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我正在使用 MKL Intel 进行随机数计算。我使用准随机算法。此外，在我看来，生成的数字根本不是随机的。我知道准随机算法将提供最大化空间占用的采样点。因此，它们不需要完全出乎意料和随机，而只是为了适当地覆盖空间。

我想以随机方式使用这个数字，而不是让它们以预期的方式排序，以便在使用这些“随机”点之前，我对它们进行置换。

我没有正确使用 MKL 库吗？还是听起来很正常，因为正如我所提到的，点是为了覆盖整个空间，而不是完全随机？

如果一些 MKL 或准随机生成。有用户，欢迎指教。

问候。

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理论上，任何均匀分布的序列的随机排列都应该产生随机样本。以 1, 2, 3, ..., n 为例，对它进行随机置换，得到随机均匀样本。

随机排列算法的质量对结果样本的质量至关重要。

同时我想知道为什么你需要来自 MKL 的准随机 RNG。对我来说，这看起来有点矫枉过正。如果您需要良好的伪随机序列，那么使用 MKL 的其他 RNG 可能是有意义的，例如 MT19937 或 MT2203 或 SFMT19937，它们速度快且质量高。你能解释一下为什么你需要一个准随机序列作为排列的基础吗？

问候，谢尔盖

于 2012-05-10T12:02:50.403 回答