MATLAB随机数生成器

piday123

1、rand()
生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
& Z( D, B- `$ Z. d基本语法：rand([M,N,P…])
4 m- k" c% q0 v- y9 Q1 w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()
生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
% W; s. p7 `3 y- s; s基本语法：randn([M,N,P,…])
+ M4 v: z( v! ?3 W# g解释同1
$ v; \" P4 R% o: t+ @4 G9 W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。
3、unifrnd()
生成某个区间内均匀分布的随机数
7 X# n/ }" C* P$ n/ j. O7 m" a7 w9 Q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。
+ q' u& `2 s: N1 g( b6 c# z9 m4、normrnd()
0 H/ G- p* i3 u! o+ X9 S; l: }% Y5 y! q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()
" V" h3 Q! a0 [/ q4 j# B. |% s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
+ ~6 k+ b' E7 {$ [% K5 y6 O. l; \) `* J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
2 f& E: V8 {4 u" Q# }. e基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
7、trnd()
  I9 n& x5 ]5 c5 G1 d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,…])
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。
4 [  ?2 Q4 ^0 ^8、betarnd()
% D; a+ k1 ]' m/ F! g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。



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。

  N4 |7 f/ d; H% q9 f% H, {

- e$ x2 ~& x' V! m: f% `
& R' c3 E% t. U- q9 f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
/ \/ Y0 F/ [+ }' q- x$ e


基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
0 X5 v4 a8 v* Z" r/ S. N9 U) ~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。
7 l+ Y9 t+ \# o0 g8 N, s) a4 d

2 s1 G0 K$ j; j1 A0 Z
7 {* I, V- C. `9 B, y基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
7 I; h' ?& X4 s7 r. }6 f12、raylrnd()
* \0 |5 K+ l) W* s1 h# P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

' H& m  o$ ?1 Q5 J/ M- `

; Y* B% c9 Z7 ~5 I, j" j' L# Q
基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
+ P) g8 q  H( j& r/ V8 \# }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。


; d9 I# s; M! l$ k( _

基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
& g3 F7 P0 S  s  p) O$ K6 Y
' o& [7 n+ k3 E% t7 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)

. J0 _/ J8 j) [  b, z) p. a4 @14、unidrnd()
2 m  B( o& a: g" _5 Q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,…])
/ o( _3 }6 V2 {- Z$ t, q% m6 k15、binornd()
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
. Q$ H) u- k! i& ]8 V% R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
" \2 o7 G# [7 n2 K7 x% y& m- v基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
附：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
! I4 e$ I5 L* ~. i' mbinornd 二项分布的随机数生成器
0 C3 x0 y7 Z# c( g6 wchi2rnd 卡方分布的随机数生成器
2 z( ~2 K8 K- [: eexprnd 指数分布的随机数生成器
% O3 J6 j* }2 G) {" U- P% {frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
7 G3 S2 u: J+ X3 p5 Q5 ]geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
& G/ a, K1 j8 B2 hlognrnd 对数正态分布的随机数生成器
! M' c" H$ `9 o- r/ Tnbinrnd 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
, ?( A: D) t7 |2 t! B: K" }& Unctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
7 ~+ n" Q! G7 H3 a, p2 k# M- {5 T$ mnormrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
  U: @8 H5 S7 Gpoissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
+ Y8 P' w3 I$ v; n' ^3 xtrnd 学生氏t分布的随机数生成器
, L8 C( l; n2 z9 ^7 h1 O# |unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
" ^$ a* V3 ~: ]; \unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
5 k$ x4 G2 Z) U4 Z/ [4 g% g

regngfpcb

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