Random 为什么我的随机数总是一样的？

我正在使用Fortran中的

random_number

子例程，但在不同的程序运行中，生成的数字不会改变。我应该在代码中包含什么，以便每次编译和运行程序时，数字都会发生变化？

随机数生成器生成伪随机数。要在每次跑步中获得不同的号码，您需要在计划开始时初始化。这将在伪随机流中选择不同的起始位置。

随机数生成器生成伪随机数。要在每次跑步中获得不同的号码，您需要在计划开始时初始化。这会在伪随机流中选择不同的起始位置。

从调用到

随机数的伪随机数序列取决于处理器使用的算法和种子的值

种子的初始值取决于处理器。对于某些处理器，该种子值在程序每次运行时都是相同的，而对于某些处理器，则不同。第一种情况给出可重复的伪随机序列，第二种情况给出不可重复的序列

gfortran（版本7之前）属于第一类。因此，如果希望获得不可重复的序列，则需要显式更改随机种子

如内在
random\u seed
中所述，可用于设置种子值并重新启动伪随机生成器。同样，当调用是
callrandom\u seed（）
（即没有
put=
参数）时，会发生什么，这取决于处理器。有些处理器会以可重复的顺序重新启动生成器，有些则不会。gfortran（同样，在版本7之前）是第一类

对于
调用random_seed（）
产生可重复序列的处理器，需要显式运行时变化的seed来生成不同的序列。这些较旧的gfortran版本的示例可以在中找到

应该注意的是，选择种子可能是一件复杂的事情。不仅存在可移植性问题，而且可能需要小心确保发电机不会在低熵区域重新启动。对于多图像程序，用户必须在这些图像中使用不同的序列

最后，Fortran 2018引入了标准a内在过程
random\u init
。这可以处理选择调用间的重复性和（共阵列）图像上的清晰度这两种情况。
从调用到
随机数的伪随机数序列取决于处理器使用的算法和种子值

种子的初始值取决于处理器。对于某些处理器，该种子值在程序每次运行时都是相同的，而对于某些处理器，则不同。第一种情况给出可重复的伪随机序列，第二种情况给出不可重复的序列

gfortran（版本7之前）属于第一类。因此，如果希望获得不可重复的序列，则需要显式更改随机种子

如内在
random\u seed
中所述，可用于设置种子值并重新启动伪随机生成器。同样，当调用是
callrandom\u seed（）
（即没有
put=
参数）时，会发生什么，这取决于处理器。有些处理器会以可重复的顺序重新启动生成器，有些则不会。gfortran（同样，在版本7之前）是第一类

对于
调用random_seed（）
产生可重复序列的处理器，需要显式运行时变化的seed来生成不同的序列。这些较旧的gfortran版本的示例可以在中找到

应该注意的是，选择种子可能是一件复杂的事情。不仅存在可移植性问题，而且可能需要小心确保发电机不会在低熵区域重新启动。对于多图像程序，用户必须在这些图像中使用不同的序列

最后，Fortran 2018引入了标准a内在过程
random\u init
。这既可以处理跨调用选择重复性的情况，也可以处理（coarray）图像的清晰性。
实现这一点的方法是不带参数地调用RANDOM_SEED。在大多数实现中，这将“随机”种子。@SteveLionel由于问题被标记为gfortran，我将注意到这个实现似乎不是其中之一。@francescalus是的，确实如此。我觉得这相当令人吃惊。不过，该标准确实指出，这样的调用以“依赖于实现”的方式初始化种子，因此标准允许gfortran所做的事情。给出了一个如何随机化种子的示例，但是。。。哎呀，这并不像看上去那么糟。这种“奇怪”的行为允许随机数序列从一次代码运行到下一次代码运行是相同的。这使得对严重随机系统的测试更加容易。然而，在同一个程序中，数字是“随机的”。如果你想要不同于一次跑步的随机数，那么你可以使用随机种子。我发现这通常是一个很好的实现，方法是调用无参数的RANDOM_SEED。在大多数实现中，这将“随机”种子。@SteveLionel由于问题被标记为gfortran，我将注意到这个实现似乎不是其中之一。@francescalus是的，确实如此。我觉得这相当令人吃惊。不过，该标准确实指出，这样的调用以“依赖于实现”的方式初始化种子，因此标准允许gfortran所做的事情。给出了一个如何随机化种子的示例，但是。。。哎呀，这并不像看上去那么糟。这种“奇怪”的行为允许随机数的序列