RcppArmadillo 伽马分布在具有相同种子的平台之间有所不同

我正在研究一套 https://github.com/osorensen/BayesMallows，它使用来自 RcppArmadillo 的随机数。该软件包运行 MCMC 算法，为了获得精确的再现性，用户应该能够设置随机数种子。这样做时，看起来就像arma::randg()从伽马分布生成随机数的函数在不同平台上返回不同的值。情况并非如此arma::randu() or arma::randn()。这是否与以下事实有关：arma::randg()需要 C++11？

以下是我在运行 R3.5.2 的 macOS 10.13.6 上得到的结果：

library(Rcpp)
library(RcppArmadillo)

sourceCpp(code = '
#include <RcppArmadillo.h>
using namespace Rcpp;

 // [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
 // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

 // [[Rcpp::export]]
 double random_gamma() {
 return arma::randg();
 }

 // [[Rcpp::export]]
 double random_uniform() {
 return arma::randu();
 }

 // [[Rcpp::export]]
 double random_normal() {
 return arma::randn();
 }
 '
)

replicate(2, {set.seed(1); random_gamma()})
#> [1] 1.507675 1.507675
replicate(2, {set.seed(432); random_gamma()})
#> [1] 0.02234341 0.02234341
replicate(2, {set.seed(1); random_uniform()})
#> [1] 0.2655087 0.2655087
replicate(2, {set.seed(1); random_normal()})
#> [1] -1.390378 -1.390378

^{Created on 2019-02-22 by the reprex package https://reprex.tidyverse.org (v0.2.1)}

以下是我在运行 R3.5.2 的 Windows 10 上得到的结果：

library(Rcpp)
library(RcppArmadillo)

sourceCpp(code = '
          #include <RcppArmadillo.h>
          using namespace Rcpp;

          // [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
          // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

          // [[Rcpp::export]]
          double random_gamma() {
          return arma::randg();
          }

          // [[Rcpp::export]]
          double random_uniform() {
          return arma::randu();
          }

          // [[Rcpp::export]]
          double random_normal() {
          return arma::randn();
          }
          '
)

replicate(2, {set.seed(1); random_gamma()})
#> [1] 0.2549381 0.2549381
replicate(2, {set.seed(432); random_gamma()})
#> [1] 0.2648896 0.2648896
replicate(2, {set.seed(1); random_uniform()})
#> [1] 0.2655087 0.2655087
replicate(2, {set.seed(1); random_normal()})
#> [1] -1.390378 -1.390378

^{Created on 2019-02-22 by the reprex package https://reprex.tidyverse.org (v0.2.1)}

可以看出，生成的随机数arma::randg()内部一致，但平台之间有所不同。

我尝试使用犰狳文档中的说明设置种子：

library(Rcpp)
library(RcppArmadillo)

sourceCpp(code = '
          #include <RcppArmadillo.h>
          using namespace Rcpp;

          // [[Rcpp::plugins(cpp11)]]
          // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

          // [[Rcpp::export]]
          double random_gamma(int seed) {
          arma::arma_rng::set_seed(seed);
          return arma::randg();
          }
          '
)

replicate(4, random_gamma(1))
#> Warning in random_gamma(1): When called from R, the RNG seed has to be set
#> at the R level via set.seed()
#> [1] 1.3659195 0.6447221 1.1771862 0.9099034

^{Created on 2019-02-22 by the reprex package https://reprex.tidyverse.org (v0.2.1)}

然而，正如警告所示和结果所示，种子不会以这种方式设置。

使用时有没有办法在平台之间获得可重现的结果arma::randg()，或者我是否需要使用 RcppArmadillo 中提供的其他一些随机数生成器来实现伽玛分布？

Update

正如评论中指出的，使用R::rgamma()解决了这个问题。以下代码在 Mac 和 Windows 上返回相同的数字：

library(Rcpp)

sourceCpp(code = '
          #include <Rcpp.h>
          using namespace Rcpp;

          // [[Rcpp::export]]
          double random_gamma() {
            return R::rgamma(1.0, 1.0);
          }
          '
)

replicate(2, {set.seed(1); random_gamma()})
#> [1] 0.1551414 0.1551414

^{Created on 2019-02-22 by the reprex package https://reprex.tidyverse.org (v0.2.1)}

这为我解决了。但是，我不确定问题是否已解决，因为这似乎是意外行为，所以将其保留。

总结评论中的讨论：

• 对于伽玛分布，犰狳使用std::gamma_distribution来自 C++11random标头，参见https://gitlab.com/conradsnicta/armadillo-code/blob/9.300.x/include/armadillo_bits/arma_rng_cxx11.hpp#L165 https://gitlab.com/conradsnicta/armadillo-code/blob/9.300.x/include/armadillo_bits/arma_rng_cxx11.hpp#L165
• 在 C++ 中生成标准随机数分布的算法是实现定义的 https://github.com/cplusplus/draft/blob/6e5dba392d19241efed299c91670cc31fcbe3826/source/numerics.tex#L4321.
• 如果您需要跨平台可重现的结果，最简单的解决方案是使用 R 中实现的伽玛分布R::rgamma or Rcpp::rgamma.