梅森旋转算法

梅森旋转演算法（Mersenne twister）是一个Pseudorandom number generator。由松本真和西村拓士在1997年开发，基于有限二进制字段上的矩阵线性递归。可以快速产生高质量的伪随机数，修正了古典随机数发生算法的很多缺陷。
Mersenne Twister这个名字来自周期长度取自梅森质数的这样一个事实。这个算法通常使用两个相近的变体，不同之处在于使用了不同的梅森素数。一个更新的和更常用的是MT19937, 32位字长。还有一个变种是64位版的MT19937-64。对于一个k位的长度，Mersenne Twister会在的区间之间生成离散型均匀分布的随机数。

**应用**
梅森旋转算法是R、Python、Ruby、IDL、Free Pascal、PHP、Maple、Matlab、GNU多重精度运算库和GSL的默认伪随机数产生器。从C++11开始，C++也可以使用这种算法。在Boost C++,Glib和NAG数值库中，作为插件提供。
在SPSS中，梅森旋转算法是两个PRNG中的一个：另一个是产生器仅仅为保证旧程序的兼容性，梅森旋转被描述为“更加可靠”。梅森旋转在SAS中同样是PRNG中的一个，另一个产生器是旧时的且已经被弃用。

**优点**
最为广泛使用Mersenne Twister的一种变体是MT19937，可以产生32位整数序列。具有以下的优点：
# 周期非常长，达到219937−1。尽管如此长的周期并不必然意味着高质量的伪随机数，但短周期（比如许多旧版本软件包提供的232）确实会带来许多问题。
# 在1 ≤ k ≤ 623的维度之间都可以均等分布（参见定义）。
# 除了在统计学意义上的不正确的随机数生成器以外，在所有伪随机数生成器法中是最快的（当时）

**缺点**
为了性能，这个算法付出了巨大的空间成本（当时而言）：需要 2.5 KiB 的缓存空间。2011年，松本真和西村拓士针对这一问题提出了一个更小的版本，仅占127 bits的 TinyMT （Tiny Mersenne Twister）。

**k-分布**
暂无

**其他选择**

**算法详细**
整个算法主要分为三个阶段：
第一阶段：获得基础的梅森旋转链；
第二阶段：对于旋转链进行旋转算法；
第三阶段：对于旋转算法所得的结果进行处理；
算法实现的过程中，参数的选取取决于梅森素数，故此得名。

**相关代码**
下面的一段伪代码使用MT19937算法生成范围在0, 232 − 1的均匀分布的32位整数：

**伪代码**
//创建一个长度为624的数组来存储发生器的状态
int0..623 MT
int index = 0

//初始化产生器，种子作为首项内容
function initialize_generator(int seed) {
i := 0
MT0 := seed
for i from 1 to 623 { // 走访剩下的每个元素
MTi := last 32 bits of(1812433253 * (MTi-1 xor (right shift by 30 bits(MTi-1))) + i) // 1812433253 == 0x6c078965
}
}

// Extract a tempered pseudorandom number based on the index-th value,
// calling generate_numbers() every 624 numbers
function extract_number() {
if index == 0 {
generate_numbers()
}

int y := MTindex
y := y xor (right shift by 11 bits(y))
y := y xor (left shift by 7 bits(y) and (2636928640)) // 2636928640 == 0x9d2c5680
y := y xor (left shift by 15 bits(y) and (4022730752)) // 4022730752 == 0xefc60000
y := y xor (right shift by 18 bits(y))

index := (index + 1) mod 624
return y
}

// Generate an array of 624 untempered numbers
function generate_numbers() {
for i from 0 to 623 {
int y := (MTi & 0x80000000)                       // bit 31 (32nd bit) of MTi
+ (MT(i+1) mod 624 & 0x7fffffff)   // bits 0-30 (first 31 bits) of MT...
MTi := MT(i + 397) mod 624 xor (right shift by 1 bit(y))
if (y mod 2) != 0 { // y is odd
MTi := MTi xor (2567483615) // 2567483615 == 0x9908b0df
}
}
}

