matlab随机数生成方法

dapmood

Matlab(mathworks.com) 随机数生成方法 （转自雅虎空间）
3 f, E& s1 L1 Y4 j5 W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:
2 @: v7 T# x! r; D$ l  R(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
, I% N% t# k, y6 ?0 j(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
& U1 o' o# |; M: F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）
2 n/ o3 o' @# H- `. t   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）
. g9 y! n0 z7 E/ G0 P                                     １
6 y' F4 [) x/ P2 F' K8 x   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
+ @9 H9 s" T, I3 w% s(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)
" v, }- n& W& ~. S8 F) Z(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).
# [4 E* Q# ^. Z6 I; f# B5 Z* @
0 D5 [, b2 p  V  Q  H" n; ~二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
; O' b0 |3 M( LR = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
- b2 ^! O8 g2 ]6 F1 z, Y& ^/ \                           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）.
4 r$ Y3 h) }0 W. t6 l* }
三．正态随机数
* m3 A: E) F0 ^3 c% n$ @% R1 yR = 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）
3 ^' G: z; x7 U- U                                       
0 u8 f) z6 J, P+ I! x' x4 nR = 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
                                 
& y( b% w4 d+ ?9 m- ?(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．
4 t. y3 E1 d% b) e/ W2 {1 |3 g
3 v4 }3 `! K3 o8 d四．二项随机数：类似地有
4 @5 _% D3 B  ^9 M9 P2 aR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
! U$ C: P6 K8 H/ q! ^, u   例如
: C+ Q' ^- b- Y" U* n; e4 }   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,
! \9 r' Q7 @. h, L    10          60

五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
: g% z9 W1 C4 s! L+ @R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
* T: c; [; y5 O: x                                     ,m)             ,m,n)

六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
7 [( J2 M  m8 L                                       1
                                       MU
- t+ s( y: z' _) ?R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
+ }, F7 E8 \% T  F
七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：
" t+ E3 c, J9 N6 F7 @- u   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)

八． Γ ( A, λ ) 随机数：
' T* ?* Y2 f1 S. p4 f* N7 F* U* X( y9 V   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
; H. n6 n5 O8 \: l. ~! Z
0 C9 u; ]9 O% a+ n7 x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)
) w) ~7 R! }" m8 x8 B; a9 ?# \
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)
& ^2 G  n( o: [& |
# A8 T( H) ?7 ?* g$ j十一．负二项随机数：
6 b9 O0 w2 c, e; i2 n1 r   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

十二．Poisson 随机数：
/ X  l0 H3 _, F7 f& \; s, h   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
4 Y- D6 A( H( o) g$ a    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
  t+ P0 ~7 i% X2 o2 Z0 u, z1 q（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
# W1 n6 p/ d% M$ n  A
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：
" c# J% ^# j" d" K7 D   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)

/ S1 Y0 x* s: u3 t5 @                                              42
  t. P" _$ q5 j! m1 `十五．离散的均匀随机数：
. s) H3 {0 l4 [+ n9 wR = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
# i( @2 i9 H2 R$ y
6 w- @& W* k4 a# h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．:
/ n/ P& d( Z. V1 c
3 P8 k) h) ]. ^7 ^- I十七．Weibull 随机数
- |' \$ S2 H1 I; c' Z+ RR = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)

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