MATLAB产生各种分布的随机数
matlab正态分布随机数的生成
matlab正态分布随机数的生成在MATLAB中，可以使用函数`randn()`生成服从标准正态分布的随机数。
标准正态分布是具有均值为0，标准差为1的正态分布。
可以将这些随机数与期望和标准差进行缩放，从而生成具有所需均值和标准差的正态分布随机数。
首先，让我们了解一下MATLAB中`randn()`函数的基本用法。
该函数返回一个服从标准正态分布的随机数。
通过传递给函数一个大小为m×n的矩阵参数，可以一次生成多个随机数。
例如，以下代码生成一个1×10的矩阵，其中包含10个服从标准正态分布的随机数：matlabrandom_numbers = randn(1, 10);现在，我们将看到如何使用`randn()`函数生成具有所需均值和标准差的正态分布随机数。
要生成具有所需均值μ和标准差σ的正态分布随机数，可以使用以下公式进行缩放：matlabdesired_numbers = mu + sigma * random_numbers;其中，`random_numbers`是由`randn()`函数生成的随机数，`mu`是所需的均值，`sigma`是所需的标准差，`desired_numbers`是生成的具有所需均值和标准差的正态分布随机数。
例如，以下代码生成一个具有均值为10和标准差为2的正态分布随机数：matlabmu = 10; % 均值sigma = 2; % 标准差random_numbers = randn(1, 1000); % 生成1000个服从标准正态分布的随机数desired_numbers = mu + sigma * random_numbers; % 缩放为具有均值为10和标准差为2的正态分布随机数现在，`desired_numbers`变量将包含1000个具有均值为10和标准差为2的正态分布随机数。
我们还可以使用`histogram()`函数绘制生成的正态分布随机数的直方图。
关于matlab生成随机数
关于matlab⽣成随机数⼀，matlab中⽣成随机数主要有三个函数：rand, randn,randi1，rand ⽣成均匀分布的伪随机数。
分布在（0~1）之间主要语法：rand(m,n)⽣成m⾏n列的均匀分布的伪随机数rand(m,n,'double')⽣成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是'single'rand(RandStream,m,n)利⽤指定的RandStream(我理解为随机种⼦)⽣成伪随机数2，randn ⽣成标准正态分布的伪随机数（均值为0，⽅差为1）主要语法：和上⾯⼀样3, randi ⽣成均匀分布的伪随机整数主要语法：randi（iMax）在开区间（0，iMax）⽣成均匀分布的伪随机整数randi（iMax，m，n）在开区间（0，iMax）⽣成mXn型随机矩阵r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin，iMax）⽣成mXn型随机矩阵⽰例验证：均值分布概率分布图：y=rand(1,3000000);hist(y,2000);散点图：y=rand(1,3000000);plot(y)正态分布概率分布图：y=randn(1,3000000);hist(y,2000);散点图：y=randn(1,3000000);plot(y);⼆，关于随机种⼦，伪随机数的重复⽣成正常情况下每次调⽤相同指令例如rand⽣成的伪随机数是不同的，例如：rand(1,3)rand(1,3)matlab的输出为:ans =0.139043482536049 0.734007633362635 0.194791464843949ans =0.602204766324215 0.937923745019422 0.149285414707192如何使两个语句⽣成的随机数相等呢？Matlab帮助中的下⾯章节有所叙述：Managing the Default Stream管理默认（缺省）流,, and draw random numbers from an underlying random number stream, called the default stream. The class allows you to get a handle to the default stream and control random number generation.rand,randn,和randi 从⼀个基础的随机数流中得到随机数，叫做默认流。
matlab中随机数生成
matlab中随机数生成无题在MATLAB中，我们可以使用随机数生成函数来生成各种类型的随机数。
这些随机数可以用于模拟实验、数据分析、算法测试等方面。
在这篇文章中，我将介绍一些常用的随机数生成函数，并给出一些实际应用的例子。
一、rand函数rand函数用于生成0到1之间均匀分布的随机数。
例如，我们可以使用rand函数来模拟抛硬币的结果，生成0或1的随机数，其中0表示正面，1表示反面。
下面是一个示例代码：```matlabresult = rand(1, 100); % 生成100个0到1之间的随机数heads = sum(result < 0.5); % 统计正面的次数tails = sum(result >= 0.5); % 统计反面的次数fprintf('正面的次数：%d\n', heads);fprintf('反面的次数：%d\n', tails);```二、randn函数randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。
这在统计学中经常用到。
我们可以使用randn函数来模拟一组身高数据，然后计算平均身高和标准差。
下面是一个示例代码：```matlabheights = randn(1, 1000) * 10 + 170; % 生成1000个身高数据，均值为170，标准差为10average_height = mean(heights); % 计算平均身高std_height = std(heights); % 计算标准差fprintf('平均身高：%f\n', average_height);fprintf('身高标准差：%f\n', std_height);```三、randi函数randi函数用于生成指定范围内的整数随机数。
