  return(list(e = epsilon))

}

在引用了rnorm_cpp和rnormR之后，我运行了以下代码：

set.seed(1234)
fooR <- rnormR(s = 5, N = 10)

set.seed(1234)
barR <- rnormR(s = 5, N = 10)

set.seed(1234)
fooCpp <- rnorm_cpp(s = 5, N = 10)

set.seed(1234)
barCpp <- rnorm_cpp(s = 5, N = 10)

最后，我运行了identical命令，并得到了以下结果：

> identical(fooR, barR)
[1] TRUE
> identical(barR, fooCpp)
[1] FALSE
> identical(fooCpp, barCpp)
[1] FALSE

我原以为这三个变量的结果都将是TRUE，但事实并非如此。如何实现：(1)使得多次调用rnorm_cpp时生成相同的随机数；(2)让rnormR和rnorm_cpp产生相同的随机数？

- inhuretnakht

你难道不需要假设 Rcpp 的 RNG 与 R 的相同吗？这是一个可疑的命题。 - IRTFM

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因为这是真的 :) 这一直是 Rcpp 的一个特性 - 但在这里他正在调用 Armadillo 的 RNG，而这个假设确实是可疑的，正如我刚刚详细说明的那样。 - Dirk Eddelbuettel

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Dirk Eddelbuettel · Accepted Answer

函数 arma::randn() 与 R RNGs 没有关联，因此调用 set.seed() 不会对其产生影响。

在 Rcpp 中，我们利用了精细的 R API，这使得我们可以从 R 和 C++ 访问相同的 RNGs。通过在 RNGScope 实例中小心谨慎地使用（这些实例会自动插入），RNG 状态始终在 R 和 C++ 之间正确。

但是，你不能假设任何其他第三方 RNG（在这里是 Arma）也已经自动对齐。此外，在这种特殊情况下，Conrad 的 Armadillo 文档很清楚：

要更改种子，请使用 std::srand() 函数。

为了说明问题（嗨，@DWin），这里是一个完整的 R 和 C++ 示例：

R> set.seed(42); rnorm(5)           ## Five N(0,1) draws in R
[1]  1.3710 -0.5647  0.3631  0.6329  0.4043
R> cppFunction('NumericVector foo(int n) { return rnorm(n); }')
R> set.seed(42); foo(5)             ## Five N(0,1) draws from C++ fun.
[1]  1.3710 -0.5647  0.3631  0.6329  0.4043
R>

我们通过相同的随机数生成器种子和实际调用R提供的相同随机数生成器，使用R和C++得到了相同的数字。