Python / random
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## 討論
### 相同 OS Instance 是否生成不同的亂數表？
- ### Question
不同的 OS instance (即便都是相同版本的 OS)
即便相同 seed，會不會拿到的亂數表其實不同？
- ### gpt-4o
## 問題背景
不同的 OS instance（即使是相同版本的 OS），若設定相同的 seed，是否生成的亂數表會不同？

## 解答

### 1. 純粹程式語言內建的可重現性亂數產生器 (PRNG)
> (Pseudo-random Number Generator, 僞隨機數產生器)
>
若使用程式語言本身提供的「可重現亂數產生器」，例如：
- C++ 的 `std::mt19937`
- Python 的 `random` 模組
- 其他純軟體實作的 PRNG

只要以下條件均相同，亂數序列理論上是完全一致的：
- **演算法與版本**：使用相同的亂數演算法，並確保程式碼和函式庫版本一致。
- **種子 (seed)**：初始 seed 必須完全一致。
- **呼叫順序**：生成亂數的順序和次數需完全相同。

在此情境下，不論在哪台機器上執行，只要程式碼、執行環境和種子相同，生成的亂數序列應完全一致。

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### 2. 依賴系統熵池 (entropy pool) 的亂數來源
如果使用作業系統提供的隨機來源或 API，例如：
- Linux 的 `/dev/random` 或 `/dev/urandom`
- Windows 的 `CryptGenRandom` 或 `BCryptGenRandom`
- macOS/iOS 的 `arc4random()`

這些介面依賴於系統的「熵」(entropy)，來源包括：
- 網路中斷時間
- 鍵盤或滑鼠事件時間
- CPU 時脈偏差
- 硬體隨機數發生器

由於熵的來源在不同機器、不同實例，甚至同一台機器的不同時間點都可能不同，因此即使初始 seed 相同，也無法保證生成的亂數序列相同。

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### 3. 其他環境因素
即使使用純軟體 PRNG 並手動設置 seed，以下情況可能導致不同的結果：
- **編譯參數**：在不同 OS instance 上的編譯器優化選項可能影響結果。
- **函式庫版本**：PRNG 的內部實作或函式庫版本的差異可能造成影響。

這些環境因素雖然少見，但在實務中仍需留意。

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## 結論
1. **純軟體 PRNG 的情況**：如果嚴格控制程式碼、PRNG 實作版本和種子，則可在不同 OS instance 上生成一致的亂數序列。
2. **依賴 OS 隨機來源的情況**：若生成亂數依賴 OS 的 entropy 或其他外部因素，即使是同一 OS 版本與種子，生成的亂數序列也可能不同。

- ### gpt-4o (snapshot)

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### 固定 Seed 產生連續亂數的 Python 範例
- ### Question
能提供固定 seed ，連續產生 20 個亂數的 python 程式？
- ### gpt-4o
下面是一個簡單的 Python 範例程式，透過設定固定的種子 (seed) 並使用 Python 內建的 `random` 模組產生連續的 20 個亂數。每次執行此程式，若種子相同，理論上得到的亂數序列應該相同。

    import random

    # 設定固定的種子值
    seed_value = 42
    random.seed(seed_value)

    # 產生並列印 20 個亂數 (介於 0 和 1 之間的浮點數)
    for _ in range(20):
        print(random.random())

說明：
- `random.seed(42)`：將亂數生成器的初始種子設為 42（你可換成任意整數）。
- `random.random()`：產生 [0, 1) 的浮點亂數。
- 若使用相同的 Python 版本與 `random` 模組版本，只要種子不變，每次執行都會輸出一樣的亂數序列。