rng

난수 생성기 제어

페이지 내 모두 축소

구문

rng(seed)

rng(seed,generator)

s = rng

설명

예제

rng(seed)는 MATLAB^® 난수 생성기의 시드값을 지정합니다. 예를 들어, rng(1)은 시드값 1을 사용하여 메르센 트위스터 생성기를 초기화합니다.

rng 함수는 전역 스트림을 제어하여 rand, randi, randn, randperm 함수가 난수열을 생성하는 방법을 결정합니다. 전역 스트림과 별도로 하나 이상의 독립 스트림을 만들려면 RandStream 및 RandStream.create를 참조하십시오.

예제

rng(seed,generator)는 사용할 난수 생성기 유형도 지정합니다. 예를 들어, rng(0,'philox')는 시드값 0을 사용하여 Philox 4x32 난수 생성기를 초기화합니다.

예제

s = rng는 구조체 s에 현재 난수 생성기 설정을 반환합니다.

예제

모두 축소

생성기 설정 및 복원하기

라이브 스크립트 열기

난수 생성기를 디폴트 시드값(0) 및 알고리즘(메르센 트위스터)으로 설정한 다음 생성기 설정을 저장합니다.

rng('default')
s = rng

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

0과 1 사이의 난수 값으로 구성된 1×5 행 벡터로 만듭니다.

x = rand(1,5)

x = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

생성기 시드값과 알고리즘을 변경하고 새로운 확률 행 벡터를 만듭니다.

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

xnew = 1×5

    0.5361    0.2319    0.7753    0.2390    0.0036

이제 원래 생성기 설정을 복원하고 확률 벡터를 만듭니다. 결과는 디폴트 생성기로 만든 원본 행 벡터 x와 일치합니다.

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

xold = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

입력 인수

모두 축소

`seed` — 생성기 초기화
`0` (디폴트 값) | 양의 정수 | `'default'` | `'shuffle'` | 구조체

생성기 초기화로, 다음 옵션 중 하나로 지정됩니다.

값	설명
`0`	시드값 `0`을 사용하여 생성기를 초기화합니다.
양의 정수	지정된 양의 정수 시드값(예: `1`)을 사용하여 생성기를 초기화합니다.
`'default'`	시드값 `0`을 사용하여 메르센 트위스터 생성기를 초기화합니다. 각 MATLAB 세션 시작 시의 디폴트 설정입니다.
`'shuffle'`	현재 시간을 기준으로 생성기를 초기화하여 `rng`를 호출할 때마다 다른 난수열을 생성합니다.
구조체	`Type`, `Seed` 및 `State` 필드가 있는 구조체에 포함된 설정을 기반으로 생성기를 초기화합니다.

`generator` — 난수 알고리즘
`'twister'` (디폴트 값) | `'simdTwister'` | `'combRecursive'` | `'multFibonacci'` | `'philox'` | `'threefry'`

난수 알고리즘으로, 다음 표에 나와 있는 옵션 중 하나로 지정됩니다. 난수 알고리즘에 대한 자세한 내용은 난수 스트림을 만들고 제어하기 항목을 참조하십시오.

값	생성기 이름	생성기 키워드
`'twister'`	메르센 트위스터(Mersenne Twister)	mt19937ar
`'simdTwister'`	SIMD 기반 고속 메르센 트위스터(SIMD-Oriented Fast Mersenne Twister)	dsfmt19937
`'combRecursive'`	결합 다중 재귀적(Combined Multiple Recursive)	mrg32k3a
`'multFibonacci'`	시차 피보나치 수열(Multiplicative Lagged Fibonacci)	mlfg6331_64
`'philox'`	10회 라운드의 Philox 4x32 생성기	philox4x32_10
`'threefry'`	20회 라운드의 Threefry 4x64 생성기	threefry4x64_20

MATLAB 버전 4.0 및 5.0에서 사용되는 레거시 생성기의 경우 다음 옵션 중 하나를 사용합니다.

값	생성기 이름	생성기 키워드
`'v4'`	레거시 MATLAB 버전 4.0 생성기	mcg16807
`'v5uniform'`	레거시 MATLAB 버전 5.0 균일 생성기	swb2712
`'v5normal'`	레거시 MATLAB 버전 5.0 일반 생성기	shr3cong

팁

병렬 처리 시 rng('shuffle')은 현재 시간을 기준으로 난수 생성기의 시드값을 지정하므로 독립 스트림을 보장하기 위해서는 다른 워커에서 이 함수를 사용해 난수 스트림을 설정하지 않아야 합니다. parfor 작업 내부와 같이 동시에 여러 워커에게 명령을 보낼 경우 특히 그렇습니다. 워커에 있는 여러 독립 스트림의 경우 디폴트 동작을 사용하거나 RandStream을 통해 각 워커에 고유한 서브스트림을 사용하는 것이 좋습니다.
rand 또는 randn 함수 대신 rng에 'seed','state' 또는 'twister' 입력값을 사용하려면 권장되지 않는 rand 구문과 randn 구문 대체하기 항목을 참조하십시오.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

'twister', 'v5normal' 및 'v4' 생성기만 지원됩니다.
rng('shuffle')에 대해 생성된 코드는 MATLAB이 산출하는 것과 다른 시드값을 산출할 수 있습니다.
MEX 대상의 경우:
- 외재적(Extrinsic) 호출이 비활성화되었거나 rng가 parfor 루프 내에서 호출된 경우, MEX 함수에서의 rng의 출력값은 MATLAB의 rng 함수와 호환되지 않습니다. 즉, MEX 함수에서의 s = rng의 출력값을 MATLAB의 rng에 전달할 수 없습니다.
- 외재적(Extrinsic) 호출이 활성화되고 rng가 parfor 루프 내에서 호출되지 않은 경우에만, rng가 반환하는 구조체의 데이터에 rng가 액세스할 수 있습니다.