Matlab中Rand()函数用法=

常见MATLAB函数详解及用法

随机信号产生rand：产生均匀分布的随机数rand(n) 产生一个n*n的随机矩阵，元素分布于(0,1)rand(m,n) 产生m*n均匀分布的随机矩阵randn：产生标准正态分布的随机数（均值为0，方差为1）Y = randn(n) 返回一个n*n的随机项的矩阵Y = randn(m,n) 返回一个m*n的随机项矩阵。

Y = randn(size(A)) 返回一个和A有同样维数大小的随机数组。

randn 返回一个每次都变化的一个数值randi：产生均匀分布的随机整数randi(imax) 产生分布于[1:imax]的随机整数r = randi(imax,n) 产生分布于[1:imax]的n*n随机整数矩阵. randi(imax,m,n) 产生分布于[1:imax]的m*n随机整数矩阵.r = randi([imin,imax],...) 产生分布于[imin:imax]间的随机整数Ex：生成均匀分布于-10:10的整数 r = randi([-10 10],100,1); wgn：生成高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p为输出功率，单位dBW。

默认负载阻抗为1Ωy = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆为单位指定负载阻抗。

y = wgn(...,powertype) powertype指定p的单位， 'dBW', 'dBm', 'linear'。

linear power以瓦特(Watt)为单位。

y = wgn(...,outputtype) outputtype指定输出为'real' 或'complex'。

若输出为 'complex'，实部和虚部的功率分别为p/2.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置randn的状态。

awgn：在某一信号中加入高斯白噪声y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。

matlab中生成a到b的随机数

matlab中生成a到b的随机数在MATLAB中生成从a到b的随机数非常简单。

MATLAB有一个内置的函数随机数生成器，名为"rand"，该函数可以生成一个介于0和1之间的随机数。

通过简单的数学运算，我们可以将这个随机数转换为我们所需的范围内的随机数。

接下来，我将一步一步地解释如何使用MATLAB生成从a到b的随机数，并提供一些示例代码来帮助理解。

第一步是确定所需的随机数范围。

假设我们想要生成从a到b的随机数，其中a和b是两个特定的数字。

确保a小于b，这样我们才能得到一个有效的范围。

第二步是使用MATLAB的"rand"函数生成介于0和1之间的随机数。

这个函数没有参数，所以我们只需简单地调用它即可。

以下是生成一个介于0和1之间的随机数的示例代码：MATLABrandom_number = rand;第三步是将生成的随机数缩放到我们所需的范围内。

我们可以使用以下公式将0到1之间的随机数转换为从a到b之间的随机数：MATLABscaled_number = a + (b - a) * random_number;在这个公式中，"(b - a)"表示所需范围的大小，"random_number"是0到1之间的随机数，乘以所需范围的大小会将其缩放为合适的范围，并加上a，最终得到从a到b之间的随机数。

现在，让我们通过一个示例代码来演示如何生成从3到7之间的随机数：MATLABa = 3;b = 7;random_number = rand;scaled_number = a + (b - a) * random_number;disp(scaled_number);运行这段代码会产生一个介于3和7之间的随机数。

每次运行时，结果都会不同。

现在，我们已经学会了如何生成从a到b的随机数。

让我们进一步扩展这个概念，生成一个包含多个随机数的矩阵。

matlab产生随机矩阵的函数

随机矩阵在数学和科学领域中有着广泛的应用，在matlab中也提供了一些函数来快速生成随机矩阵。

本文将介绍matlab中几种常用的随机矩阵生成函数，并对它们的使用方法进行说明。

1. rand函数rand函数是matlab中最常用的生成随机矩阵的函数之一。

它可以生成一个指定大小的矩阵，其中的元素都是在0到1之间均匀分布的随机数。

其基本语法为：```A = rand(m,n)```其中m和n分别表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。

生成一个3行4列的随机矩阵可以使用以下命令：```A = rand(3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机矩阵A。

2. randn函数randn函数和rand函数类似，也可以生成指定大小的随机矩阵，不同的是randn生成的是服从标准正态分布的随机数。

其基本语法为：```A = randn(m,n)```其中m和n同样表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。

生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵可以使用以下命令：```A = randn(3,4)```该命令将生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵A。

