Random 如何在fortran中生成一个随机函数，将相同的随机分布生成数组？

我想我下面的代码并没有给出相同的随机分布

subroutine trig_random_value()
    implicit none
    integer :: t, z, y, x
    real(real64) :: theta, r
    real(real64), parameter :: PI=4.D0*DATAN(1.D0)

    integer, dimension(12) :: date_time
    integer, dimension(12) :: seed

    call date_and_time(values=date_time)
    call random_seed
    seed = date_time(6) * date_time(7) + date_time(8)
    call random_seed(put = seed)

    do z = 1, z_size
        do y = 1, y_size
            do x = 1, x_size

                theta = rand()*2*PI
                r = 0.1*rand()
                l1(1, z, y, x) = r*cos(theta)
                l2(1, z, y, x) = r*sin(theta)

                theta = rand()*2*PI
                r = 0.1*rand()
                l1(2, z, y, x) = r*cos(theta)
                l2(2, z, y, x) = r*sin(theta)

            end do
        end do
    end do

    return
end subroutine trig_random_value

根据我的代码，我尝试将随机值设置为

l1（1，：，：，：，：）

，

l1（2，：，：，：，：）

，

l2（1，：，：，：，：，：）

，其中l（t，x，y，z）是（3+1）维数组

为什么我要用三角函数作为随机函数？因为我想要一个循环随机化。如果我绘制l1（1，：，：，：，：）与l2（1，：，：，：）或l1（2，：，：，：，：）与l2（2，：，，：，：）的分布，我将得到半径为0.1的圆形分布

那么，为什么我告诉你，这不完全是给我一个相同的分布？因为我试图测量它们的方差，结果

 variance_l1_t1 =   1.6670507752921395E-003
 variance_l1_t2 =   3.3313151655785292E-003
 variance_l2_t1 =   4.9965623815717321E-003
 variance_l2_t2 =   6.6641054728288360E-003

请注意，（方差_l1_t2-方差_l1_t1）=（方差_l2_t1-方差_l1_t2）=（方差_l2_t2-方差_l2_t1）=0.00166

这是一个很奇怪的结果。实际上我应该得到几乎相同的方差值

l1（1，：，：，：）

，

l1（2，：，：，：，：）

，

l2（1，：，：，：，：）

，如果这个函数是好的随机函数。可能是我做错了什么

如何解决这个问题

请求提供的其他信息：

real(real64) function find_variance(l)
    implicit none
    real(real64), dimension(z_size, y_size, x_size), intent(in) :: l
    integer :: z, y, x
    real(real64) :: l_avg = 0
    real(real64) :: sum_val = 0

    do z = 1, z_size
        do y = 1, y_size
            do x = 1, x_size

                l_avg = l_avg + l(z, y, x)

            end do
        end do
    end do

    l_avg = l_avg/(z_size*y_size*x_size)

    do z = 1, z_size
        do y = 1, y_size
            do x = 1, x_size

                sum_val = sum_val + (l(z , y, x) - l_avg)**2

            end do
        end do
    end do

    find_variance = sum_val/(z_size*y_size*x_size)

    return
end function find_variance

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在现代Fortran语言中，变量的初始化，如

real(real64) :: sum_val = 0

表示

sum\u val

是一个具有

SAVE

属性的变量（类似于C中的

static

），在程序启动时仅初始化一次。相当于

real(real64), save :: sum_val = 0

SAVE

ed变量的值在整个运行期间保持不变，不会再次初始化为0。要解决此问题，只需更换

real(real64) :: sum_val       !! this is a usual local variable
sum_val = 0                   !! or sum_val = real( 0, real64 )

那我想应该没问题。有关更多详细信息，请参阅。

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在我看来，这是Fortran的一个非常令人困惑的特性…

@roygvib求和

（l（z，y，x）-l_avg）**2

除以

N

（在这种情况下

N

是

x_size*y_size*z_size

）编辑：在你的问题中，用完整的代码来计算方差_l1_t1，方差_l1_t2等应该非常有用，因为如果他们有一些问题，这与随机数是不同的。你的0.1是默认（单一）实数。将

real64

与

D0

和

DATAN

相结合是很奇怪的，但不应立即导致问题。顺便说一句，如果您使用Fortran 2008中的功能，我不会使用标记Fortran 90。我一直认为Fortran初始化的这种语法确实有问题…任何解决方案，请使用，我只需要一个正确的输出。你可以复制上面的代码，并尝试检查差异。上帝。。。我以前就知道这件事，但这是我的疏忽。非常感谢您@royvib

sum_val

不是一个自动对象，只是一个普通的本地对象。@francescalus我检查了这个页面，它还说调用

sum_val

automatic..（因为F77默认为静态）。我相应地改变了这个词。谢谢：）