matlab中产生随机数的十七种方式

zxcvbvbnmn · 发表于 2021-7-20 11:11

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x

第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
                  y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如:
(1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数
(2) R = random('Poisson',1:6,1,6):　依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数
第二种方法是针对特殊的分布的语句：
一．几何分布随机数　（下面的 P，m 都可以是矩阵）
R = geornd(P) 　（生成参数为 P 的几何随机数）
R = geornd(P,m)　（生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
                                 １
R = geornd(P,m,n)　（生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数）
例如
(1)　 R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数)
(2)　 R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数).

二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　（生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
R = betarnd(A,B,m)　（生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
                        １
R = betarnd(A,B,m,n)　（生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.

三．正态随机数
R = normrnd(MU，SIGMA)　（生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）
R = normrnd(MU，SIGMA,m)　（生成 1× m 个正态随机数）

R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
例如
(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　生成 5 个正态(0,1) 随机数

(2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)　生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方差为 0.1 的 2× 3 个正态随机数．

四．二项随机数：类似地有
R = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
例如
n = 10:10:60; 　 r1 = binornd(n,1./n)　或 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为
1       1 ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．
(10,
10       60

五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V)　　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
                                 ,m)          ,m,n)

六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                   随机数）：
                                    1
                                    MU
R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)

七．自由度为 V1， v2 的 F 分布随机数：
R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)

八． Γ ( A, λ ) 随机数：
R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)

九．超几何分布随机数：
R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)

十．对数正态分布随机数
R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

十一．负二项随机数：
R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

十二．Poisson 随机数：
R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))

十三．Rayleigh 随机数：
R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)

十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)

                                          42
十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)

十六．[A,B] 上均匀随机数
R = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
例如 unifrnd(0,1:6)与 unifrnd(0,1:6,[1 6]) 都依次生成[0,1] 到[0,6]的６个均匀随机数．:

十七．Weibull 随机数
R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)

nevadaooo · 发表于 2021-7-20 13:22

17种方法，学习了

qq666888qqw · 发表于 2021-7-20 14:46

很实用的分享

shapeofyou888 · 发表于 2021-7-20 17:09

棒棒哒

modengxian111 · 发表于 2021-7-20 18:08

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