R 个随机数几乎相同但不相同

Question

运行相同版本的 R（一个在 Linux R 服务器上，一个在 AWS 上），RNG 几乎相同，但并不总是相同。 分别来自均匀分布、伽玛分布和正态分布的 100 万个样本中：

runif()
• 产生相同的结果。
rgamma()
• 产生7个小差异；否则结果相同。
rnorm()
• 也产生7个小差异；否则结果相同。
我所说的微小差异是指 1.4510448921274106 与 1.4510448921274115 之类的东西。

什么会导致这些差异？如果是浮点问题，为什么只有一些分布？如果是操作系统/库/软件问题，为什么只在极少数情况下有所不同？

Answer 1

伪随机数生成器 (PRNG)

的选择。

R 通常默认实现 Mersenne Twister

来生成随机数，然后将其缩放到 0 到 1 之间的范围 - 从而模拟均匀随机变量。然后可以通过逆概率变换来模拟其他分布。 为了更轻松地了解 PRNG 的工作原理，请观看

这个卡恩学院视频

。 此外，您还可以查看有关此主题的 R 文档：

https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/Random
https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/Random.user
如果您想实现不同的 PRNG，看看 R 的“底层”发生了什么。我正在开发一个 R 包，允许用户通过函数实现不同的 PRNG。请查看

这里

。