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rng

乱数発生器の制御

構文

rng(seed)

rng(seed,generator)

s = rng

説明

rng(seed) は、MATLAB^® 乱数発生器のシードを指定します。たとえば、rng(1) は、シード 1 を使用してメルセンヌ・ツイスター発生器を初期化します。

関数 rng は、関数 rand、randi、randn および randperm が乱数列を生成する方法を決定する "グローバル ストリーム" を制御します。グローバル ストリームから 1 つ以上の独立したストリームを作成するには、RandStream および RandStream.create を参照してください。

rng(seed,generator) は、使用する乱数発生器の種類も指定します。たとえば、rng(0,'philox') は、Philox 4x32 乱数発生器をシード 0 で初期化します。

s = rng は、現在の乱数発生器の設定を構造体 s に返します。

例

発生器の設定の設定と復元

乱数発生器を既定のシード (0) とアルゴリズム (メルセンヌ・ツイスター) に設定し、発生器の設定を保存します。

rng('default')
s = rng

s = struct with fields:
     Type: 'twister'
     Seed: 0
    State: [625x1 uint32]

0 から 1 までの乱数の 1 行 5 列の行ベクトルを作成します。

x = rand(1,5)

x = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

発生器のシードとアルゴリズムを変更し、新しい乱数行ベクトルを作成します。

rng(1,'philox')
xnew = rand(1,5)

xnew = 1×5

    0.5361    0.2319    0.7753    0.2390    0.0036

次に、発生器を元の設定に戻し、乱数ベクトルを作成します。結果は、既定の発生器を使用して作成された元の行ベクトル x と一致します。

rng(s)
xold = rand(1,5)

xold = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

入力引数

seed — 発生器の初期化

0 (既定値) | 正の整数 | 'default' | 'shuffle' | 構造体

発生器の初期化。次のいずれかのオプションとして指定します。

値	説明
0	シード 0 で発生器を初期化します。
正の整数	発生器を指定された正の整数のシード (1 など) で初期化します。
'default'	メルセンヌ・ツイスター発生器をシード 0 で初期化します。これは、各 MATLAB セッションの開始時の既定の設定です。
'shuffle'	発生器を現在の時刻に基づいて初期化します。rng の各呼び出し後の乱数列が異なるようになります。
構造体	フィールド Type、Seed および State の構造体に含まれる設定に基づいて発生器を初期化します。

generator — 乱数のアルゴリズム

'twister' (既定値) | 'simdTwister' | 'combRecursive' | 'multFibonacci' | 'philox' | 'threefry'

乱数のアルゴリズム。次の表のいずれかのオプションとして指定します。発生器のアルゴリズムの詳細については、乱数ストリームの作成と管理を参照してください。

値	発生器の名前	発生器のキーワード
'twister'	メルセンヌ・ツイスター	mt19937ar
'simdTwister'	SIMD 指向高速メルセンヌ・ツイスター	dsfmt19937
'combRecursive'	複数の再帰発生器の組み合わせ	mrg32k3a
'multFibonacci'	乗法ラグ フィボナッチ	mlfg6331_64
'philox'	Philox 4x32 発生器、10 ラウンド	philox4x32_10
'threefry'	Threefry 4x64 発生器、20 ラウンド	threefry4x64_20

MATLAB Version 4.0 と 5.0 で使用されていた従来の発生器の場合は、次のいずれかのオプションを使用します。

値	発生器の名前	発生器のキーワード
'v4'	レガシ MATLAB Version 4.0 発生器	mcg16807
'v5uniform'	レガシ MATLAB Version 5.0 一様分布発生器	swb2712
'v5normal'	レガシ MATLAB Version 5.0 正規分布発生器	shr3cong

ヒント

• rng('shuffle') は、現在の時刻に基づいて乱数発生器のシードを指定するため、これを使用して、並列処理時に独立したストリームを確保するために異なるワーカーに乱数ストリームを設定しないでください。これは、parfor ジョブの内部など、コマンドが複数のワーカーに同時に送信されている場合に特にあてはまります。ワーカーでストリームが独立するようにするには、既定の動作を使用するか、RandStream を使用して、各ワーカーで独自のサブストリームを使用することを検討してください。

• 'seed'、'state' または 'twister' 入力をもつ関数 rand や randn ではなく rng を使用するには、rand と randn の非推奨構文の置換を参照してください。

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意事項および制限事項:

• 'twister'、'v5normal'、および 'v4' 発生器のみがサポートされます。

• rng('shuffle') の生成コードは、MATLAB とは異なるシードを生成する可能性があります。

• MEX ターゲットの場合:

  • 外部呼び出しが無効であるか rng が parfor ループ内部で呼び出されている場合、MEX 関数の rng の出力は MATLAB の関数 rng とは互換性がありません。MEX 関数から s = rng の出力を MATLAB の rng に渡すことはできません。

  • 外部呼び出しが有効であり rng が parfor ループ内部で呼び出されていない場合、rng のみが rng が返す構造体内のデータにアクセスできます。

  • 外部呼び出しが有効であり rng が parfor ループ内部で呼び出されていない場合、生成された MEX ファイルは MATLAB と同じ乱数状態を逐次処理コードで使用します。それ以外の場合、生成された MEX コードとスタンドアロン コードは、MATLAB と同じ状態に初期化される独自の乱数状態を維持します。

参考

rand | randi | randn | randperm | RandStream | RandStream.create

トピック

• rand と randn の非推奨構文の置換
• 乱数ストリームの作成と管理
• 起動後に乱数が繰り返される理由
• 再現可能な乱数の生成
• 異なる乱数の生成

R2011a で導入

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