我正在使用MKL Intel进行随机数计算。我使用准随机算法。此外，在我看来，生成的数字根本不是随机的。据我所知，准随机算法将提供最大化占用空间的采样点。因此，它们不需要完全出乎意料和随机，而只需要适当地覆盖空间。
我想以随机的方式使用这个数字，而不是按照预期的方式对它们进行排序，因此在使用这些“随机”点之前，我会对它们进行置换。
我没有正确使用MKL库吗？或者听起来是否正常，因为正如我所提到的，积分是要覆盖整个空间，而不是随意的？
如果某些MKL或准随机发。在那里的用户，建议欢迎。
问候。
答案 0 :(得分：1)
理论上，任何均匀分布的序列的随机排列应该导致随机样本。以1,2,3，...，n为例，随机置换，得到随机均匀样本。
随机排列算法的质量对于所得样本的质量至关重要。
与此同时，我想知道为什么你需要MKL的准随机RNG。对我来说，这看起来有点矫枉过正。如果您需要良好的伪随机序列，那么使用MKL中的其他RNG可能是有意义的，例如： MT19937或MT2203或SFMT19937，速度快，质量高。你能解释为什么你需要一个准随机序列作为排列的基础吗？
此致 塞吉