numpy.random.PCG64DXSM.advance

方法

random.PCG64DXSM.advance(delta)

在底层 RNG 上推进，如同已经进行了 delta 次抽取。

参数:

delta整数，正数

要推进 RNG 的抽样次数。必须小于底层 RNG 的 size 状态变量。

返回:

selfPCG64

RNG 已推进 delta 步

备注

推进 RNG 会更新底层 RNG 状态，如同已经进行了给定次数的底层 RNG 调用一样。一般来说，由特定分布输出的随机值数量与核心 RNG 的抽样次数之间不存在一对一的关系。这发生有两个原因：

• 随机值是使用基于拒绝的方法模拟的，因此，平均而言，需要一个以上来自底层 RNG 的值来生成单个抽样。

• 生成模拟值所需的位数与底层 RNG 生成的位数不同。例如，可以通过一次 32 位 RNG 的抽样来模拟两个 16 位整数值。

推进 RNG 状态会重置任何预先计算的随机数。这对于确保精确的可复现性是必需的。