numpy.random和蒙特卡洛

Question

我用Python編寫了帶有Fortran擴展名的Monte Carlo（MC）代碼（與f2py編譯）。 由於它是隨機積分，因此該算法在很大程度上依賴於隨機數，即對於典型的運行，我使用~ 10^8 - 10^9隨機數。 到目前為止，我真的不介意隨機數的“質量”-但是，這是我要檢查的內容。

我的問題是：numpy使用的Mersenne-Twister是否足夠？還是有（應該）使用更好的隨機數生成器？ （在運行時以及生成的序列的質量上更好）

任何建議/經驗絕對歡迎，謝謝！

Answer 1

我認為在不知道如何使用隨機數的情況下，沒有人能告訴您該算法是否足夠。

我要做的是用其他方式替換numpy隨機數，當然，已經有其他模塊提供了不同的算法。 如果您的模擬結果不受隨機數生成器選擇的影響，那么這已經是一個好兆頭。