3. randi函数randi函数用于生成指定范围内的随机整数矩阵。

其基本语法为：```A = randi([a,b],m,n)```其中[a,b]表示所生成随机整数的范围，m和n表示矩阵的行数和列数，A为所生成的随机整数矩阵。

生成一个3行4列的范围在1到10之间的随机整数矩阵可以使用以下命令：```A = randi([1,10],3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机整数矩阵A，其中的元素都在1到10之间。

4. 函数功能比较在实际使用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的随机矩阵生成函数。

如果需要生成在0到1之间均匀分布的随机数，可以选择使用rand函数；如果需要生成服从标准正态分布的随机数，可以选择使用randn函数；如果需要生成指定范围内的随机整数矩阵，则可以选择使用randi函数。

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_rand生成随机数的若干问题

matlab_rand生成随机数的若干问题关于matlab中的随机函数rand使用中的若干问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.一、matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(10 0*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.二、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(现成的函数)Matlab随机数生成函数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poissrnd 泊松分布的随机数生成器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randrand(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randnrandn（）命令是产生白噪声的，白噪声应该是0均值，方差为1的一组数，同rand有randn(n)，randn(m,n)rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布randintrandint(m,n,[1 N])：生成m×n的在1到N之间的随机整数矩阵，其效果与randint(m,n,N+1)相同。

matlab随机函数rand使用中应注意的问题

matlab随机函数rand使用中应注意的问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数. matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(100*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.有兴趣的可以查阅:Petr SavickyInstitute of Computer ScienceAcademy of Sciences of CRCzech Republicsavicky@cs.cas.czSeptember 16, 2006AbstractThe default random number generator in Matlab versions between 5 and at least7.3 (R2006b) has a strong dependence between the numbers zi+1, zi+16, zi+28 in the generated sequence. In particular, there is no index i such that the inequalitieszi+1 < 1/4, 1/4 zi+16 < 1/2, and 1/2 zi+28 are satisfied simultaneously. Thisfact is proved as a consequence of the recurrence relation defining the generator. A random sequence satisfies the inequalities with probability 1/32. Another example demonstrating the dependence is a simple function f with values −1 and 1, such that the correlation between f(zi+1, zi+16) and sign(zi+28 − 1/2) is at least 0.416, while it should be zero.A simple distribution on three variables that closely approximates the joint distribution of zi+1, zi+16, zi+28 is described. The region of zero density in the approximating distribution has volume 4/21 in the three dimensional unit cube. For every integer 1 k 10, there is a parallelepiped with edges 1/2k+1, 1/2k and 1/2k+1, where the density of the distribution is 2k. Numerical simulation confirms that the distribution of the original generator matches the approximation within small random error corresponding to the sample size.。

matlab随机采样方法

matlab随机采样方法Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的编程语言，它提供了丰富的工具箱来解决不同的数学和统计问题。

在许多科学研究和实际应用中，随机采样（random sampling）是常见的方法之一。

本文将介绍在Matlab 中如何进行随机采样，以及如何选择合适的采样方法以满足特定的需求。

首先，让我们对随机采样的概念进行简要的介绍。

随机采样是指从一个给定的总体中以随机的方式选择样本的过程。

这样做的目的是为了从样本中获取关于总体的一些信息，因为总体可能很大或者很难直接访问。

随机采样的目标是保证样本是代表性的，即它能够反映出总体的特征。

在Matlab中，我们可以使用rand函数来生成指定长度的随机向量或矩阵。

rand函数生成的随机数在[0,1]区间内均匀分布。

这意味着每个数字都有相同的概率出现。

以下是一个生成长度为10的随机向量的示例：matlabx = rand(1, 10);如果我们需要生成更大的随机样本，我们可以使用randn函数。

这个函数生成的随机数符合正态分布（均值为0，标准差为1），这在许多实际情况中是非常有用的。

以下是一个生成大小为100x100的随机矩阵示例：matlabX = randn(100, 100);有时候我们希望从已知的总体中选择特定数量的样本。

这可以通过使用randperm函数来实现。

randperm函数生成一个从1到给定整数之间的随机排列，这样我们就可以选择相应数量的样本。

以下是一个从1到10之间生成3个随机数的示例：matlabsamples = randperm(10, 3);此外，Matlab还提供了其他一些随机采样的特殊函数，以满足特定的需求。

