MATLAB随机数生成器

piday123

1、rand()
  X6 U, v  d/ U生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
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。
2、randn()
2 S% r6 t+ r9 w- F6 O! @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
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。
1 Q- E. c) V# }3、unifrnd()
生成某个区间内均匀分布的随机数
基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
0 E6 g& C  R$ }3 ^2 f1 A7 A$ F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。
  c9 v: f* A' |& m$ |  G# R4、normrnd()
5 j, s4 A0 b- B8 X# B. I生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
5、chi2rnd()
% |9 N6 _, W; j. N2 x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
基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
6、frnd()
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,…])
7、trnd()
4 R: J; @4 A4 |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
. k9 Q2 I2 c; E$ l9 w+ j2 u基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
t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。
+ [( E# ^/ e0 o. Q/ }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。
5 b2 O6 k8 N" \2 y) K( k" P, V
1 b" O. r( T; h1 I- ~

# P  Y+ L* n& Z% `/ }; m' r5 T+ X基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
9、exprnd()
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。



. u7 M5 Y2 W1 o4 x6 {% l4 h
基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
10、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
5 h0 ]4 O0 F- y( {; X& w  q


1 y: v* g! {4 F) y' H# _8 ~3 ~/ z基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
  c% U! D( ^5 d! S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。
) \2 @/ l  z+ f% A7 v& h


基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
2 g9 P& ~" i, y( J! ^12、raylrnd()
9 D( e# Q$ I8 ~0 g! {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 C! p. z3 ^# T; F, M" r$ N
+ n, Z% e6 [* K  _2 L

基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
$ r0 w! @& z3 L& O+ ~- I- @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。




基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
6 }5 g7 T5 e$ _. c9 n0 L0 F3 T
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)
6 Y% q( @+ y0 k
  T# ?7 e6 Z& Z% X% J# ]& i14、unidrnd()
, }; D1 T% U$ ^0 v3 R1 d' J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。
& Y9 k3 ^3 K. f' D; ~基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
8 z$ E, E$ S) E15、binornd()
. Z. j' {9 f& T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,…])
16、geornd()
生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
, e& n) J6 n4 ?( @1 b17、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
8 O4 }5 W8 A+ y! k4 \1 C) r. w基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
. X/ ]" E/ q, N. O1 [* i. z7 E附：
! H2 W( I2 @: l! [* @$ Obetarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
" E( V7 q( Y' f! U: j7 F) p$ u9 ^chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
( J8 Y! [$ c& texprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
# U, F8 x  \& v% h' v9 J0 ~9 Nhygernd 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
6 ?/ O! e) T( R2 ]! k& W1 Q) Pnbinrnd 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
7 a9 `  q3 A+ w1 b$ mnctrnd 非中心t分布的随机数生成器
' f. ]1 j% o( J  {ncx2rnd 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
$ o9 ~% [! ]# s4 z$ V1 ?( dpoissrnd 泊松分布的随机数生成器
; _4 i- z  d2 hraylrnd 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
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
9 d( N  q" D) T) [& E* I# {weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
9 s; t* e1 }* |- P# C  {

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