Wolfram mathematica Mathematica中的并行编程

我感兴趣的是以并行方式运行相同的函数，该函数使用多个内核上不同的参数值进行蒙特卡罗计算。我还想确保整个函数在同一个内核上运行，而函数中的计算不会跨内核分布。例如，假设我有一个函数（故意简化）

现在我想在五个不同的内核上运行f[m1，m2]，f[m3，m4]，f[m5，m6]，f[m7，m8]f[m9，m10]，这些内核之间没有信息传输，也就是说，在不同的内核上有一个单独的随机数流

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在Mathematica中如何做到这一点？

也许您可以使用

$KernelID

和

$ProcessID

为单个内核播种

ParallelEvaluate[
 Print[$KernelID $ProcessID];
 SeedRandom[$KernelID $ProcessID]
]

这应该是五种不同的内核（FinestGrained选项将每次计算都带到一个新内核）：

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当

i

（最大5）大于内核数（8）时，这将遇到问题，即

f[13,14]

可能使用与

f[2,3]

相同的种子。我相信您要找的是

BlockRandom

据报道,

那么你可能会：

f[a_, b_] := BlockRandom[{}, RandomReal[{a, b}]

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玩得开心，伙计们，我坐在这里。@Mr.Wizard:当你不在身边与之竞争时，这不是很有趣：）这不是默认情况下发生的吗？请看，它说“对于并行计算，在每个线程上都有一个生成器，该生成器生成的随机数独立于其他线程上的生成器，这是非常有利的。在Mathematica中，并行计算中使用的每个线程都将被赋予一个从零开始的唯一索引（通常按顺序通过$ProcessorCount）这将用于在每个线程上提供不同的种子和生成器。”我希望一个函数中的所有计算都发生在同一个内核上。如果函数涉及多个（比如10000个）随机抽取，那么所有抽取都应该来自同一个流。

ParallelTable[$KernelID -> f[2 i - 1, 2 i], {i, 5}, Method -> "FinestGrained"]

BlockRandom[expr]
evaluates expr with all pseudorandom generators localized,
so that uses of SeedRandom, RandomInteger, and related functions
within the evaluation of expr do not affect subsequent pseudorandom sequences.

f[a_, b_] := BlockRandom[{}, RandomReal[{a, b}]