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如何在集群上生成独立的伪随机数，例如蒙特卡罗模拟？我可以有许多计算节点（例如 100 个），我需要在每个节点上生成数百万个数字。我需要保证一个节点上的 PRN 序列不会与另一个节点上的 PRN 序列重叠。

• 我可以在根节点上生成所有 PRN，然后将它们发送到其他节点。但这太慢了。
• 我可以在每个节点上跳到序列中的已知距离。但是对于 Mersenne-Twister 或任何其他好的 PRNG，是否有这样的算法，可以用合理的时间和内存来完成？
• 我可以在每个节点上使用不同的生成器。但是像 Mersenne-Twister 这样好的发电机有可能吗？怎么可能做到？
• 还有别的吗？

维基百科关于 Mersenne Twister 的文章中提供的伪代码是否适用于 Little Endian（“原子元素大小”8 或16 位）或任何其他字节顺序？

它仅适用于 32 位系统吗？（即该数字不能存储在大于 a 的任何内容中DWORD。）

编辑：另外，它们是什么意思32nd bit of(MT[i])？MT[i] & (1 << 31)还是MT[i] & 0x01别的什么？

我正在做一个纸牌游戏，我需要洗牌算法做得很好，每次游戏运行时都不同，并且没有可预测的纸牌序列。

我正在使用 Mersenne twister 算法，但它仍然需要一个种子，所以说真的，虽然它产生了大量的数字，但现在只有 1000 个可能的游戏序列，因为我使用 time(NULL) 来播种。我应该如何播种？

我编写了一个包含不同算法的 RNG 类，但是它没有按预期工作。除了我想使用正常（而不是统一）分布的事实之外，我的代码总是返回相同的数字（最大值）或仅返回区间 [min,max] 中的 2 个数字：

谁能解释一下解决这个难题缺少什么？此外，我如何实现正态分布？上次我尝试时，std::normal_distribution我无法进入界限！

编辑：当我谈到正态分布时，我的意思是靠近两个边界的 RNG 的结果不应该像两者的平均值那样频繁地生成。例如，查看标准高斯分布的图形表示。我指的是它，因为它可视化了我想以这种方式实现/使用的结果值的概率，如果你理解的话。

这实际上并不像我最初想的那么简单。

在没有硬件 RNG 的情况下，播种 Mersenne Twister 的最佳方法是什么？

或者我应该说，播种用于生成 UUID 的 Mersenne Twister RNG 的可接受方式是什么？

我正在尝试找到一个 RNG 来生成伪随机位流。我发现 Mersenne Twister (MT19937) 是一种广泛使用的 RNG，它可以生成良好的 32 位无符号整数，并且已经完成实现以生成明显良好的双精度浮点数（生成 53 位整数）。但我似乎没有找到任何关于它在事情的位面表现良好的参考。

Marsaglia对 Mersenne Twister 的随机性表达了一些担忧，这让我对使用它产生了怀疑。

有人知道 Mersenne Twister 是否有用于生成伪随机位的显着偏差？如果是这样，有谁知道一个好的伪随机位发生器？

只是为了预先警告人们，我是一名物理学家，正在编写一个模拟，从专业程序员的角度来看，这可能是玩具代码，所以我的编码知识不是很好。无论如何，解释 700 行，我的代码如下所示：

我的问题是当我改变

，这是一个局部变量，到

我的随机数生成器

给出了不同的结果，即使我给了它一个恒定的种子，如果我多次运行代码而不改变任何东西，它也会给出相同的序列。如果我遗漏了一些重要的事情，我会提前道歉。

我正在使用Mersenne twister 的这个实现来编写我正在编写的菱形正方形地形生成器。使用单独的实现而不是内置的 rand() 的要点是我希望每次都使用相同的种子生成相同的地图。Diamond-square 需要在每个像素上添加一个随机误差，所以我需要从一个种子中生成很多很多随机数。Mersenne twister 对此有好处，但据我所知，这个实现只生成一个随机数。我已将 mt_init() 中的 rand() 替换为整数参数。但是，我无法进一步说明代码的开头或结尾，所以我必须求助于您：我应该采取哪些步骤才能使 mt_random(n) 返回它所带出的 Mersenne twister 系列中的第 n 个随机数？

我正在玩 PRNG（比如 Mersenne Twister 和rand()stdlib 的功能），我想要一个很好的测试来帮助我确定 PRNG 产生的随机数据的质量。我已经使用 PRNG 生成的随机数计算了 Pi 的值，我发现rand()和 Mersenne Twister 非常接近以提供区别（我需要在小数点后 10 位后仔细检查吗？）。

我对蒙特卡洛模拟不太了解。请让我知道一些算法/应用程序（可能是一些简单但可以提供良好推论的东西），这将有助于我在质量方面区分它们。

编辑1：我之前没有注意到，但是有一个类似的线程：如何测试随机数？

编辑 2：如其中一条评论所述，我无法解释 NIST 的结果。我从random.org得到了视觉解释模式（如果有的话）的想法，并且因为它的简单性而遵循它。如果有人可以评论我的测试过程，我会很高兴：

1. 使用 rand() 和 MT1997 从 [0,1] 生成 N 个随机数
2. 如果则为(round(genrand_real1() / rand_0_1()))红色像素，否则为黑色

据我了解，这不是一个非常精确的解决方案，但如果这提供了一个合理的估计，那么我现在可以接受这个。

在 PHP 中，我们可以选择mt_rand()和rand()，其中mt_rand()使用 Mersenne Twister 算法并rand()使用 libc 随机生成器。

我想使用array_rand从数组中选择一个随机项。但是，是否array_rand使用 Mersenne Twister 算法？

array_rand实现我自己的using非常简单mt_rand，但如果 array_rand 使用 Mersenne Twister，那就更好了。