matlab中产生随机数的程序
matlab中正态随机数生成
在MATLAB中生成正态随机数是一个常见的需求，特别是在统计分析和模拟实验中。
正态分布（也被称为高斯分布）是一种连续概率分布，具有很多实际应用，比如在自然科学、社会科学和工程领域中都能找到它的身影。
下面我将从生成正态随机数的基本方法开始，逐步向你介绍MATLAB中有关正态分布的相关知识，以便你能更深入地理解这一主题。
1. 基本方法MATLAB提供了几种方法来生成正态随机数。
最常用的是使用randn 函数，该函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。
要生成100个符合标准正态分布的随机数，可以使用下面的代码：```matlabdata = randn(1, 100);```这将生成一个1x100的向量，其中包含了100个符合标准正态分布的随机数。
2. 自定义均值和标准差如果你需要生成均值和标准差不为1的正态随机数，可以使用一些其他的函数。
使用normrnd函数可以生成符合指定均值和标准差的正态随机数。
以下是一个示例：```matlabmu = 10; % 均值sigma = 2; % 标准差data = normrnd(mu, sigma, 1, 100);```这将生成一个1x100的向量，其中包含了100个均值为10、标准差为2的正态随机数。
3. 应用举例正态随机数在实际应用中有着广泛的用途。
比如在财务领域，可以使用正态随机数来模拟股票价格的波动；在工程领域，可以使用正态随机数来模拟材料的强度分布。
生成正态随机数是很多模拟实验和统计分析的基础，掌握了这项技能对于进行科学研究和工程设计有着重要的意义。
4. 个人观点和理解在我看来，生成正态随机数虽然在MATLAB中可以很方便地实现，但在实际应用中需要注意一些问题。
比如生成的随机数是否符合所需的分布特性、样本大小是否足够大等，都需要认真考虑。
对正态分布的理解和应用也需要结合具体的领域知识来进行，不能仅仅停留在生成随机数的层面。
总结回顾通过这篇文章，我们对在MATLAB中生成正态随机数有了一定的了解。
matlab某一范围均匀随机取数的方法
matlab某一范围均匀随机取数的方法
在使用Matlab进行数据分析和模拟时，有些场合需要从某一范
围内均匀随机取数。
本文介绍一种简单的方法。
首先，如果需要在 0 和 1 之间均匀随机取数，可以使用 rand 函数。
例如，生成一个 1×10 的数组：
x = rand(1, 10);
如果需要在 [a, b] 范围内均匀随机取数，可以使用以下公式： x = a + (b-a).*rand(1, n);
其中 n 是想要生成的随机数的数量。
例如，生成 10 个在 [1, 5] 范围内的随机数：
x = 1 + 4.*rand(1, 10);
注意，这里的 b-a 是为了保证生成的随机数范围是 [0, 1]，再乘以 (b-a) 就可以将其扩展到 [a, b] 范围内。
另外，如果需要生成整数随机数，可以使用 round 函数。
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MATLAB中rand的用法
MATLAB中rand的用法在MATLAB中，rand是一个用于生成随机数的函数。
它可以生成0到1之间的均匀分布的伪随机数。
rand函数的语法如下：r = randr = rand(n)r = rand(m,n)r = rand([m,n])r = rand(m,n,p,...)其中，r是一个包含随机数的矩阵或数组，n、m、p等是指定随机数矩阵的维度。
下面是rand函数的一些常见用法：1.生成一个0到1之间的随机数：r = rand上述代码将生成一个随机数r，它的取值范围是[0,1)。
2.生成一个包含n个0到1之间的随机数的向量：r = rand(n)这将生成一个大小为n的行向量或列向量，其中的元素是0到1之间的随机数。
3.生成一个m×n大小的包含随机数的矩阵：r = rand(m,n)或者r = rand([m,n])这将生成一个m×n大小的矩阵，其中的元素是0到1之间的随机数。
可以将m和n替换为具体的数值。
4.生成一个m×n×p大小的包含随机数的多维数组：r = rand(m,n,p,...)这将生成一个m×n×p×...大小的多维数组，其中的元素是0到1之间的随机数。
可以根据需要设置更多的维度。
5.生成指定范围内的随机数：r = a + (b-a).*rand这将生成一个指定范围内的随机数，其中a和b是指定的范围边界。
6.生成服从特定概率分布的随机数：r = random('distribution',parameters)distribution可以是各种概率分布，如正态分布、泊松分布等。
parameters是用于指定分布的参数。
例如，生成一个服从均值为mu、标准差为sigma的正态分布的随机数：r = random('normal',mu,sigma)7.设置随机数种子来控制随机数生成：rng(seed)seed是要设置的种子值。
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。
matlab产生随机数的方法