下面是其中一些常用的函数：1. randsample函数：这个函数可以从给定的向量中进行随机采样。

例如，我们可以从1到100之间生成20个不重复的随机数：matlabsamples = randsample(1:100, 20);2. randi函数：这个函数可以生成指定范围内的随机整数。

matlab 两点之间随机数

matlab 两点之间随机数1.引言1.1 概述在编程和数据分析领域中，随机数的生成和使用一直都是一个重要的话题。

Matlab作为一种功能强大的数值计算软件，提供了多种随机数生成函数，能够帮助用户在研究和实践中进行随机数据的生成和处理。

本文将介绍Matlab中的随机数生成函数，并以两点之间的距离计算为例，展示随机数在实际问题中的应用。

通过本文的阅读，读者将了解到Matlab 中随机数的生成方法和计算两点之间距离的基本原理。

同时，本文还将总结结果，讨论可能的应用领域，以便读者更好地理解和应用随机数在Matlab中的作用。

1.2 文章结构文章结构主要包括引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要对文章的内容进行概述，说明文章的目的和重要性，引导读者进入文章的主题。

本文主要介绍在Matlab中如何生成随机数，并利用随机数计算两点之间的距离。

通过对这些内容的介绍和分析，旨在帮助读者更好地理解和应用Matlab中的随机数生成函数，以及应用数值计算方法解决实际问题的能力。

正文部分将详细介绍了Matlab中的随机数生成函数和两点之间距离的计算方法。

通过对`rand`和`randn`函数的介绍，读者将了解到如何生成均匀分布和正态分布的随机数。

接着，本文将介绍如何利用这些随机数生成函数计算两点之间的欧几里德距离和曼哈顿距离。

具体的计算方法和代码实现将通过示例和算法步骤进行说明，以帮助读者理解和应用。

结论部分将总结本文的主要内容和结果，同时提供可能的应用领域。

通过本文的介绍和示例代码，读者将能够掌握在Matlab中生成随机数的方法，以及计算两点之间距离的技巧。

这些知识和技能可以在各个领域的科研和工程实践中得到应用，比如数据分析、模拟实验等。

总之，本文的结构清晰，内容详实，旨在向读者提供在Matlab中生成随机数和计算两点之间距离的方法和应用。

通过阅读本文，读者将能够增强对Matlab的理解和应用能力，并在实际问题中灵活运用所学知识解决问题。

matlab中randnrandirandrandsrc的用法以及区别

matlab中randnrandirandrandsrc的⽤法以及区别1，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4， randsrc⽆参数形式，随机输出-1或1；randsrc(m,n);randsrc(m);输出m*n阶或m*m阶矩阵，元素为随机出现的-1或1，概率为1/2；⽽rand是随机产⽣0——1中某⼀数呢，例如>> rand(2,3)ans =0.9501 0.6068 0.89130.2311 0.4860 0.7621>> rand(3)ans =0.4565 0.4447 0.92180.0185 0.6154 0.73820.8214 0.7919 0.1763原⽂链接 /carrie8899/article/details/8490229。

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！。

matlab中随机数生成

MATLAB中随机数生成1. 引言在MATLAB中，随机数生成是一个非常重要且常用的功能。

它可以用于模拟实验、生成测试数据、进行随机化等多种应用场景。

本文将介绍MATLAB中的随机数生成函数、常见的随机数分布以及一些实际应用示例。

2. 随机数生成函数2.1 rand函数rand函数是MATLAB中最简单也是最常用的随机数生成函数之一。

它可以生成一个0到1之间均匀分布的随机数。

使用方法如下：r = rand % 生成一个0到1之间的随机数2.2 randn函数randn函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。

使用方法如下：r = randn % 生成一个符合标准正态分布的随机数2.3 randi函数randi函数可以生成指定范围内的整数随机数。

使用方法如下：r = randi([a, b]) % 生成一个在[a, b]范围内的整数随机数2.4 randperm函数randperm函数可以生成指定范围内的随机排列。

使用方法如下：r = randperm(n) % 生成1到n的随机排列3. 随机数分布3.1 均匀分布均匀分布是最简单的概率分布之一，表示在一个范围内的随机事件出现概率相等。

