我有一个优化程序，我在MATLAB中有一个主程序和三个子程序（函数）。我在我的主程序中声明rng('shuffle','twister')，但我认为我需要在我的函数下声明相同的rng('shuffle','twister')，因为它们也使用随机抽样。我的问题是，是否有必要在我的函数中声明rng('shuffle','twister')，因为它会大大降低计算时间。无论如何，我似乎得到了相同的答案。有办法解决这个问题吗？
答案 0 :(得分：3)
如果你想每次获得不同的数字，你不需要在你的函数中重复运行rng(...)，只需在启动MATLAB时运行一次。 MATLAB中的随机数函数（即rand，randn，randi等等）share a global/system-wide generator，因此除非重新启动MATLAB，否则无需重新设置它。 / p>
由于所有这些函数都访问同一个底层流，因此对一个函数的调用会影响其他函数在后续调用时生成的值。
因此，无论是否重新启动发生器，在不同功能和重复调用函数中生成的数字都将不同。
更多关于来自this page的'shuffle'选项，这表明不仅经常重新播种没有用，但从统计角度来看，它实际上可能是不受欢迎的：
＆＃39;混洗＆＃39;是一种非常简单的方法来重新设定随机数发生器。您可能会认为使用它来获得“真实”是一个好主意，甚至是必要的。 MATLAB中的随机性。但是，对于大多数用途，没有必要使用＆＃39; shuffle＆＃39;一点都不根据当前时间选择种子不会改善您从rand，randi和randn获得的值的统计特性，也不会使它们变得更随机＆＃34;在任何真正的意义上。虽然每次启动MATLAB时重新生成发生器都很完美，或者在运行某种涉及随机数的大型计算之前，在会话中过于频繁地重新生成发生器实际上并不是一个好主意，因为这会影响随机数的统计属性。