例如，我们可以使用randi函数来模拟投掷骰子的结果，生成1到6之间的整数随机数。
matlab中1-10之间的随机数
一、介绍MATLAB是一种用于数学计算、分析、可视化和算法开发的高级技术计算语言和交互环境。
它包括用于管理和操作数组、函数、绘图和数据的工具。
在MATLAB中，我们可以轻松地生成随机数。
二、生成指定范围内的随机数如果我们想在MATLAB中生成1到10之间的随机数，可以使用rand 函数。
该函数可以生成0到1之间的均匀分布的随机数。
我们可以通过乘以9并加1来将其映射到1到10之间。
```matlabrandom_number = rand() * 9 + 1;```三、生成多个随机数如果我们想生成多个1到10之间的随机数，可以使用rand函数的矢量化功能。
我们可以指定要生成的随机数的数量，并将其存储在数组中。
```matlabrandom_numbers = rand(1, 10) * 9 + 1;```四、生成整数随机数如果我们想生成1到10之间的整数随机数，可以使用randi函数。
该函数可以生成指定范围内的均匀分布的随机整数。
```matlabinteger_random_number = randi([1, 10], 1);```五、生成多个整数随机数如果我们想生成多个1到10之间的整数随机数，可以使用randi函数的矢量化功能。
```matlabinteger_random_numbers = randi([1, 10], 1, 10);```六、生成服从特定分布的随机数除了生成均匀分布的随机数之外，MATLAB还提供了生成服从其他分布的随机数的功能。
比如我们可以使用randn函数生成服从标准正态分布的随机数。
```matlabnormal_random_number = randn();```七、设置随机数种子在生成随机数时，我们可以通过设置随机种子来控制随机数的生成。
这在需要重现随机实验结果时很有用。
我们可以使用rng函数来设置随机数种子。
```matlabrng(123); 设置随机数种子为123random_number = rand() * 9 + 1;```八、应用举例生成随机数在模拟实验、随机抽样、加密算法等领域有着广泛的应用。
MATLAB产生各种分布的随机数
MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n)产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn) 如binornd(10,0.5,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。
而binornd(10,0.5,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。
5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数4.1 随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-1>> R=binornd(10,0.5)R =3>> R=binornd(10,0.5,1,6)R =8 1 3 7 6 4>> R=binornd(10,0.5,[1,10])R =6 8 4 67 5 3 5 6 2>> R=binornd(10,0.5,[2,3])R =7 5 86 5 6>>n = 10:10:60;>>r1 = binornd(n,1./n)r1 =2 1 0 1 1 2>>r2 = binornd(n,1./n,[1 6])r2 =0 1 2 1 3 14.1.2 正态分布的随机数据的产生命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。
matlab随机数生成函数
matlab随机数生成函数
Matlab中提供了多种随机数生成函数，可以根据不同的需求生成不同的随机数。
1.rand函数：rand函数可以生成均匀分布的随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的范围。
2.randn函数：randn函数可以生成正态分布的随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的均值和标准差。
3.randi函数：randi函数可以生成指定范围内的整数随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的最小值和最大值。
4.randperm函数：randperm函数可以生成一个指定范围内的随机排列，可以指定生成的随机排列的长度，也可以指定生成的随机排列的最小值和最大值。
5.rng函数：rng函数可以设置随机数生成器的种子，可以指定生
成的随机数的种子，也可以指定生成的随机数的类型，如均匀分布、正态分布等。
matlab中生成0到1之间的高斯分布的随机数
在MATLAB中生成0到1之间的高斯分布的随机数可以通过以下步骤实现：1. 导入MATLAB工具箱在MATLAB中进行任何操作之前，需要确保已经导入了Statistics and Machine Learning Toolbox工具箱，因为高斯分布的生成函数位于该工具箱中。
2. 使用randn函数生成高斯分布随机数在MATLAB中，可以使用randn函数来生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。
对生成的随机数进行线性变换，以使其均值为μ，标准差为σ。
具体操作如下：```matlabmu = 0; 均值sigma = 1; 标准差n = 1000; 生成1000个随机数r = mu + sigma.*randn(n,1); 生成均值为mu，标准差为sigma的高斯分布随机数```在这段代码中，mu表示所需的高斯分布的均值，sigma表示所需的高斯分布的标准差，n表示生成随机数的个数。
通过randn函数生成的随机数将被线性变换为均值为μ，标准差为σ的高斯分布随机数。
3. 调整生成的随机数范围如果需要将生成的随机数范围限定在0到1之间，可以通过线性变换的方法实现。
