用于集群环境的随机数生成器
如何在集群上生成独立的伪随机数，例如用于蒙特卡罗仿真？ 我可以有很多计算节点（例如100），并且我需要在每个节点上生成数百万个数字。 我需要保证一个节点上的PRN序列不会与另一个节点上的PRN序列重叠。
您绝不应该使用从相同原始流获取的可能重叠的随机流。 如果你还没有测试结果交错流，你不知道它的统计质量。
幸运的是， Mersenne Twister（MT）将帮助您完成您的配送任务。 使用其专用算法（称为动态创建器 （以下简称DC）），您可以创建独立的随机数生成器 ，生成高度独立的随机数据流。
每个流都将在将使用它的节点上创建。 基本上，可以将DC视为面向对象范例中的构造函数，从而创建不同的MT实例。 每个不同的实例被设计为产生高度独立的随机序列。
你可以在这里找到DC：http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/DC/dc.html
使用起来非常简单，您可以修复不同的参数，例如您想要获取的不同MT实例的数量或这些MT的周期。 取决于其输入参数，DC将会改变运行时间。
除了随DC一起提供的自述文件之外，还可以查看DC归档文件中的example/new_example2.c文件。 它显示了在给定不同输入标识符的情况下获取独立序列的调用示例，这基本上是您必须确定群集作业的方法。
最后，如果您打算更多地了解如何在并行或分布式环境中使用PRNG，我建议您阅读这些科学文章：
随机高性能计算随机流的实际分布 ，David RC Hill，高性能计算和仿真国际会议（HPCS），2010
好的，回答＃2 ;-)
我要说...保持简单。 只需使用“短”种子来启动MT（想象这种种子因缺乏更好的限制而为232比特）。 这假定短种子生成“充分分布”MT起始状态（例如希望在我的其他答案中的代码中的init_genrand ）。 这并不能保证平均分配的开始状态，而是保证“足够好”，见下文。
每个节点将使用它自己的预先选择的种子序列（发送的随机种子列表或者像number_nodes * node_number * iteration的公式）。 重要的是，最初的“短”种子永远不会在节点间重复使用。
然后，每个节点将使用一个MT PRNG与该种子初始化n倍其中n <<< MT_period / max_value_of_short_seed （TT800是2800-1和MT19937是219937-1，所以n仍然可以是一个非常大的数字）。 在n次之后，节点移动到所选列表中的下一个种子。
尽管我没有（也不能）提供一个“保证”，即任何节点都不会在同一时间（或根本不会）有重复的序列，但这里是AMD关于使用不同的分支的说法：（很明显，初始播种算法播放一名角色）。
在这里描述的创建多个流的四种方法中，这是最不令人满意的 ...例如，如果初始值相距不够远，则从不同起点生成的序列可能会重叠。 如果发生器的使用周期很大，则重叠序列的可能性会降低。 虽然不能保证序列的独立性，但由于其非常大的周期，使用具有随机起始值的Mersenne Twister不太可能导致问题 ，特别是如果所需序列的数量很少的话......
快乐的编码。
我可以在每个节点上跳到序列中的已知距离。 但是，对于Mersenne-Twister或其他任何良好的PRNG，是否存在这样的算法？这可以通过合理的时间和内存来完成？
是的，请参阅http://theo.phys.sci.hiroshima-u.ac.jp/~ishikawa/PRNG/mt_stream_en.html。 这是获得独立随机数字流的绝佳解决方案。 通过比每个流所需的随机数的数量更大的跳转来创建每个流的开始，这些流不会重叠。
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