matlab产生随机数的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）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,[15])(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,[15])生成5个正态(0,1)随机数(2)R=normrnd([123;456],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11),L,(60,)的６个二项随机数．(10,1060五．自由度为V的χ2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,[110])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,[16])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中0-1的随机数
在matlab中生成0-1之间的随机数是一种常见的操作，可以通过内置的随机数生成函数来实现。
生成0-1之间的随机数在模拟实验、统计分析、机器学习等方面具有重要的应用，因此掌握在matlab中生成0-1随机数的方法对于数据科学和工程领域的研究人员来说是非常重要的。
1. 使用rand函数生成均匀分布的随机数在matlab中可以使用rand函数来生成均匀分布的随机数，其语法为：```matlabr = rand(m, n)```其中m 和n 分别表示生成随机数的维度，m 表示行数，n 表示列数。
rand函数生成的随机数范围在0-1之间，且满足均匀分布。
2. 使用randn函数生成正态分布的随机数除了生成均匀分布的随机数外，matlab还可以使用randn函数来生成正态分布的随机数，其语法为：```matlabr = randn(m, n)```其中 m 和 n 同样表示生成随机数的维度，randn函数生成的随机数满足标准正态分布，即均值为0，方差为1。
3. 控制随机数的种子在生成随机数时，可以通过控制随机数的种子来保证生成的随机数是可重复的。
在matlab中可以使用rng函数来控制随机数的种子，其语法为：```matlabrng(seed)```其中 seed 表示随机数的种子，通过设置相同的种子可以确保每次生成的随机数是一样的。
在matlab中生成0-1之间的随机数有多种方法，包括使用rand函数生成均匀分布的随机数，使用randn函数生成正态分布的随机数，以及通过控制随机数的种子来保证随机数的可重复性。
这些方法为研究人员在数据分析和模拟实验中提供了便利，对于提高工作效率和保证实验结果的可靠性具有重要意义。
在实际应用中，生成0-1之间的随机数通常用于模拟实验、统计分析、概率建模、机器学习算法等领域。
通过生成符合特定分布的随机数，可以更好地模拟实际场景，并进行有效的数据分析与处理。
在matlab中，生成0-1之间的随机数的应用十分广泛，具有很高的实用价值。
matlab的random用法
matlab的random用法
Matlab中的random函数用于生成随机数，可用于模拟实验、数据分析、密码学、游戏等方面。
具体使用方式如下：
1. 生成随机整数：使用randi函数，输入两个参数，分别表示随机数的范围。
例如，生成1到10之间的随机整数，代码为：
randi([1,10])。
2. 生成随机小数：使用rand函数，输入一个参数，表示随机数的个数。
例如，生成10个0到1之间的随机小数，代码为：rand(10,1)。
3. 生成符合特定分布的随机数：使用randn、randp、randexp、randg等函数，分别表示标准正态分布、泊松分布、指数分布、正态分布等。
例如，生成10个符合标准正态分布的随机数，代码为：randn(10,1)。
4. 生成随机排列：使用randperm函数，输入一个参数，表示随机排列的长度。
例如，生成1到10的随机排列，代码为：randperm(10)。
注意：在使用random函数时，需要先设置随机数种子，可以使用rng函数。
例如，设置随机数种子为0，代码为：rng(0)。
这样可以保证每次生成的随机数相同。
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matlab某一范围均匀随机取数的方法
matlab某一范围均匀随机取数的方法
在matlab中，如果需要生成一定范围内的均匀随机数，可以使用rand函数。
但是如果需要在该范围内均匀地取出一定数量的随机数，则需要使用一些特殊的方法。
以下是一种matlab中实现该功能的方法：
1. 设定范围和需要取出的随机数个数。
range = [min_value, max_value]; % 范围
num = n; % 随机数个数
2. 生成等差数列。
x = linspace(range(1), range(2), num+1);
3. 取等差数列中的随机数。
random_numbers = x(1:end-1) + diff(x).*rand(1,num);
4. 对取出的随机数进行排序。
sorted_numbers = sort(random_numbers);
这种方法可以确保取出的随机数在指定的范围内均匀分布，并且数量与要求相符。
可以根据需要进行调整，例如更改范围、数量等。
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matlab随机数生成(全部函数)
matlab 全部的随机数函数（一）Matlab内部函数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*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]可以省略掉方括号。
一些例子：rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
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。
