MATLAB随机数生成器

piday123

1、rand()
9 f8 Z0 _8 x2 O! a+ X% R+ [) d( n生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
  I+ ~9 @, Y. J, M% B8 c& M基本语法：rand([M,N,P…])
: @3 l) u% [* s) _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()
  N8 k4 h* j6 ]# A- {+ D/ e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
5 D# J# {" Z; G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。
) |& N, F$ x" x' h0 l# i8 ]1 M3、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,…])
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。
/ V% P* r3 j3 O1 \/ E4、normrnd()
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,…])
/ Q# c% U' U! V0 p3 V% `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
1 E/ [8 J+ x) [( _8 P- E基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
+ n+ i3 }9 T/ p1 `/ D; t6、frnd()
9 |1 R: g: i7 F* [! T( ~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()
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,…])
/ u. r8 a3 x* B; s( b! E5 ?2 N8 Ht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。



基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
+ u! c$ s+ [7 @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。
% l/ y* O' P3 w2 _* c

" r) \5 d  a. L) L7 k& h: x

基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
10、gamrnd()
. f! q) V. r0 C  f- s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
9 q2 s' \8 V+ c: S( n1 ]( h2 h
2 L; q/ j0 m( y  J0 J

基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
) Y# B! @- d9 p/ A" _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。
) R  Q+ }' m2 y. V6 C0 C, g


9 j; _. S7 J/ f# M基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
" |$ ?' n# x4 V% E: ?/ Y- ~( X- s12、raylrnd()
8 T, W' b0 }$ V% u# s: s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
/ w) M; B- V0 \* x8 t9 S( C) L
3 J9 n' r6 Q# f* O* @
1 W) k- J7 k$ K  F

基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
1 s4 }9 K0 E5 l! F* k" S; M) q  k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。
; F7 V) P8 M5 p0 i

- ^& E! i* E: Z/ o8 b3 p
- E. D0 R/ E2 U2 c
+ }3 h/ f% D9 Y4 i: l5 K( z/ ?基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
) T3 \+ J# S2 H7 c' Q
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)
8 s; Q2 O( y% v1 F
14、unidrnd()
" p$ X. Q$ l+ d1 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,…])
15、binornd()
# ~; X4 ?( X  l& i9 Y- Z% z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
  U5 e0 u- I, g+ L# L- O基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
- k! c/ x( c9 K16、geornd()
+ \. @9 O. q9 p5 @/ d2 u5 N' e/ ?3 i生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
5 m- b; r3 x; `5 n8 y基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
9 D8 G1 ]1 }( v+ \( E8 o17、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
基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
4 H0 d9 ~/ V7 |% L1 I附：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
& }$ x6 k/ [0 f2 D9 u! L: {: texprnd 指数分布的随机数生成器
9 ^& l# k3 u; Q0 J8 y- Dfrnd 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
8 k" E6 W5 q4 j& y) t) \6 U2 _8 shygernd 超几何分布的随机数生成器
! v. V( r, j7 A5 n1 @, `3 Z% {2 ylognrnd 对数正态分布的随机数生成器
6 R  E1 N" _. p4 R8 L2 S! 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
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
8 A: Q8 a- Y+ Jncx2rnd 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
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
% W* p9 x& x0 q9 Y( W# q0 ytrnd 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
) V0 e" ]) x' Q' V/ lunifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
2 E. m, T% V+ l6 b# I8 [* Gweibrnd 威布尔分布的随机数生成器
5 J+ Y, p* N  J& `+ j9 i

regngfpcb

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