我正在尝试在python中分析随机数的随机流。具体来说，我正在研究来自matlab的以下伪随机流：mt19937ar（梅森·扭曲者），mcg16807（LCG）和swb2712（带有借位生成器的修改后的减法）。这是Matlab PRNG的reference page。
我知道Mersenne Twister是python中用于随机性的默认生成器，并且我相信numpy，由于它是LCG，因此mcg16807也应该是可复制的，但是我不确定如何在python中复制swb2712，因为它可能是专有的Matlab，我找不到源代码。我正在尝试做些什么吗？还是我应该只使用Matlab每天称呼它？
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在此博客中，它似乎基于George Marsaglia的ziggurat算法的变体（生成正态分布的随机数） https://blogs.mathworks.com/cleve/2015/05/18/the-ziggurat-random-normal-generator/
两个有用的参考...
George Marsaglia和W. W. Tsang，“生成随机变量的Ziggurat方法”。统计软件杂志5，1-7，2000 http://www.jstatsoft.org/v05/i08
Jurgen A. Doornik，“一种生成标准随机样本的改进的Ziggurat方法”。 PDF，纽菲尔德学院，牛津，2005年 http://www.doornik.com/research/ziggurat.pdf
此演示文稿还将其详细描述为swb2712：带借项的修改的借位减法生成器，具有滞后27和12 ... http://profmsaeed.org/wp-content/uploads/2009/08/MATLAB-V.ppt
希望获得帮助！