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MATLAB全部的随机函数(二)

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发表于 2020-8-31 14:57 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
11.lognrnd()
' L8 Z; t4 R- ]) @$ z生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数:mu和sigma,服从这个这样的随机数取对数后就服从均值为mu,标准差为sigma的正态分布。下图是mu=-1, sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。8 S) c! L2 Q0 V& q% e0 r
: E) _9 _# ~- m8 q
生成对数正态分布随机数的语法是:
1 i+ s% ?+ Q" H. ?+ {9 `$ W$ mlognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
) u" y9 x8 l. B$ H% B12.raylrnd()
, I, ~0 n! X. f生成服从瑞利(Rayleigh)分布的随机数。其分布有1个参数:B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形。: \2 L) v% E/ o; _
生成瑞利分布随机数的语法是:% \% N( Z4 S5 g+ c- t( R2 Z
raylrnd(B,[M,N,P,...])
% {* m& o6 |+ ^* Q13.wblrnd()
, J( r0 k3 x/ I/ }, U# `生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数:scale 参数 A和shape 参数 B。下图是A=3,B=2的Weibull分布的PDF图形。
! L6 ^7 ], O/ a# j0 ^5 U3 |5 G& l  \2 d; K; H, j# i0 ~" O; j
生成Weibull分布随机数的语法是:' g: i/ [6 z% ]
wblrnd(A,B,[M,N,P,...])% M6 e; d& I* K: B
还有非中心卡方分布(ncx2rnd),非中心F分布(ncfrnd),非中心t分布(nctrnd),括号中是生成服从这些分布的函数,具体用法用:; b, B  S! t6 l; j$ S' v7 L, T/ ^& `
help 函数名
2 }4 A2 @) v5 V7 W; A查找。  ~3 m; Y- y+ M3 A- B; V
c. 离散型分布随机数5 T, b" x9 _* K( v) D
离散分布的随机数可能的取值是离散的,一般是整数。
: L3 {+ @. c7 W5 k' \14.unidrnd()$ c7 \6 U* A& t1 v( I+ u, q, L* T
此函数生成服从离散均匀分布的随机数。Unifrnd是在某个区间内均匀选取实数(可为小数或整数),Unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数:n, 表示从{1, 2, 3, ... N}这n个整数中以相同的概率抽样。基本语法:
, s$ j5 C  Z0 c" `: a! V: {unidrnd(n,[M,N,P,...])) Y% l. ]. w# w
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子:
7 V& u4 n- F, u2 ?3 o1 `7 A$ \- e9 Yunidrnd(5,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式
. h  |+ y2 n, Runidrnd(5,5) %生成5行5列的随机数矩阵4 ?" T2 o1 r+ |
unidrnd(5,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
2 c2 {' u5 E; n: B%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布; \* C2 ~" [+ D8 Y8 P
生成的随机数大致的分布。
2 }& x% F1 s6 S7 I9 Z: fx=unidrnd(9,100000,1);5 L$ W; q7 y0 T2 P0 S# {
hist(x,9);4 e8 ^9 ]( u. G" R, s+ e
可见,每个整数的取值可能性基本相同。
  X% _& B% ]% s3 `15.binornd()
. B$ @7 P: P, H4 {9 i  D此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数:n,p。考虑一个打靶的例子,每枪命中率为p,共射击N枪,那么一共击中的次数就服从参数为(N,p)的二项分布。注意p要小于等于1且非负,N要为整数。基本语法:. {: k6 P6 N4 w+ h0 K9 A% Y  u
binornd(n,p,[M,N,P,...])- b7 p7 `6 v. R3 P$ J
生成的随机数服从参数为(N,p)的二项分布,这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子:, t& W6 R! T9 @/ z
binornd(10,0.3,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式# M9 ^! m) v! l+ t0 v
binornd(10,0.3,5) %生成5行5列的随机数矩阵0 a5 g5 j; g2 ?" Z  F/ M
binornd(10,0.3,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵0 {, v% @0 ^! I4 `  z; e+ r
%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(10,0.3)的二项分布8 K5 i/ e( B& I5 ?3 U& w- Z6 ^) G
生成的随机数大致的分布。5 @3 R( Q* i; G. g; ?2 o
x=binornd(10,0.45,100000,1);7 _( y. u$ j( V$ ~
hist(x,11);8 L" F' B. A# e1 U! V" W; a
我们可以将此直方图解释为,假设每枪射击命中率为0.45,每论射击10次,共进行10万轮,这个图就表示这10万轮每轮命中成绩可能的一种情况。" B- _5 o6 e3 f! h* n
16.geornd()
! w% J0 y" k$ H" }此函数生成服从几何分布的随机数。几何分布的参数只有一个:p。几何分布的现实意义可以解释为,打靶命中率为p,不断地打靶,直到第一次命中目标时没有击中次数之和。注意p是概率,所以要小于等于1且非负。基本语法:
% B. j$ m1 [6 X3 ~" j$ [( vgeornd(p,[M,N,P,...])/ E7 F4 `8 g+ ]6 j0 K
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子:
: u; U& s& i; Ageornd(0.4,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式0 h2 O2 y3 t8 n
geornd(0.4,5) %生成5行5列的随机数矩阵- ~5 E- I, U& h6 |7 U1 E5 D
geornd(0.4,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
  u; J1 D3 j0 q1 y" e! |; m%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(0.4)的二项分布
( y" o1 |6 Q; K$ m生成的随机数大致的分布。( t4 k0 m9 k+ W* K% w3 i
x=geornd(0.4,100000,1);# N# ]) a' I3 G- o0 s
hist(x,50);  Y. u# t) l# u/ v9 S* o2 p
17.poissrnd()" j' b$ c9 r7 D. j9 l
此函数生成服从泊松(Poisson)分布的随机数。泊松分布的参数只有一个:lambda。此参数要大于零。基本语法:
2 O( a8 W" q3 u, H+ m9 l$ ]# igeornd(p,[M,N,P,...])2 m. c/ c. d4 c" L
这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子:  }6 b5 t. a2 G; J6 ~' z% j; G! z7 o) ^
poissrnd(2,5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式
6 n* u/ C; K: \# Q/ W7 Mpoissrnd(2,5) %生成5行5列的随机数矩阵
) G; C  l# v" t+ U( U7 rpoissrnd(2,[5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵
; r; c& l/ s% j" q" V+ p%注:上述语句生成的随机数所服从的参数为(2)的泊松分布3 k' b) _" b* y0 f3 {
生成的随机数大致的分布。
/ u# Y& f# w% [3 ]: Q+ T7 O) Rx=poissrnd(2,100000,1);  q9 i8 _" c8 H6 V) `! y
hist(x,50);
& O0 ~8 {/ A1 }# L% m& C9 y3 x其他离散分布还有超几何分布(Hyper-geometric, 函数是hygernd)等,详细见Matlab帮助文档。
3 x- G7 g/ x! `5 z$ }" S& B) P
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