具体来说，可以使用MATLAB中的min和max函数来实现对随机数范围的调整，如下所示：```matlabr_adj = (r - min(r)) / (max(r) - min(r)); 调整随机数范围为0到1之间```通过这段代码，生成的随机数r将被调整为范围在0到1之间的r_adj。
总结通过以上步骤，就可以在MATLAB中生成0到1之间的高斯分布的随机数。
首先使用randn函数生成服从标准正态分布的随机数，然后通过线性变换调整均值和标准差，最终通过调整随机数范围实现生成0到1之间的高斯分布随机数。
这样的操作可以很好地满足实际需求，并且在MATLAB中具有很高的灵活性和可操作性。
生成高质量的高斯分布随机数在统计学、工程学以及计算机科学等领域中都具有重要的应用。
MATLAB产生各种分布的随机数
MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n) 产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn) 如binornd(10,,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。
而binornd(10,,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。
5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-1>> R=binornd(10,R =3>> R=binornd(10,,1,6)R =8 1 3 7 6 4>> R=binornd(10,,[1,10])R =6 8 4 67 5 3 5 6 2>> R=binornd(10,,[2,3])R =7 5 86 5 6>>n = 10:10:60;>>r1 = binornd(n,1./n)r1 =2 1 0 1 1 2>>r2 = binornd(n,1./n,[1 6])r2 =0 1 2 1 3 14.1.2 正态分布的随机数据的产生命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。
matlab 任意分布 随机数生成函数
matlab 任意分布随机数生成函数Matlab是一种常用的数学软件，它提供了各种函数来生成随机数。
其中包括生成符合任意分布的随机数的函数。
本文将介绍一些常用的Matlab函数，用于生成服从不同分布的随机数。
我们来介绍一种常见的分布——均匀分布。
均匀分布是指在一定的范围内，随机变量的取值概率是相等的。
在Matlab中，可以使用`rand`函数来生成服从均匀分布的随机数。
例如，要生成一个介于0和1之间的随机数，可以使用以下代码：```x = rand;```如果要生成一个介于a和b之间的随机数，可以使用以下代码：```x = a + (b-a)*rand;```接下来，我们来介绍一种常见的分布——正态分布。
正态分布又称为高斯分布，是一种在统计学中非常重要的分布。
在Matlab中，可以使用`randn`函数来生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。
例如，要生成一个服从标准正态分布的随机数，可以使用以下代码：```x = randn;```如果要生成一个服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布的随机数，可以使用以下代码：```x = mu + sigma*randn;```除了均匀分布和正态分布，Matlab还提供了许多其他常见的分布生成函数。
例如，可以使用`randi`函数来生成服从离散均匀分布的随机整数。
例如，要生成一个介于a和b之间的随机整数，可以使用以下代码：```x = randi([a, b]);```如果要生成一个服从泊松分布的随机整数，可以使用`poissrnd`函数。
例如，要生成一个服从参数为lambda的泊松分布的随机整数，可以使用以下代码：```x = poissrnd(lambda);```Matlab还提供了许多其他分布的生成函数，包括二项分布、负二项分布、指数分布、伽马分布等等。
使用这些函数可以方便地生成符合不同分布的随机数。
除了生成单个随机数，Matlab还提供了生成随机矩阵的函数。
MATLAB产生各种分布的随机数
MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n)产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn) 如binornd(10,0.5,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。
而binornd(10,0.5,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。
5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数4.1 随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数binornd格式R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-1>> R=binornd(10,0.5)R =3>> R=binornd(10,0.5,1,6)R =8 1 3 7 6 4>> R=binornd(10,0.5,[1,10])R =6 8 4 67 5 3 5 6 2>> R=binornd(10,0.5,[2,3])R =7 5 86 5 6>>n = 10:10:60;>>r1 = binornd(n,1./n)r1 =2 1 0 1 1 2>>r2 = binornd(n,1./n,[1 6])r2 =0 1 2 1 3 14.1.2 正态分布的随机数据的产生命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数normrnd格式R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。
