f(g(x)) 一起或分开的结果不一致

Question

在在函数中设置随机种子的过程中，我遇到了一个奇怪的情况。考虑函数 f 和 g，每个函数都设置随机种子，然后执行简单的随机化操作：

g <- function(size) { set.seed(1) ; runif(size) }
f <- function(x) { set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }

因为每个函数都会设置随机种子，所以我希望每个函数在给定相同输入的情况下始终具有相同的 return 值。这意味着 f(g(2)) 应该 return 与 x <- g(2) ; f(x) 相同。令我惊讶的是，情况并非如此：

f(g(2))
# [1] 0.1520975 0.3379658

x <- g(2)
f(x)
# [1] 0.04908784 0.26137017

这是怎么回事？

Answer 1

这是双缝R实验的一个例子。当 x 被观察时，它就像一个粒子；当未被观察到时，它就像一个波浪。看

g <- function(size) { set.seed(1) ; runif(size) }
f <- function(x) {set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }
f2 <- function(x) {print(x); set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }

f(g(2))
# [1] 0.1520975 0.3379658

x <- g(2)
f(x)
# [1] 0.04908784 0.26137017


f2(g(2))
# [1] 0.2655087 0.3721239
# [1] 0.04908784 0.26137017

x <- g(2)
f2(x)
# [1] 0.2655087 0.3721239
# [1] 0.04908784 0.26137017

我只是在哄你。 print 正在逼迫 x。你可以明确地做到这一点

f <- function(x) {force(x); set.seed(2) ; x*runif(length(x)) }
x <- g(2)
f(x)
# [1] 0.04908784 0.26137017

但不是这个

f(force(g(2)))
# [1] 0.1520975 0.3379658

Answer 2

您的 f() 函数的 x 参数仅在函数内部实际使用时才计算。这意味着当您尝试计算 f(g(2)).

时，set.seed(2) 在执行 g() 函数之前被评估
> f(g(2)) [1] 0.1520975 0.3379658

基本上等同于：

> set.seed(2) > set.seed(1) > result <- runif(2) > result*runif(length(result)) [1] 0.1520975 0.3379658

f(g(x)) 一起或分开的结果不一致

Inconsistent results for f(g(x)) together or split up

r

random

random-seed