问题 如何让R的lapply（和mclapply）恢复随机数生成器的状态？

R忽略设置 .Random.seed 在一个lapply里面。运用 set.seed 但是，工作正常。

一些代码：

# I can save the state of the RNG for a few seeds
seed.list <- lapply( 1:5, function(x) {
                        set.seed(x)
                        seed.state <- .Random.seed
                        print( rnorm(1) )
                        return( seed.state )}) 
#[1] -0.6264538
#[1] -0.8969145
#[1] -0.9619334

# But I get different numbers if I try to restore 
# the state of the RNG inside of an lapply
tmp.rest.state <-  lapply(1:5, function(x) { 
                        .Random.seed <- seed.list[[x]]
                        print(rnorm(1))})
# [1] -0.2925257
# [1] 0.2587882
# [1] -1.152132

# lapply is just ignoring the assignment of .Random.seed
.Random.seed <- seed.list[[3]]
print( rnorm(1) ) # The last printed value from seed.list
# [1] -0.9619334
print( rnorm(1) ) # The first value in tmp.rest.state
# [1] -0.2925257

我的目标是检查点MCMC运行，以便它们可以完全恢复。我可以很容易地保存RNG的状态，我只是不能让R在一个lapply循环中加载它！

有没有办法强制R注意设置 .Random.seed？或者有更简单的方法来实现这一目标吗？

如果重要，我使用的是64位R：

R version 2.15.1 (2012-06-22) -- "Roasted Marshmallows"
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

在Ubuntu 12.04上LTS：

nathanvan@nathanvan-N61Jq:~$ uname -a
Linux nathanvan-N61Jq 3.2.0-26-generic #41-Ubuntu SMP Thu Jun 14 17:49:24 UTC 2012 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

这是因为 .Random.seed 在您的调用中被评估为本地对象 lapply。

您需要指定值 .Random.seed 在全球环境中：

tmp.rest.state <- lapply(seed.list, function(x) {
    assign(".Random.seed", x, envir=globalenv())
    print(rnorm(1))
  }
)

[1] -0.6264538
[1] -0.8969145
[1] -0.9619334
[1] 0.2167549
[1] -0.8408555

你的代码不起作用的原因是 .Random.seed 在匿名函数的环境中分配 lapply但是 rnorm() 寻找 .Random.seed 在全球环境中。

为了记录，这是我的第一次尝试，它只适用于某些情况：

这是通过使用来解决它的一种方法 <<-。（是的，我知道这是不赞成的，但可能是合理的。另一种方法是使用 eval() 并在呼叫环境中强制评估。

tmp.rest.state <- lapply(seed.list, function(x) {
    .Random.seed <<- x
    print(rnorm(1))
  }
)

[1] -0.6264538
[1] -0.8969145
[1] -0.9619334
[1] 0.2167549
[1] -0.8408555

请注意，如果您的解决方案不适用此解决方案 lapply() 嵌套在另一个函数中，因为 <<- 仅在父环境中进行评估，而不是在全局环境中进行评估。

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