R语言中的set.seed()函数

计算机并不能产生真正的随机数，若是你不设种子，计算机会用系统时钟来做为种子，若是你要模拟什么的话，每次的随机数都是不同的，这样就不方便你研究，若是你事先设置了种子，这样每次的随机数都是同样的，便于重现你的研究，也便于其余人检验你的分析结果。
http://bbs.pinggu.org/thread-336973-1-1.html
http://bbs.pinggu.org/thread-2121186-1-1.html
若是说函数中出现set.seed(3000)，那就是说程序运行3000次，都是从同一个种子产生的随机数，仍是从不一样的种子产生的？
      另外，这个3000，指的是3000“个”随机数，仍是3000“批”（一批里面可能有若干个）随机数呢？
     若是我每循环一次，让set.seed(N)中的N增长一个常数，那会有什么做用？
et.seed(3000)，不是运行3000次，而是把种子设置为3000。
计算机的程序，都是经过肯定的算法，根据肯定的输入，算出肯定的输出。想要获得真正的随机，须要经过外接物理随机数发生器，经过把随机的物理过程转变为随机值，才能实现。所以咱们日常使用的计算机的随机数，其实都只是经过算法模拟获得，也就是伪随机。通常采用的办法是线性同余（参见http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator）。
X[n+1] = (a * X[n] + c) mod m
为简单起见，我取简单的参数（a = 1, c = 3, m = 5），获得一个简单的算式：
X[n+1] = (X[n] + 3) mod 5
这时，把X[0]视为种子，因而：
若种子为0，获得数列：0, 3, 1, 4, 2, 0, …
若种子为1，获得数列：1, 4, 2, 0, 3, 1, …
若种子为2，获得数列：2, 0, 3, 1, 4, 2, …
若种子为3，获得数列：3, 1, 4, 2, 0, 3, …
若种子为4，获得数列：4, 2, 0, 3, 1, 4, …
对于每一个种子，所获得的数列看起来都是随机的（每一个数值出现的频率都是相同的）。而一旦种子给定，每次调用随机数函数，函数都会根据上次获得的数列的某个值，计算出数列的下一个值并返回回来。而对于随机浮点数，通常是用随机产生的整数除以最大整数获得。
因此，随机数的种子通常只须要在调用随机函数以前设置一次，不建议设置屡次。
另外，我一直没有搞明白一件事：设置屡次种子，在算法上会不会对最终生成的随机数的分布形成影响？不知道有人了解么？
http://cos.name/cn/topic/15925
能够重复获得同一组伪随机数很重要。好比，你的程序有一个很隐蔽的错误，致使你用某些初始值会获得错误的结果，若是你没有设定种子，运行完程序一看结果错了，这时你确定想再用刚才的数据作一次debug，但永远不可能获得它了。再好比，写论文的时候，你的结果要给别人看，那么一个可重复使用的数据就很重要，你要让别人运行你的code也能获得你的结果就必需要设定种子，等等。
http://cos.name/cn/topic/106976