在 R 和 Julia 中生成相同的随机数

Question

我想在 R 和 Julia 中生成相同的随机数。两种语言似乎都默认使用 Mersenne-Twister 库，但是在 Julia 1.0.0 中：

julia> using Random
julia> Random.seed!(3)
julia> rand()
0.8116984049958615

产生 0.811...，而在 R 中：

set.seed(3)
runif(1)

产生 0.168.

有什么想法吗？

相关的 SO 问题 here and here。

我的用例供感兴趣的人使用：通过将输出与 R 中等效库的输出进行比较，测试需要随机数生成（例如统计引导）的新 Julia 代码。

Answer 1

这是个老问题了。

Paul Gilbert 在 1990 年代后期 (!!) 解决了同样的问题，当时他试图断言 R（当时是新人）中的模拟给出了与 S-Plus（当时是现任）中的模拟相同的结果。

他的解决方案，仍然是 AFAICT 的黄金方法：用两种语言重新实现新代码，因为这是确保相同的播种、状态……以及任何其他影响它的唯一方法。

Answer 2

参见：

?set.seed

"Mersenne-Twister": 来自 Matsumoto 和 Nishimura (1998)。周期为 2^19937 - 1 且在 623 个连续维度（在整个周期内）均等分布的扭曲 GFSR。 “种子”是一组 624 维的 32 位整数加上该集合中的当前位置。

您可能会看到是否可以从两种语言 link 到相同的 C 代码。如果要查看 list/vector，请键入：

.Random.seed

Answer 3

按照@Khashaa 提出的 RCall 建议，很明显您可以设置种子并从 R 中获取随机数。

julia> using RCall

julia> RCall.reval("set.seed(3)")
RCall.NilSxp(16777344,Ptr{Void} @0x0a4b6330)

julia> a = zeros(Float64,20);

julia> unsafe_copy!(pointer(a), RCall.reval("runif(20)").pv, 20)
Ptr{Float64} @0x972f4860

julia> map(x -> @printf("%20.15f\n", x), a);
   0.168041526339948
   0.807516399072483
   0.384942351374775
   0.327734317164868
   0.602100674761459
   0.604394054040313
   0.124633444240317
   0.294600924244151
   0.577609919011593
   0.630979274399579
   0.512015897547826
   0.505023914156482
   0.534035353455693
   0.557249435689300
   0.867919487645850
   0.829708693316206
   0.111449153395370
   0.703688358888030
   0.897488264366984
   0.279732553754002

来自R：

> options(digits=15)
> set.seed(3)
> runif(20)
 [1] 0.168041526339948 0.807516399072483 0.384942351374775 0.327734317164868
 [5] 0.602100674761459 0.604394054040313 0.124633444240317 0.294600924244151
 [9] 0.577609919011593 0.630979274399579 0.512015897547826 0.505023914156482
[13] 0.534035353455693 0.557249435689300 0.867919487645850 0.829708693316206
[17] 0.111449153395370 0.703688358888030 0.897488264366984 0.279732553754002

** 编辑 **

根据@ColinTBowers 的建议，这是从 Julia.

访问 R 随机数的 simpler/cleaner 方法

julia> using RCall

julia> reval("set.seed(3)");

julia> a = rcopy("runif(20)");

julia> map(x -> @printf("%20.15f\n", x), a);
   0.168041526339948
   0.807516399072483
   0.384942351374775
   0.327734317164868
   0.602100674761459
   0.604394054040313
   0.124633444240317
   0.294600924244151
   0.577609919011593
   0.630979274399579
   0.512015897547826
   0.505023914156482
   0.534035353455693
   0.557249435689300
   0.867919487645850
   0.829708693316206
   0.111449153395370
   0.703688358888030
   0.897488264366984
   0.279732553754002

在 R 和 Julia 中生成相同的随机数

Generate identical random numbers in R and Julia

r

random

julia

mersenne-twister