matlab 产生随机数命令大全
matlab产生随机数Matlab() 随机数生成方法：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)，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) 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 随机数第二种方法是针对特殊的分布的语句：一．几何分布随机数（下面的 P，m 都可以是矩阵）R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数）R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的× m 个几何随机数）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)(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).二．Beta 分布随机数R = 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）１R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.三．正态随机数R = 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）R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）例如(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态(0,1) 随机数(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．四．二项随机数：类似地有R = binornd(N,P) R = binornd(N,P,m) R = binornd(N,p,m,n) 例如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．(10,10 60五．自由度为 V 的χ 2 随机数：R = chi2rnd(V) R = chi2rnd(V R = chi2rnd(V,m),m,n)六．期望为 MU 的指数随机数（即Exp 随机数）：1MUR = 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)八．Γ ( A, λ ) 随机数：R = gamrnd（A,lambda） R = gamrnd（A,lambda,m) R = gamrnd （A,lambda,m,n)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)十一．负二项随机数：R = nbinrnd(r,p) R = nbinrnd(r,p,m) R = nbinrnd(r,p,m,n)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)))十三．Rayleigh 随机数：R = raylrnd(B) R = raylrnd(B,m) R = raylrnd(B,m,n)十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：R = trnd(V) R = trnd(V,m) R = trnd(V,m,n)42十五．离散的均匀随机数：R = unidrnd(N) R = unidrnd(N,m) R = unidrnd(N,m,n)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．:十七．Weibull 随机数R = weibrnd(A,B) R = weibrnd(A,B,m) R = weibrnd(A,B,m,n)MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。
matlab的random用法
matlab的random用法
Matlab中的random函数是用来生成随机数的，常见的用法有： 1. random('unif',a,b,n)：生成n个服从[a,b]均匀分布的随机数。
2. random('norm',mu,sigma,n)：生成n个服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布的随机数。
3. random('poiss',lambda,n)：生成n个服从参数为lambda的泊松分布的随机数。
4. random('binom',n,p,k)：生成一个n次试验，每次成功概率为p的二项分布随机变量，取值为k。
5. random('exp',lambda,n)：生成n个服从参数为lambda的指数分布的随机数。
除了这些常见用法外，random函数还可以根据不同的分布类型生成不同的随机数，如伽马分布、负二项分布等。
在使用random函数时，需要根据具体的问题选择合适的分布类型及其参数。
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matlab中指数分布的随机数
matlab中指数分布的随机数
在MATLAB中，可以使用`exprnd`函数生成指数分布的随机数。
指数分布是描述事件发生时间间隔的概率分布，通常用于模拟诸如排队、可靠性分析等领域的事件间隔时间。
要生成指数分布的随机数，可以使用以下语法：
matlab.
X = exprnd(1/lambda, m, n)。
其中，`lambda`是指数分布的参数，表示单位时间内事件发生的平均次数。
`m`和`n`分别表示生成随机数的矩阵维度。
例如，如果要生成一个服从参数为2的指数分布的随机数，可以使用以下代码：
matlab.
X = exprnd(1/2, 1, 1000)。
这将生成一个包含1000个元素的行向量，这些元素服从参数为2的指数分布。
除了`exprnd`函数之外，还可以使用`random`函数来生成指数分布的随机数，语法如下：
matlab.
