MATLAB随机数生成器

ulppknot

1、rand()
8 E8 P3 y! z: `+ O& i7 [* y生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
5 q7 ~3 P( W$ r; [9 D基本语法：rand([M,N,P…])
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。
% ]% `+ w& X9 Z: g2 T6 @2、randn()
生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
基本语法：randn([M,N,P,…])
解释同1
* p3 l/ M- ?7 T; D5 H( a/ v若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。
" A6 [+ p( a6 o  o; I( i. d/ w) V0 u, n3、unifrnd()
1 z9 W6 j+ K" H& J  A: d+ N生成某个区间内均匀分布的随机数
( ?* i( w3 b) F" |基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
生成的随机数在区间(a,b)内，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]则中括号可以省略。
4、normrnd()
$ e4 l' B1 ]# h2 K生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
7 Y8 O/ Q+ w9 j* D基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
5、chi2rnd()
生成服从卡方分布的随机数，卡方分布只有一个参数：自由度v
( G! X& A. J& f8 l. d; y基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
6、frnd()
3 F1 K% `4 o: v# \) _' |  X生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
9 f7 n2 ^' V6 s! _  C3 p3 ^7、trnd()
生成服从t(Student’s t Distribution,这里student不是学生的意思，而是cosset.W.S.的笔名)分布的随机数。t分布只有一个参数：自由度v
基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
/ e* K0 ^$ H; g5 j; {) tt分布比正太分布要“瘦”，随着自由度v的增大，t分布逐渐变胖，当自由度为正无穷时，它就变成标准正态分布了。
8、betarnd()
生成服从beta分布的随机数。beta分布有两个参数分别是A和B。下图是A=2，B=5的beta分布的PDF图形。
) J  F; e% o- O' j0 G' ]6 n基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
3 b1 l# G7 ?+ Y1 K5 S9、exprnd()
# S" _' W. b) t# s& k' K: S, I; n此函数生成服从指数分布的随机数。指数分布只有一个参数：mu,下图是mu=3时指数分布的PDF图形。
基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
/ @1 M& J) A7 Y% Q/ r' H( O10、gamrnd()
生成服从gamma分布的随机数。Gamma分布有两个参数：A和B。下图是A=2，B=5，Gamma分布的PDF图形

基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
$ N# {1 X6 X5 z, a0 j9 o生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为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。

3 ~7 A. D; ?0 I) s. S" h基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
12、raylrnd()
& \) _4 {& u1 ^9 P  u- I" k4 B: @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
基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
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。
" F4 z3 h  Q0 d1 M5 ^/ |. n; G$ {基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
7 M3 ~6 o% r5 r/ @7 E
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

14、unidrnd()
/ c8 o# b7 c( [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：unidrnd(n,[M,N,P,…])
: n& j" u, J  K. L15、binornd()
# }% p! F: z9 u: k1 O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
基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
3 L0 M3 P# @: D0 Y  O; x16、geornd()
生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
$ w: \# [2 R4 W9 n  [8 _: K  q1 n基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
17、poissrnd()
生成服从possion分布的随机数。possion分布的参数只有一个：lambda,此参数要大于零
5 W4 D6 P7 Z/ m: |" W基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
附：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
; |/ d% m4 f- K/ O! }binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
. q) M$ K/ o6 r3 _, ]exprnd 指数分布的随机数生成器
* Y- s* M: U0 O- jfrnd f分布的随机数生成器
9 T2 Q$ K6 z/ y6 E8 S6 `gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
! H: F* z9 A; p( `, a" ygeornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
; D4 E9 h2 M. [; Hncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
' j# @* t' W$ d# B% ^9 d  Apoissrnd 泊松分布的随机数生成器
! P: |! \, c% W: O% J6 Araylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
! V' n$ d+ G. V/ i0 j/ iunifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
6 y& E/ m) b5 Sweibrnd 威布尔分布的随机数生成器
6 h$ c7 S& ~( U) s

NingW

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