random.seed（）的每个选择的种子是否保证随机会生成一个均匀分布的序列？

比方说，我想生成使用random.seed（SEED）和ñ到random.random（）后续调用N> 10^20号码。无论SEED的选择值是否保证生成的序列均匀分布？random.seed（）的每个选择的种子是否保证随机会生成一个均匀分布的序列？

来源

2017-10-04 Moon

比方说，我想生成N> 10^20号

比方说没有。如果你每秒可以产生十亿个值，那就需要1E20 values/1E9 values per second/3600 seconds per hour/24 hours per day/365.25 days per year，这是3000多年。即使你拥有可靠的硬件和能源，你也不会在那里看到结果。

使用random.seed（SEED）和n至random.random）的后续调用（

因为底层算法，梅森倍捻机，被设计以产生结果将是从均匀的统计学难以区分行为。

来源

2017-10-04 20:10:48 pjs

@BradSolomon如果您在每次调用时重新种子，您实际上正在使用PRNG作为种子值的哈希函数。除非种子价值本身i.i.d.统一的（在这种情况下，你为什么需要PRNG？），但没有说明结果可能有什么分布。 – pjs

我想我跟着你。但在这种情况下，通过1步范围循环意味着您确实均匀地传播种子值，对吧？至少经验来看，结果似乎是一致的。并不是说我完全不愿意重新调用“种子”。 –

@BradSolomon一致性不是PRNG的唯一要求。你还需要模仿独立。作为一种极端情况，序列1,2,3,4，...将渐近一致，但不会对独立性进行任何测试。 – pjs

random.seed（）的每个选择的种子是否保证随机会生成一个均匀分布的序列？

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