NumPy参考 >例行程序 >Random sampling (numpy.random) >Bit Generators >PCG64 > numpy.random.PCG64.advance
方法
PCG64.
advance
(delta )¶如果发生增量抽提,则提前进行基础的RNG。
推进RNG的抽奖次数。必须小于基础RNG中的size状态变量。
RNG高级增量步骤
笔记
前进RNG会更新基础RNG状态,前提是已对基础RNG进行了给定数量的调用。通常,来自特定分布的输出随机值的数量与来自核心RNG的抽签数量之间没有一对一的关系。发生这种情况有两个原因:
使用基于拒绝的方法对随机值进行仿真,因此,平均而言,需要基础RNG的多个值才能生成单次绘制。
生成模拟值所需的位数与基础RNG生成的位数不同。例如,可以从一次绘制32位RNG来模拟两个16位整数值。
前进到RNG状态会重置所有预先计算的随机数。这是确保精确重现性所必需的。