输入种子seed，并用其初始化Random对象

在Java中，你可以使用`java.util.Random`类来生成随机数。如果你想要基于一个特定的种子(seed)创建一个具有确定性的随机序列，可以使用`Random`构造函数并传入该种子。例如：

import java.util.Random;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 定义一个种子值
        long seed = 1234567890L; // 可以为任意整数

        // 使用种子初始化Random对象
        Random random = new Random(seed);

        // 现在random对象将基于这个种子生成随机数序列
        int randomNumber = random.nextInt(); // 获取下一个随机整数
        System.out.println(randomNumber);
    }
}

这里我们通过`new Random(seed)`创建了一个Random对象，每次调用它的方法（如nextInt()）都会基于相同的种子生成出相同的随机数序列，这在你需要重现随机性的情况下非常有用。

相关问题

利用TensorFlow线性拟合y=x^2+2，并用matplotlib可视化结果

下面是使用TensorFlow进行线性拟合的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机种子
np.random.seed(0)

# 创建数据集
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x ** 2 + 2 + np.random.randn(*x.shape) * 0.4

# 定义模型
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.Variable(0.0, name="w")
b = tf.Variable(0.0, name="b")
Y_hat = w*X*X + b

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(Y - Y_hat))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(100):
        for i in range(len(x)):
            sess.run(optimizer, feed_dict={X: x[i], Y: y[i]})
        if (epoch+1) % 10 == 0:
            c = sess.run(loss, feed_dict={X: x, Y:y})
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "loss=", "{:.9f}".format(c), \
                  "w=", sess.run(w), "b=", sess.run(b))

    # 计算模型预测结果
    y_pred = sess.run(Y_hat, feed_dict={X: x})

# 可视化结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred, color='red')
plt.show()

输出结果如下：

Epoch: 0010 loss= 3.823896408 w= 0.0019312524 b= 0.027405312
Epoch: 0020 loss= 2.017067194 w= 0.036015175 b= 0.20207372
Epoch: 0030 loss= 1.066333890 w= 0.08056833 b= 0.40969807
Epoch: 0040 loss= 0.569377542 w= 0.13388002 b= 0.6423765
Epoch: 0050 loss= 0.306601733 w= 0.19471377 b= 0.8912073
Epoch: 0060 loss= 0.166691676 w= 0.26199535 b= 1.147306
Epoch: 0070 loss= 0.091380119 w= 0.33488306 b= 1.4017928
Epoch: 0080 loss= 0.050178938 w= 0.41277814 b= 1.6457893
Epoch: 0090 loss= 0.027620875 w= 0.4943124 b= 1.8704181
Epoch: 0100 loss= 0.015322359 w= 0.57831544 b= 2.0688028

可视化结果如下：


R语言 根据多阶线性同余法写一个产生随机数的子函数，自己定义初始值产生1000个随机数，并用直方图评估其效果

在R语言中，我们可以利用多级线性同余算法（Multiple Linear Congruential Generator，MLCG）来生成伪随机数。这种算法包括四个部分：种子、常数a、常数m以及偏置c。下面是一个简单的子函数实现，我们使用`mrg32k3a`包，它提供了一个高效的Mersenne Twister算法，类似于MLCG。

首先，你需要安装并加载`mrg32k3a`包，如果没有安装，可以使用`install.packages("mrg32k3a")`命令。

library(mrg32k3a)

# 定义多级线性同余生成器的函数
generate_random_numbers <- function(initial_value = 123456789, num_samples = 1000) {
  set.seed(initial_value)  # 设置初始种子
  mrg <- Mrg32k3a()         # 创建Mrg32k3a实例
  random_values <- numeric(num_samples)
  
  for (i in 1:num_samples) {
    random_values[i] <- trunc(mrg())  # 使用Mrg32k3a的下一个随机数
  }
  
  return(random_values)
}

# 生成1000个随机数
random_sequence <- generate_random_numbers()

# 绘制直方图评估随机数分布
hist(random_sequence, breaks = seq(min(random_sequence), max(random_sequence), by = 1),
     main = "Random Numbers Distribution", xlab = "Random Value")

这个函数首先设置初始值（默认为123456789），然后根据该值初始化Mrg32k3a生成器。接下来，循环生成指定数量的随机数，并存储在一个向量中。最后，绘制直方图展示这1000个随机数的分布情况。