球磨
MATLAB⽣成随机数⽅法总汇(各分布配图参考)⽬录后摄影
a. 基本随机数
Matlab 中有两个最基本⽣成随机数的函数。
1.rand()
⽣成(0,1)区间上均匀分布的随机变量。基本语法:
rand([M,N,P ...])
⽣成排列成 M* 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] 可以省略掉⽅括号。例如: 通过下⾯代码,可以⽣成⼤量随机数,查看⼤致的分布情况:
x=rand(100000,1);
hist(x,30);
由此可以看到⽣成的随机数很符合均匀分布。
北部湾新闻2.randn()
⽣成服从标准正态分布(均值为 0,⽅差为 1)的随机数。基本语法和 rand() 类似。 randn([M,N,P ...])
⽣成排列成 M* 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] 可以省略掉⽅括号。例如:
通过下⾯代码,可以⽣成⼤量随机数,查看⼤致的分布情况:
x=randn(100000,1);
hist(x,50);
由图可以看到⽣成的随机数很符合标准正态分布。
b. 连续型分布随机数
如果你安装了统计⼯具箱(Statistic Toolbox),除了这两种基本分布外,还可以⽤ Matlab 内部函数⽣成符合下⾯这些分布的随机数。3.unifrnd()
这个函数⽣成某个区间内均匀分布的随机数。基本语法ertl
unifrnd(a,b,[M,N,P,...])
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⽣成的随机数区间在 (a,b) 内,排列成 M* 多维向量。如果只写 M,则⽣成 M*M 矩阵;如果参数为 [M,N] 可以省略掉⽅括号。例如:
%注:上述语句⽣成的随机数都在 (-2,3) 区间内.
通过下⾯代码,可以⽣成⼤量随机数,查看⼤致的分布情况:
x=unifrnd(-2,3,100000,1);
hist(x,50);
由图可以看到⽣成的随机数很符合区间 (-2,3) 上⾯的均匀分布。4.normrnd()
此函数⽣成指定均值、标准差的正态分布的随机数。基本语法
normrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])
⽣成的随机数服从均值为 mu,标准差为 sigma(注意标准差是正数)正态分布,这些随机数排列成 M* 多维向量。如果只写 M,则⽣成 M*M 矩阵;如果参数为 [M,N] 可以省略掉⽅括号。例如:
%注:上述语句⽣成的随机数所服从的正态分布都是均值为 2,标准差为 3.
国际学术会议通过下⾯代码,可以⽣成⼤量随机数,查看⼤致的分布情况: x=normrnd(2,3,100000,1);
hist(x,50);