クラアントとワカ

クライアントとワーカーで同じ数値のストリームを生成する必要がある場合は,一方のストリームを他方に一致させることができます。rngを使用して，発生器アルゴリズムおよびシ，ドを設定できます。

たとえば,ワーカーでスクリプトをバッチジョブとして実行し,クライアントと同じ発生器または数列が必要であるとします。次の行を含むrandScript1.mというスクリプトファ@ @ルから開始します。

R = rand(1,4);

このスクリプトをクラアントで実行し，次に，ワカでバッチジョブとして実行できます。結果として生成される既定の乱数列が異なることに注意してください。

randScript1;客户端百分比R

R = 0.8147 0.9058 0.1270 0.9134

parallel.defaultClusterProfile (“过程”) c = parcluster();J = batch(c，“randScript1”）;%工人等待(j);负载(j);R

R = 0.1349 0.6744 0.9301 0.5332

同一の結果を得るために，同じ発生器とシドを使用するようクラアントとワカを設定できます。ここで，ファrandScript2.mには次のコ，ドが含まれているとします。

rng (1,“Threefry”）;R = rand(1,4);

続いて，この新しいスクリプトをクラアントとワカで実行します。

randScript2;客户端百分比R

R = 0.1404 0.8197 0.1073 0.4131

J = batch(c，“randScript2”）;%工人等待(j);负载(j);R

R = 0.1404 0.8197 0.1073 0.4131

複数のワカ

既定では，同じジョブを処理するクラスタ，内の各ワ，カ，に，独立した乱数ストリ，ムがあります。兰德、兰迪またはrandnが並列で呼び出される場合，各ワ，カ，は独自の乱数列を生成します。

次の例では,並列プールの2つのワーカーを使用して,それぞれが独自の乱数列を生成することを説明します。

P = parpool(2);spmdR = rand(1,4);%每个工人都不一样结束R {1}, {2}

Ans = 0.1349 0.6744 0.9301 0.5332 Ans = 0.6383 0.5195 0.1398 0.6509

删除(p)

すべてのワーカーで同じ数列を生成させる必要がある場合,同じ発生器の設定を使用するように各ワーカーを設定できます。

P = parpool(2);spmdrng (0,“Philox”）;默认种子0。R = rand(1,4);所有员工都一样结束R {1}, {2}

Ans = 0.3655 0.6975 0.1789 0.4549 Ans = 0.3655 0.6975 0.1789 0.4549

删除(p)

parforル，プの反復ごとに乱数を制御する必要がある場合は，Parforル，プでの乱数の繰り返しを参照してください。

正規分布乱数

関数randnを使用して正規分布乱数を扱う場合，RandStreamを使用して,各ワーカーおよびクライアントの発生器タイプ,シードおよび正規変換アルゴリズムを設定することで,前述した同じ方法を使用できます。

たとえば，ファrandScript3.mに次のコ，ドが含まれているとします。

流= RandStream(“Threefry”，“种子”0,“NormalTransform”，“反转”）;RandStream.setGlobalStream(流);R = randn(1,7)

R = -0.3479 0.1057 0.3969 0.6544 -1.8228 0.9587 0.5360