(视频教程会略提及hist()函数的作用) 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*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]可以省略掉方括号。
一些例子：randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
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()和rand()类似，这个函数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,...])生成的随机数区间在(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]可以省略掉方括号。
matlab随机数生成方法
R = chi2rnd(V)
R = chi2rnd(V
,m)
R = chi2rnd(V ,m,n)
六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp
1
MU
R = exprnd(MU)
R = exprnd(MU,m)
随机数）： 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)
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 部 函数生成符合下面这些分布的随机数。 3．unifrnd() 和 rand()类似，这个函数生成某个区间均匀分布的随机数。基本语法 unifrnd(a,b,[M,N,P,...]) 生成的随机数区间在(a,b)，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]可以省略掉方括号。一些例子： unifrnd(-2,3,5,1) %生成 5 个随机数排列的列向量，一般用这种格式 unifrnd(-2,3,5) %生成 5 行 5 列的随机数矩阵 unifrnd(-2,3,[5,4]) %生成一个 5 行 4 列的随机数矩阵 %注：上述语句生成的随机数都在(-2,3)区间. 生成的随机数大致的分布。
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).
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）：生成M*n阶[a，b]均匀分布U（a，b）：unifrnd（a，b，M，n）生成[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：rand4.二级分布指数（n，P，mm，NN）。
例如，binornd（10,0.5，mm，NN）生成一个mm*NN平均值为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）生成值在1-n区间内的mm*NN矩阵6，并生成具有MMNN阶期望值指数分布的随机数矩阵：exprnd(,mm,nn)此外，通常使用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释Norminvx=norminv（P，mu，sigma）正态逆累积分布函数expinvx=expinv（P，mu）指数逆累积分布函数weibinvx=weibinv（P，a，b）Weibull逆累积分布函数logninvx=logninv（P，mu，sigma）对数正态逆累积分布函数chi2invx=chi2inv（P，a，b）卡方逆累积分布函数betainvx=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生成二项式分布的随机数据命令参数为具有N，P的二项式随机数据函数格式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指定与R维数相同的随机数的数目。
R=binornd（n，P，m，n）%m和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=813764>>r=binornd(10,0.5,[1,10])r=6846753562>>r=binornd（10,0.5[2,3]）r=758656>>n=10:10:60;>>r1=binornd（n，1./n）r1=210112>>r2=binornd(n,1./n,[16])r2=0121314.1.2正态分布随机数据的生成命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数normrnd格式r=normrnd（mu，sigma）%返回正态分布的随机数据，平均值为mu，标准偏差为sigma。
混合同余法产生随机数matlab
混合同余法产生随机数matlab
在MATLAB中，可以使用混合同余法来产生伪随机数。
混合同余法是一种常见的伪随机数生成方法，其基本形式为X_{n+1} = (aX_n + c) mod m，其中X_n是第n个随机数，a、c和m是选定的常数，mod表示取模运算。
以下是在MATLAB中使用混合同余法生成随机数的示例代码： matlab.
function r = myrandom(seed, n)。
a = 22695477;
c = 1;
m = 2^32;
r = zeros(1, n);
r(1) = seed;
for i = 2:n.
r(i) = mod(a r(i-1) + c, m);
end.
r = r / m; % 将生成的随机数归一化到[0, 1]区间。
end.