X = random('Exponential', 1/lambda, m, n)。
同样，`lambda`是指数分布的参数，`m`和`n`是生成随机数的矩阵维度。
总的来说，在MATLAB中生成指数分布的随机数非常简单，只需要使用`exprnd`或`random`函数并指定参数即可。
这些随机数可以用于模拟实际问题中的事件间隔时间，进行概率分布分析等。
matlab随机数生成方法
matlab随机数生成方法Matlab(mathworks.) 随机数生成方法（转自雅虎空间）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)，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) 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 随机数第二种方法是针对特殊的分布的语句：一．几何分布随机数（下面的P，m 都可以是矩阵）R = geornd(P) （生成参数为P 的几何随机数）R = geornd(P,m)（生成参数为P 的× m 个几何随机数）１R = 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)(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).二．Beta 分布随机数R = 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）１R = betarnd(A,B,m,n)（生成m 行n 列的m × n 个数为A,B 的Beta 随机数）.三．正态随机数R = 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）R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成m 行n 列的m × n 个正态随机数）例如(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成5 个正态(0,1) 随机数(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．四．二项随机数：类似地有R = binornd(N,P)R = binornd(N,P,m) R = binornd(N,p,m,n) 例如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．(10,10 60五．自由度为V 的χ 2 随机数：R = chi2rnd(V)R = chi2rnd(V R = chi2rnd(V,m) ,m,n)六．期望为MU 的指数随机数（即Exp 随机数）：1MUR = 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) 八．Γ ( A, λ ) 随机数：R = gamrnd（A,lambda）R = gamrnd（A,lambda,m)R = gamrnd（A,lambda,m,n)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)十一．负二项随机数：R = nbinrnd(r,p)R = nbinrnd(r,p,m)R = nbinrnd(r,p,m,n)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)))十三．Rayleigh 随机数：R = raylrnd(B) R = raylrnd(B,m)R = raylrnd(B,m,n)十四．V 个自由度的t 分布的随机数：R = trnd(V) R = trnd(V,m)R = trnd(V,m,n)42十五．离散的均匀随机数：R = unidrnd(N) R = unidrnd(N,m)R = unidrnd(N,m,n)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．:十七．Weibull 随机数R = weibrnd(A,B) R = weibrnd(A,B,m)R = weibrnd(A,B,m,n) Matlab 随机数小结1，rand 生成均匀分布的伪随机数。
matlab 给定范围的随机数
matlab 给定范围的随机数
在MATLAB 中，可以使用`rand` 函数生成0 到1 之间的随机数。
如果要生成指定范围内的随机数，可以使用以下方法：
1. 使用`rand` 生成0 到1 之间的随机数，然后通过线性变换将其映射到指定的范围。
例如，要生成1 到10 之间的随机数，可以使用以下代码：
matlab
range_min = 1;
range_max = 10;
random_num = range_min + (range_max - range_min) * rand;
2. 使用`randi` 函数生成指定范围内的整数。
例如，要生成1 到10 之间的随机整数，可以使用以下代码：
matlab
range_min = 1;
range_max = 10;
random_num = randi([range_min, range_max]);
请注意，上述代码中的范围是闭区间，即包含范围的两个端点。
如果要生成的范围是半开区间或开区间，请根据需要对代码进行适当的调整。
matlab0到1随机数的生成
matlab0到1随机数的生成
在MATLAB中，你可以使用rand函数来生成0到1之间的随机数。
该函数返回一个或多个均匀分布的随机数，范围在0到1之间（不包括1）。
例如，要生成一个0到1之间的随机数，你可以简
单地使用以下命令：
x = rand;
这将生成一个0到1之间的随机数，并将其赋值给变量x。
如
果你想要生成一个包含多个随机数的向量，你可以指定一个行数和
列数作为rand函数的输入参数。
例如：
x = rand(3, 2);
这将生成一个3行2列的矩阵，其中的元素都是0到1之间的
随机数。
如果你想要生成整数而不是小数，你可以使用randi函数，例如：
x = randi([0, 1]);
这将生成一个0或1的随机整数，并将其赋值给变量x。
希望这些信息对你有所帮助！。
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M A T L A B产生各种分布的随机数The final revision was on November 23, 2020MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n) 产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn)如binornd(10,,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。
而binornd(10,,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。
