随机数和多核软件包

在R中编程时，我已经使用了多核软件包几次。但是，我从未见过有关如何处理随机数的声明。当我将openMP与C一起使用时，我会谨慎使用适当的并行RNG，但对于R，我假设发生了一些明智的事情。任何人都可以确认发生了明智的事情吗？

例

根据文档，我们有

x <- foreach(icount(1000), .combine = "+") %do% rnorm(4)

是如何rnorm产生的？

我不确定如何foreach工作（我想是从doMC软件包中获得的），但是在多核中，如果您做了类似参数默认值的操作，则mclapply该mc.set.seed参数TRUE会为每个进程提供不同的种子（例如mclapply(1:1000, rnorm)）。我假设您的代码被翻译成类似的东西，即归结为parallel具有相同约定的调用。

但也请参阅Charlie Geyer 幻灯片的第16页，该指南建议了具有理论保证的并行独立流的rcucuyer程序包。盖尔的页面在R中还包含用于不同设置的示例代码。

您可能需要查看本文档和本文档的第5页。默认情况下，在R下，每个核心集都是自己的种子（我似乎记得使用高精度时间）。

注意：如果您在Windows下使用Revolution-computing的foreach（），那么我怀疑不会发生明智的事情。Windows不兼容POSIX，当每个内核需要不同的高精度时，这会造成问题。开始设置它的种子的时间（不幸的是，我没有方便的窗户，所以我无法凭经验进行检查）。