在这个示例中，我们定义了一个名为myrandom的函数，该函数接受一个种子(seed)和一个生成随机数的数量n作为输入参数。
我们选择了常数a、c和m，并使用混合同余法生成n个伪随机数。
最后，我们将生成的随机数归一化到[0, 1]区间。
需要注意的是，混合同余法虽然是一种简单且易于实现的伪随机数生成方法，但在一些特定的情况下可能会出现周期较短或者随机性不足的问题。
因此，在实际应用中，可能需要使用更复杂的随机数生成算法来获得更好的随机性。
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产生随机数
MATLAB产生随机数第一种方法是用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：1. 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1×m列几何随机数)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). 2．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1×m个数为A,B的Beta 随机数)R=betarnd(A,B,m,n)(生成m行n列的m×n个数为A,B的Beta随机数). 3．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正态随机数)4．二项随机数：类似地有R=binornd(N,P)R=binornd(N,P,m) R=binornd(N,p,m,n)5．自由度为V的χ 2随机数：R=chi2rnd(V)R=chi2rnd(V,m)6．期望为MU的指数随机数(即Exp随机数)：1, MUR=exprnd(MU)R=exprnd(MU,m)R=exprnd(MU,m,n)7．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)8．Γ ( A, λ ) 随机数：R=gamrnd(A,lambda)R=gamrnd(A,lambda,m)R=gamrnd(A,lambda,m,n) 9．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) 10．对数正态分布随机数R=lognrnd(MU，SIGMA)R=lognrnd(MU，SIGMA,m)R=lognrnd(MU，SIGMA,m,n)11．负二项随机数：R=nbinrnd(r,p)R=nbinrnd(r,p,m)R=nbinrnd(r,p,m,n)12．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))) 13．Rayleigh 随机数：R=raylrnd(B) R=raylrnd(B,m)R=raylrnd(B,m,n)14．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)15．离散的均匀随机数：R=unidrnd(N) R=unidrnd(N,m)R=unidrnd(N,m,n)16．[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。
matlab 范围的 随机数
matlab 范围的随机数Matlab 范围的随机数是指在 Matlab 编程语言中生成的一组随机数，这些随机数的范围可以根据用户的需求进行设定。
下面将介绍一些关于 Matlab 范围随机数的使用方法和应用场景。
我们可以使用`rand` 函数生成0 到1 之间的随机数。
例如，下面的代码将生成一个 1x5 的随机数矩阵：```matlabrandom_nums = rand(1, 5);disp(random_nums);```运行上述代码，将会输出一个类似于`[0.1234, 0.5678, 0.9876, 0.4321, 0.8765]` 的结果。
如果我们想要生成一个指定范围内的随机数，可以使用 `randi` 函数。
例如，下面的代码将生成一个 1 到 10 之间的随机整数：```matlabrandom_int = randi([1, 10]);disp(random_int);```运行上述代码，将会输出一个 1 到 10 之间的随机整数。
除了生成一个随机数，有时候我们需要生成一个随机数矩阵。
例如，我们想要生成一个3x3 的矩阵，其中的元素是1 到100 之间的随机整数，可以使用如下代码：```matlabrandom_matrix = randi([1, 100], 3, 3);disp(random_matrix);```运行上述代码，将会输出一个类似于以下的结果：```32 78 5163 92 1412 89 98```在实际应用中，Matlab 范围的随机数经常被用于模拟实验、生成随机样本等。
例如，我们可以使用随机数来模拟一次掷骰子的结果。