5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-1>> R=binornd(10,R =3>> R=binornd(10,,1,6)R =8 1 3 7 6 4>> R=binornd(10,,[1,10])R =6 8 4 67 5 3 5 6 2>> R=binornd(10,,[2,3])R =7 5 86 5 6>>n = 10:10:60;>>r1 = binornd(n,1./n)r1 =2 1 0 1 1 2>>r2 = binornd(n,1./n,[1 6])r2 =0 1 2 1 3 14.1.2 正态分布的随机数据的产生命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。
R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-2>>n1 = normrnd(1:6,1./(1:6))n1 =>>n2 = normrnd(0,1,[1 5])n2 =>>n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],,2,3) %mu为均值矩阵n3 =>> R=normrnd(10,,[2,3]) %mu为10，sigma为的2行3列个正态随机数R =4.1.3常见分布的随机数产生常见分布的随机数的使用格式与上面相同表4-1随机数产生函数表函数名调用形式注释Unifrndunifrnd(A,B,m,n)[A,B]上均匀分布(连续)随机数Unidrndunidrnd(N,m,n)均匀分布（离散）随机数Exprnd exprnd(Lambda,m,n)参数为Lambda的指数分布随机数Normrndnormrnd(MU,SIGMA,m,n)参数为MU，SIGMA的正态分布随机数chi2rndchi2rnd(N,m,n)自由度为N的卡方分布随机数Trndtrnd(N,m,n)自由度为N的t分布随机数Frnd frnd(N1, N2,m,n) 第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数gamrnd gamrnd(A, B,m,n) 参数为A,B的分布随机数betarnd betarnd(A, B,m,n)参数为A,B的分布随机数lognrndlognrnd(MU,SIGMA,m,n)参数为MU,SIGMA的对数正态分布随机数nbinrndnbinrnd(R,P,m,n)参数为R，P的负二项式分布随机数ncfrndncfrnd(N1,N2,delta,m,n)参数为N1，N2，delta的非中心F分布随机数nctrndnctrnd(N,delta,m,n)参数为N，delta的非中心t分布随机数ncx2rndncx2rnd(N,delta,m,n)参数为N，delta的非中心卡方分布随机数raylrndraylrnd(B,m,n)参数为B的瑞利分布随机数weibrndweibrnd(A,B,m,n)参数为A,B的韦伯分布随机数binorndbinornd(N,P,m,n)参数为N,p的二项分布随机数georndgeornd(P,m,n)参数为p的几何分布随机数hygerndhygernd(M,K,N,m,n)参数为M，K，N的超几何分布随机数Poissrndpoissrnd(Lambda,m,n)参数为Lambda的泊松分布随机数4.1.4通用函数求各分布的随机数据命令求指定分布的随机数函数randomvar cpro_psid ="u2572954"; var cpro_pswidth =966; var cpro_psheight =120136?格式y=random('name',A1,A2,A3,m,n)%name的取值见表4-2；A1，A2，A3为分布的参数；m，n指定随机数的行和列例4-3产生12（3行4列）个均值为2，标准差为的正态分布随机数>> y=random('norm',2,,3,4) y =随机变量的概率密度计算4.2.1 通用函数计算概率密度函数值命令通用函数计算概率密度函数值函数 pdf格式 Y=pdf(name，K，A)Y=pdf(name，K，A，B) Y=pdf(name，K，A，B，C)说明返回在X=K处、参数为A、B、C的概率密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，其取值如表4-2。
表4-2 常见分布函数表name的取值函数说明'beta' 或 'Beta' Beta分布 'bino' 或 'Binomial' 二项分布 'chi2' 或 'Chisquare' 卡方分布 'exp' 或 'Exponential' 指数分布 'f' 或 'F'F分布'gam' 或 'Gamma' GAMMA分布 'geo' 或 'Geometric'几何分布 'hyge' 或 'Hypergeometric' 超几何分布 'logn' 或 'Lognormal'对数正态分布 'nbin' 或 'Negative Binomial' 负二项式分布 'ncf' 或 'Noncentral F' 非中心F 分布 'nct' 或 'Noncentral t'非中心t分布 'ncx2' 或 'Noncentral Chi-square' 非中心卡方分布 'norm' 或 'Normal' 正态分布 'poiss' 或 'Poisson' 泊松分布 'rayl' 或 'Rayleigh' 瑞利分布 't' 或 'T'T分布 'unif' 或 'Uniform'均匀分布 'unid' 或 'Discrete Uniform' 离散均匀分布 'weib'或'Weibull'Weibull分布例如二项分布：设一次试验，事件A发生的概率为p，那么，在n次独立重复试验中，事件A恰好发生K次的概率P_K为：P_K=P{X=K}=pdf('bino'，K，n，p)例4-4 计算正态分布N（0，1）的随机变量X在点的密度函数值。
Matlab 的随机函数（高斯分布均匀分布其它分布）Matlab中随机数生成器主要有：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exprnd 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hygernd 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nbinrnd 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，normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、方差为b 大小为cXd的随机矩阵poissrnd 泊松分布的随机数生成器rand：产生均值为、幅度在0~1之间的伪随机数，rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵，rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声，使用方式同rand注：rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列raylrnd 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weibrnd 威布尔分布的随机数生成器以下介绍利用Matlab产生均值为0，方差为1的符合正态分布的高斯随机数。