在MATLAB中，可以使用rand函数生成均匀分布的随机数。

3.2 正态分布正态分布是自然界中许多现象的统计模型，也称为高斯分布。

在MATLAB中，可以使用randn函数生成符合正态分布的随机数。

3.3 泊松分布泊松分布常用于描述单位时间（或单位面积）内事件发生次数的概率。

在MATLAB 中，可以使用poissrnd函数生成符合泊松分布的随机数。

r = poissrnd(lambda, m, n) % 生成一个大小为m×n、参数为lambda的泊松分布随机数矩阵3.4 负二项分布负二项分布描述了独立重复实验中成功次数达到指定值之前失败次数的概率。

在MATLAB中，可以使用nbinrnd函数生成符合负二项分布的随机数。

matlab中randxy函数的用法

在MATLAB 中，`randxy` 函数用于生成二维正态分布随机数矩阵。

它通常用于模拟二维数据，例如在统计分析、图像处理和机器学习等领域。

下面是`randxy` 函数的用法：
```matlab
R = randxy(m, n, p, q)
```
其中：
* `m` 和`n` 分别表示在x 轴和y 轴上的矩阵大小。

* `p` 和`q` 分别表示在x 轴和y 轴上的随机数分布的均值。

这个函数将生成一个`m` 行`n` 列的二维正态分布随机数矩阵，其中每个元素都符合均值为`p` 和标准差为`q` 的正态分布。

以下是一个示例：
```matlab
R = randxy(5, 3, 0, 1);
disp(R);
```
这将生成一个5 行3 列的二维正态分布随机数矩阵，其中每个元素的均值为0，标准差为1。

matlab随机信号分析常用函数

随机信号分析常用函数及示例1、熟悉练习使用下列MATLAB函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意义，并给出至少一个使用例子和运行结果。

rand()：函数功能：生成均匀分布的伪随机数使用方法：r = rand(n)生成n*n的包含标准均匀分布的随机矩阵，其元素在(0，1)内。

rand(m,n)或rand([m,n])生成的m*n随机矩阵。

rand(m,n,p,...)或rand([m,n,p,...])生成的m*n*p随机矩数组。

rand ()产生一个随机数。

rand(size(A))生成与数组A大小相同的随机数组。

r = rand(..., 'double')或r = rand(..., 'single')返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single 指随机数为单精度浮点数。

例：r=rand(3,4);运行结果：r= 0.4235 0.4329 0.7604 0.20910.5155 0.2259 0.5298 0.37980.3340 0.5798 0.6405 0.7833randn():函数功能：生成正态分布伪随机数使用方法：r = randn(n)生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。

randn(m,n)或randn([m,n])生成的m*n随机矩阵。

randn(m,n,p,...)或randn([m,n,p,...])生成的m*n*p随机矩数组。

randn ()产生一个随机数。

randn(size(A))生成与数组A大小相同的随机数组。

r = randn(..., 'double')或r = randn(..., 'single')返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single 指随机数为单精度浮点数。

例：产生一个均值为1，标准差为2的正态分布随机值：r=1+2.*randn(10,1);运行结果：r= -1.37563.40462.9727-0.03731.65471.46811.0429-1.0079-0.89430.2511normrnd()函数功能：生成正态分布的随机数使用方法：R = normrnd(mu,sigma)生成服从均值参数为mu和标准差参数sigma的正态分布的随机数。

matlab中rand函数的用法

一、matlab中的rand函数（用于产生随机数）均匀分布的随机数或矩阵语法Y = rand(n)Y = rand(m,n)Y = rand([m n])Y = rand(m,n,p,...)Y = rand([m n p...])Y = rand(size(A))rands = rand('state')描述rand函数产生由在(0, 1)之间均匀分布的随机数组成的数组。

