Random PRNG和种子值_Random_Lua - Fatal编程技术网

Random PRNG和种子值

random lua

Random PRNG和种子值,random,lua,Random,Lua,我在Lua脚本中使用以下PRNG： inputseed = {763261} seedobja = 1103515.245 seedobjc = 12345 seedobjm = 4294967.295 --0x100000000 function srandom(seedobj, fVal1, fVal2) seedobj[1] = mod(seedobj[1] * seedobja + seedobjc, seedobjm) local temp_rand = seedob

我在Lua脚本中使用以下PRNG：

inputseed = {763261}
seedobja = 1103515.245
seedobjc = 12345
seedobjm = 4294967.295 --0x100000000

function srandom(seedobj, fVal1, fVal2)
    seedobj[1] = mod(seedobj[1] * seedobja + seedobjc, seedobjm)
    local temp_rand = seedobj[1] / (seedobjm - 1)
    if (fVal2) then
        return floor(fVal1 + 0.5 + temp_rand * (fVal2 - fVal1))
    elseif (fVal1) then
        return floor(temp_rand * fVal1) + 1
    else
        return temp_rand
    end
end

-- the returned value should be a float between 0 and 1
local randomvalue_a = srandom(inputseed)
-- the returned value should be an integer between 10 and 20
local randomvalue_b = srandom(inputseed, 10, 20)

我的问题是，类似的种子值在这样的PRNG中运行时会产生类似的结果吗

我的意思是，与3001这样的大数字相比，数字3和5彼此非常接近。前两个数字是否可能产生类似的伪随机值

谢谢。

对于大多数PRNG，相似的种子极不可能产生相似的结果，如果您确实需要多个种子，那么相邻的整数是一个理想的选择，因为很容易证明它们都是不同的，适当地分配这些种子是PRNG设计师的责任（尽管他们的工作可能做得不好）

对于那个特定的生成器，您可能只需要遍历一下算术，看看您得到了什么。如果它工作正常，您应该看到种子3和5的发散速度与3和3001一样快。

对于大多数PRNG来说，类似的种子极不可能产生类似的结果，如果您确实需要多个种子，则相邻的整数是相同的一个理想的选择，因为很容易证明它们都是不同的，并且适当地分配这些种子是PRNG设计师的责任（尽管他们可能做得不好）

对于那个特定的生成器，您可能只需要遍历一下算术，看看您得到了什么。如果它工作正常，您应该看到种子3和种子5的发散速度与种子3和3001的发散速度一样快。

Lua与问题无关

这是线性同余生成器，在函数定义的第三行有额外的哨音

如果我们看第2行和第3行的公式，你会发现

x*a+b

和

x/（c-1）

是线性运算，它们完全符合你的属性，但是在第2行还有

mod（x，c）

运算，它实际上与周期c呈周期性线性。所以，它是线性周期的，除了几个点，它是线性的

如果你真的对算法进行了一个简单的测试（例如），你会发现给定的参数周期大约是3或4

也就是说，对于3和3.1这样的值，结果非常接近，但对于3和6.87也是如此

顺便说一句，这个高周期表示您的生成器不正确。因为您应该将生成器输出馈送到自身，所以您希望它在输出范围内不是线性的（对于（0,1）范围内的输出，其周期必须明显小于1）

要做到这一点，mod函数中的分母必须低于分子。在您的例子中，必须交换

seedobjc

和

seedobjm

。