即使在R中使用set.seed()也会得到不同的结果

在R中使用set.seed()函数可以设置随机数生成器的种子，以确保在相同的种子下生成相同的随机数序列。然而，即使在R中使用set.seed()，在不同的计算机、不同的操作系统或者不同的R版本下，仍然可能得到不同的结果。这是因为R的随机数生成器的实现可能会因为不同的环境而有所差异。

R中的随机数生成器是基于梅森旋转算法（Mersenne Twister）的，它是一种高质量的伪随机数生成器。set.seed()函数用于设置梅森旋转算法的种子，从而确定随机数序列的起始点。当使用相同的种子时，应该得到相同的随机数序列。

然而，由于计算机的内部时钟、操作系统的调度等因素，即使在相同的种子下，也可能会得到不同的结果。这是因为在不同的计算机上，随机数生成器的初始状态可能会有所不同，从而导致生成的随机数序列不同。

此外，R的随机数生成器还受到其他因素的影响，如系统负载、并行计算等。在并行计算中，不同的线程可能会同时调用随机数生成器，从而导致生成的随机数序列不同。

总结来说，尽管在R中使用set.seed()可以设置随机数生成器的种子，但在不同的计算机、操作系统或者R版本下，仍然可能得到不同的结果。因此，在进行重要的随机数生成任务时，建议使用更可靠的随机数生成器库，如RANDU、Mersenne Twister等，并且在不同的环境中进行验证和测试，以确保结果的一致性。

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