下面的代码将生成一个 1 到 6 之间的随机整数，模拟一次掷骰子的结果：```matlabdice_result = randi([1, 6]);disp(['The dice result is: ', num2str(dice_result)]);```运行上述代码，将会输出一个类似于 `The dice result is: 4` 的结果。
matlab生成随机数的函数
matlab生成随机数的函数在MATLAB中，有多种函数可以生成随机数。
这些函数可以根据用户的需求生成不同分布的随机数，并根据需要生成单个或多个随机数。
1. rand函数：rand函数用于生成服从均匀分布的[0,1]区间内的随机数。
可以通过指定参数来生成多个随机数。
例如：```matlabx = rand; % 生成一个随机数``````matlabx = rand(3,2); % 生成一个3x2的矩阵，其中元素为随机数```2. 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。
可以通过指定参数来生成多个随机数。
例如：```matlabx = randn; % 生成一个随机数``````matlabx = randn(3,2); % 生成一个3x2的矩阵，其中元素为随机数```3. randi函数：randi函数用于生成指定范围内的整数随机数。
可以通过指定参数来生成多个随机数。
例如：```matlabx = randi(10); % 生成1到10之间的一个随机整数``````matlabx = randi([1,100],3,2); % 生成一个3x2的矩阵，其中元素为1到100之间的随机整数```4. randperm函数：randperm函数用于生成指定范围内的不重复随机整数序列。
例如：```matlabx = randperm(10); % 生成1到10之间的一个不重复随机整数序列```5. exprnd函数：exprnd函数用于生成指数分布的随机数。
可以通过指定参数来生成多个随机数。
例如：```matlabx = exprnd(2); % 生成符合参数为2的指数分布的一个随机数``````matlab2的指数分布```6. normrnd函数：normrnd函数用于生成指定均值和标准差的正态分布随机数。
可以通过指定参数来生成多个随机数。
例如：```matlabx = normrnd(0,1); % 生成符合均值为0，标准差为1的正态分布的一个随机数``````matlabx = normrnd(0,1,3,2); % 生成一个3x2的矩阵，其中元素符合均值为0，标准差为1的正态分布```7. binornd函数：binornd函数用于生成二项分布的随机数。
matlab randi的原理
MATLAB中的randi函数用于生成指定范围内的随机整数。
其原理是基于伪随机数生成算法。
在MATLAB中，randi函数的基本语法为：
randi([a, b], m, n)
其中，[a, b]表示生成随机整数的范围，m和n分别表示生成随机整数的行数和列数。
randi函数的实现原理如下：
1. 首先，randi函数会生成一个0到1之间的随机小数。
2. 然后，将这个随机小数乘以(b-a+1)，得到一个0到(b-a+1)之间的随机小数。
3. 接下来，将这个随机小数向下取整，得到一个0到(b-a)之间的随机整数。
4. 最后，将这个随机整数加上a，得到一个在[a, b]范围内的随机整数。
需要注意的是，randi函数生成的随机数是伪随机数，即它们是通过确定性算法生成的，而不是真正的随机数。
这意味着，每次运行randi函数时，生成的随机数序列是确定的，只是看起来像是随机的。
为了避免生成相同的随机数序列，可以使用rng函数设置随机数生成器的种子值。
生成随机数的MATLAB程序
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
本题程序如下 clear clc k=8; c=1; n=5; x=1;
M=2^k; A=2^n+1;
store=[]; for i=1:100
ee=x/M; store(i)=ee;
%=======将逆 M 序列的幅值变为 a 和-a a=5; %a 为指定的幅值 I=IM.*a*2; I=I-a;
figure(3) stairs(1:n,I) axis([0,n,-a-1,a+1]) title('幅值为 a 的逆 M 序列') xlabel('时序脉冲')
%=======产生逆 M 序列============== s=zeros(1,length(M)); %s 为方波序列 s(1)=1; for i=2:n
s(i)=~s(i-1); end
IM=xor(M,s);
figure(2) stairs(1:n,IM) axis([0,n,0,1.5]) title('逆 M 序列') xlabel('时序脉冲')
C6
C7
C8
C9
此处设 x 的初始值为[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; a=5
M序 列 1.5
1
0.5
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
时序脉冲
逆 M序 列 6
4
2
0
-2
-4
-6
0