У меня есть сценарий, который не использует рандомизацию, которая дает мне разные ответы при запуске. Я ожидаю, что ответ будет таким же, каждый раз, когда я запускаю скрипт. Проблема, по-видимому, возникает только для определенных (плохо обусловленных) входных данных.Детерминированный скрипт python ведет себя недетерминированным способом
Отрывок из алгоритма для вычисления определенного типа контроллера для линейной системы и в основном состоит из выполнения линейной алгебры (матричные инверсии, уравнение Риккати, собственные значения).
Очевидно, это серьезное беспокойство для меня, так как теперь я не могу доверять своему коду, чтобы дать мне правильные результаты. Я знаю, что результат может быть неправильным для плохо подготовленных данных, но я ожидаю, что это будет неправильно. Почему ответ на моей машине Windows не всегда одинаковый? Почему Linux & Windows машина не дает те же результаты?
Я использую Python 2.7.9 (default, Dec 10 2014, 12:24:55) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win 32, с Numpy версии 1.8.2 и Scipy 0.14.0. (Windows 8, 64 бит).
Код приведен ниже. Я также попытался запустить код на двух машинах Linux, и там сценарий всегда дает тот же ответ (но машины дали разные ответы). Один из них запускал Python 2.7.8, с Numpy 1.8.2 и Scipy 0.14.0. Второй был запущен Python 2.7.3 с Numpy 1.6.1 и Scipy 0.12.0.
Я решаю уравнение Риккати три раза, а затем печатаю ответы. Я ожидаю такой же ответ каждый раз, вместо этого получаю последовательность «1.75305103767e-09; 3.25501787302e-07; 3.25501787302e-07' .
import numpy as np
import scipy.linalg
matrix = np.matrix
A = matrix([[ 0.00000000e+00, 2.96156260e+01, 0.00000000e+00,
-1.00000000e+00],
[ -2.96156260e+01, -6.77626358e-21, 1.00000000e+00,
-2.11758237e-22],
[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 2.06196064e+00,
5.59422224e+01],
[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 2.12407340e+01,
-2.06195974e+00]])
B = matrix([[ 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. ],
[ -342.35401351, -14204.86532216, 31.22469724],
[ 1390.44997337, 342.33745324, -126.81720597]])
Q = matrix([[ 5.00000001, 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 5.00000001, 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. ]])
R = matrix([[ -3.75632852e+04, -0.00000000e+00, 0.00000000e+00],
[ -0.00000000e+00, -3.75632852e+04, 0.00000000e+00],
[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 4.00000000e+00]])
counter = 0
while counter < 3:
counter +=1
X = scipy.linalg.solve_continuous_are(A, B, Q, R)
print(-3449.15531628 - X[0,0])
Мой NumPy конфигурации, как показано ниже print np.show_config()
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md', 'mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
openblas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md', 'mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
mkl_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
None
(редактирует подрезать вопрос вниз)
Вы заселяли генератор? http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.seed.html – NPE
Я добавил 'np.random.seed (0)' в качестве первой строки кода (сразу после ввода), и это не имеет значения. Будет обновлен вопрос. – mwmwm
Извинения, я как-то неправильно прочитал ваш вопрос, заявив, что код * делает * использует рандомизацию. К сожалению. – NPE