matlab随机数生成方法

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Matlab(mathworks.com) 随机数生成方法 （转自雅虎空间）
* `/ C" {$ G: W0 q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)，
' V5 ?1 }; F. }& M9 v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 n" r5 M2 D% P+ G7 f8 s(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
6 _  q8 }) {  z7 R第二种方法是针对特殊的分布的语句：
. i: R4 ~3 K3 r, M; F. {; J" W- X一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
5 O1 U9 b( f* m0 s# n   R = geornd(P) 　 （生成参数为 P 的几何随机数）
4 e. a8 G) X8 {" ~- I   R = geornd(P,m)　 （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
( n# i! I3 G$ m  r% [9 I                                     １
. o  S$ B; p6 ]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)
0 `  O* h+ W1 j* l1 q5 r1 u(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).

. g" O" G3 d6 n. w  c二．Beta 分布随机数
: U9 C7 o, i! O" Q$ ?4 CR = 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
' E2 n; f$ h0 d# {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）.

- R! A" j" w' {* m+ P三．正态随机数
& o% o! p, G4 @. B3 xR = 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）
, Q; \7 R; U5 W                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
   例如
: J' h) J2 Y+ c% {$ O(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
! k& l) S* c% A4 R                                 
/ R/ H+ `3 F% Q4 e3 U/ M* I' v) {(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．

7 a- b5 i% q3 \2 D四．二项随机数：类似地有
9 O& h; G: b& U9 f. p( r" xR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
   例如
) V) E8 O; B8 q; ^1 \0 `( D   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,
) {* N+ M, D8 S0 o5 a    10          60
- E! e! R& e9 e) p' p. b
五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
9 g7 s6 Z0 c6 K6 r8 ]0 R, m5 E0 D! v: \R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
$ T% D7 C1 M9 Z7 |: D* k+ E) _4 X* B                                     ,m)             ,m,n)
2 u+ P9 ?7 t7 U& r7 q; B+ }- V
2 D: n  j, l: ?4 F六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
                                       MU
4 u: m% Y4 [% m6 r8 _9 ER = 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)
& J) ^5 E  j' L
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
7 e- G; }: I7 W0 C! ^9 O   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)

( L  b! R' }, T4 W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)

# _% V  W' M8 R) U5 v  W3 F十一．负二项随机数：
   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

- C. ~- o1 B( y6 o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)))

# H* }( W! @" F7 @十三．Rayleigh 随机数：
   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)
5 p3 U4 P: |. V; r: F
- A# g2 |8 i5 c( K9 x十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
& I; A0 z" c$ v5 z   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)
2 z! f' o, g  w/ @7 D1 z" o  K: k
0 Z& P; F! F) C$ h9 y7 l, p                                              42
" B4 C" W; v% j十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
# ^' Z) k* r) l8 W# [
  p5 p* Z4 {3 V  Y5 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- D* z# t& a/ C7 f( p
! H6 a8 j3 t) }( ?/ F十七．Weibull 随机数
6 P4 |2 x) G. A: p& {R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)

NNNei256

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