**Python 代码**
def _int32(x):
return int(0xFFFFFFFF & x)
class MT19937:
def __init__(self, seed):
self.mt = 0 * 624
self.mt0 = seed
self.mti = 0
for i in range(1, 624):
self.mti = _int32(1812433253 * (self.mti - 1 ^ self.mti - 1 >> 30) + i)
def extract_number(self):
if self.mti == 0:
self.twist()
y = self.mtself.mti
y = y ^ y >> 11
y = y ^ y > 18
self.mti = (self.mti + 1) % 624
return _int32(y)
def twist(self):
for i in range(0, 624):
y = _int32((self.mti & 0x80000000) + (self.mt(i + 1) % 624 & 0x7fffffff))
self.mti = (y >> 1) ^ self.mt(i + 397) % 624
if y % 2 != 0:
self.mti = self.mti ^ 0x9908b0df
调用函数 MT19937(seed).extract_number() 将会返回随机数，其中 seed 是已确定的种子。

**SFMT**

**实现**
  XLL Excel Addin Implementation of mersenne twister random number generator date=20090514065614 -  Two implementations of Mersenne Twister in Java: one is the fastest known, and the other is a drop-in replacement for java.util.Random date=20210203132427 -  The GNU Scientific Library (GSL), containing an implementation of the Mersenne Twister date=20050609001819 -  C++ and binary function libraries for several platforms. Multithreaded. Includes Mersenne Twister and SFMT date=20210330114202 -  Implementations of the Mersenne Twister in C and C++ date=20200930032957 -  Implementation of the Mersenne Twister in C++-  Implementation of the Mersenne Twister in C++ within the Mobile Robot Programming Toolkit-  Implementation of Mersenne Twister as an add-in for Microsoft Excel date=20200717043347 -  Implementation of Mersenne Twister as a free module for Visual Basic (Microsoft Excel, Microsoft Access and VB compilers) and for other Basic versions in the official site of the Mersenne Twister date=20200315115025 -  Implementation of Mersenne Twister for REALbasic (requires REALbasic 2006r1 or greater)-  Implementation of Mersenne Twister for Lisp-  Implementation of Mersenne Twister in Euphoria-  Implementation of Mersenne Twister for C# (newer, System.Random drop-in replacement) date=20101205060400  ( Older implementation)-  Implementation of Mersenne Twister for Ada-  Implementation of Mersenne Twister for Fortran 95-  Implementation of Mersenne Twister for Mathematica-  Implementation of Mersenne Twister for MATLAB date=20080924002704 -  Implementation of Mersenne Twister for Mitrion-C date=20090115194926 -  Implementation of Mersenne Twister for Clean-  High-speed Implementation of Mersenne Twister date=20200109125401  in Linoleum (a cross-platform Assembler), by Herbert Glarner-  CPAN module implementing the Mersenne Twister for use with Perl date=20170325052506 -  Implementation of Mersenne Twister for Haskell date=20100520022728 -  Implementation of Mersenne Twister for Standard ML-  Implementation of Mersenne Twister in F#- It also is implemented in gLib and the standard libraries of at least PHP, Python and Ruby.-  RandomLib date=20180612005302  C++ library implementing Mersenne Twister and SFMT.-  C++ implementation of Mersenne Twister for the IBM/Sony Cell Broadband Engine (Cell BE) specialized processing units-  Mersenne Twister ported to ActionScript-  Mersenne Twister in Clojure date=20190823002919 -  Implementation of Mersenne Twister for ABAP date=20160304222605 

**参考列表**

**外部链接**
   The academic paper for MT, and related articles by Makoto Matsumoto date=20200803215540 -  Mersenne Twister home page, with codes in C, Fortran, Java, Lisp and some other languages-  SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT) date=20201109030227