一般設定 random seed 的方式則像以下的程式碼：

1
2
using Random
Random.seed!(0)

所以我們可以得出一個隨機矩陣看起來像是這樣。

1
2
3
4
5
6
7
julia> rand(5, 5)
5×5 Matrix{Float64}:
 0.823648  0.203477   0.585812  0.655448  0.469304
 0.910357  0.0423017  0.539289  0.575887  0.0623676
 0.164566  0.0682693  0.260036  0.868279  0.353129
 0.177329  0.361828   0.910047  0.9678    0.767602
 0.27888   0.973216   0.167036  0.76769   0.043141

如果我們要對每個執行緒都設定同樣的 random seed，那就可以在每個執行緒內直接設定即可。

1
2
3
4
5
Threads.@threads for i in 1:5
    Random.seed!(0)
    tid = Threads.threadid()
    println(tid, ": ", rand(5, 5))
end

所以每個執行緒內印出來的矩陣就會像這樣。

1
2
3
4
5
5: [0.8236475079774124 0.20347655804192266 0.5858115517433242 0.6554484126999125 0.46930370935301835; 0.9103565379264364 0.042301665932029664 0.5392892841426182 0.5758873948500367 0.06236755817015882; 0.16456579813368521 0.06826925550564478 0.26003585026904785 0.8682787096942046 0.35312877270491705; 0.17732884646626457 0.3618283907762174 0.910046541351011 0.9677995536192001 0.767601895961374; 0.278880109331201 0.9732164043865108 0.16703619444214968 0.7676903325581188 0.043141023329413164]
2: [0.8236475079774124 0.20347655804192266 0.5858115517433242 0.6554484126999125 0.46930370935301835; 0.9103565379264364 0.042301665932029664 0.5392892841426182 0.5758873948500367 0.06236755817015882; 0.16456579813368521 0.06826925550564478 0.26003585026904785 0.8682787096942046 0.35312877270491705; 0.17732884646626457 0.3618283907762174 0.910046541351011 0.9677995536192001 0.767601895961374; 0.278880109331201 0.9732164043865108 0.16703619444214968 0.7676903325581188 0.043141023329413164]
4: [0.8236475079774124 0.20347655804192266 0.5858115517433242 0.6554484126999125 0.46930370935301835; 0.9103565379264364 0.042301665932029664 0.5392892841426182 0.5758873948500367 0.06236755817015882; 0.16456579813368521 0.06826925550564478 0.26003585026904785 0.8682787096942046 0.35312877270491705; 0.17732884646626457 0.3618283907762174 0.910046541351011 0.9677995536192001 0.767601895961374; 0.278880109331201 0.9732164043865108 0.16703619444214968 0.7676903325581188 0.043141023329413164]
3: [0.8236475079774124 0.20347655804192266 0.5858115517433242 0.6554484126999125 0.46930370935301835; 0.9103565379264364 0.042301665932029664 0.5392892841426182 0.5758873948500367 0.06236755817015882; 0.16456579813368521 0.06826925550564478 0.26003585026904785 0.8682787096942046 0.35312877270491705; 0.17732884646626457 0.3618283907762174 0.910046541351011 0.9677995536192001 0.767601895961374; 0.278880109331201 0.9732164043865108 0.16703619444214968 0.7676903325581188 0.043141023329413164]
1: [0.8236475079774124 0.20347655804192266 0.5858115517433242 0.6554484126999125 0.46930370935301835; 0.9103565379264364 0.042301665932029664 0.5392892841426182 0.5758873948500367 0.06236755817015882; 0.16456579813368521 0.06826925550564478 0.26003585026904785 0.8682787096942046 0.35312877270491705; 0.17732884646626457 0.3618283907762174 0.910046541351011 0.9677995536192001 0.767601895961374; 0.278880109331201 0.9732164043865108 0.16703619444214968 0.7676903325581188 0.043141023329413164]