Y = rand(n) 返回一个n x n的随机矩阵。

如果n不是数量，则返回错误信息。

Y = rand(m,n) 或 Y = rand([m n]) 返回一个m x n的随机矩阵。

Y = rand(m,n,p,...) 或 Y = rand([m n p...]) 产生随机数组。

Y = rand(size(A)) 返回一个和A有相同尺寸的随机矩阵。

1，rand(3)*-2 rand（3）是一个3*3的随机矩阵（数值范围在0~1之间）然后就是每个数乘上-22 ，用matlab随机产生60个1到365之间的正数 1+fix（365*rand（1，60））；3，用rand函数随机取100个从-1到1的数x1，x2，...，x = rand(1,100) * 2 – 1二、使用中应该注意的问题：rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(100*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));.有兴趣的可以查阅Petr SavickyInstitute of Computer ScienceAcademy of Sciences of CRCzech Republicsavicky@cs.cas.czSeptember 16, 2006AbstractThe default random number generator in Matlab versions between 5 and at least7.3 (R2006b) has a strong dependence between the numbers zi+1, zi+16, zi+28 in the generated sequence. In particular, there is no index i such that the inequalitieszi+1 < 1/4, 1/4 zi+16 < 1/2, and 1/2 zi+28 are satisfied simultaneously. Thisfact is proved as a consequence of the recurrence relation defining the generator. A random sequence satisfies the inequalities with probability 1/32. Another example demonstrating the dependence i s a simple function f with values −1 and 1, such that the correlation between f(zi+1, zi+16) and sign(zi+28 − 1/2) is at least 0.416, while it should be zero.A simple distribution on three variables that closely approximates the joint distribution of zi+1, zi+16, zi+28 is described. The region of zero density in the approximating distribution has volume 4/21 in the three dimensional unit cube. For every integer 1 k 10, there is a parallelepiped with edges 1/2k+1, 1/2k and 1/2k+1, where the density of the distribution is 2k. Numerical simulation confirms that the distribution of the original generator matches the approximation within small random error corresponding to the sample size.。

Matlab中Rand()函数用法

Matlab中Rand()函数用法
一、理论准备
matlab函数randn：产生均值为0，方差 σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。
用法：Y =randn(n)，返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。
Y =randn(m,n) 或 Y =randn([m n])，返回一个m*n的随机项矩阵。
逗号表示行，分号表示列。
Y =randn(m,n,p,...) 或 Y =randn([m n p...])，产生随机数组(感觉就是三维数组，请看如下例子)。
1: >>rand(1,2,3)
2:ans(:,:,1) =
3: 0.445586200710899 0.646313010111265
4:ans(:,:,2) =
5: 0.709364830858073 0.754686681982361
1: x = .6 +sqrt(0.1) *randn(5)
其他类似函数：rand,randperm,sprand,sprandn
三、拓展
用matlab随机产生60个1到365之间的正数 1+fix（365*rand（1，60）），fix就是取整函数。
用rand函数随机取100个从-1到2的数x1，x2，...，x = rand(1,100) * 2 - 1。
6:(:,:,3) =
7: 0.276025076998578 0.679702676853675
Y =randn(size(A))，返回一个和A有同样维数大小的随机数组。
randn
s =randn('state')，估计和C++里初始化随机种子一个意思，随便了。

MATLAB中的随机数生成与抽样方法详述

MATLAB中的随机数生成与抽样方法详述随机数生成在实际问题求解中具有广泛的应用，特别是在统计学和数学建模领域。

MATLAB是一种著名的数值计算软件，具有强大的随机数生成和抽样方法。

一、随机数生成在MATLAB中，使用rand函数可以生成均匀分布的随机数。

rand函数生成的随机数在[0,1]区间均匀分布。

例如，生成一个1x10的随机数向量可以使用以下代码：```matlabrandom_nums = rand(1,10);```如果想生成满足某个特定概率分布的随机数，可以使用rand函数配合其他函数来实现。

例如，想生成满足正态分布的随机数，可以使用randn函数。

以下是一个示例代码：```matlabnormal_nums = randn(1,10);```此外，MATLAB还提供了其他生成随机数的函数，如randi可以生成整数随机数，randperm可以生成随机排列的整数。

二、随机数种子为了能够重现实验结果，MATLAB支持设置随机数种子。

随机数种子是一个整数，通过设置相同的种子，可以使得随机数的生成结果相同。

可以使用rng函数来设置随机数种子。

以下是一个示例代码：```matlabrng(10); % 设置随机数种子为10random_nums = rand(1,10);```在上述代码中，设置了随机数种子为10，生成了一个1x10的随机数向量。

如果再次运行相同的代码，得到的随机数向量会是相同的。

三、随机抽样方法随机抽样是从给定的样本中选择部分样本的过程，常用于统计实验和模拟分析中。

在MATLAB中，有多种方式可以实现随机抽样。

1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的一种抽样方法，它保证每个样本被选中的概率相等。

在MATLAB中，可以使用randperm函数实现简单随机抽样。

以下是一个示例代码：```matlabdata = 1:100; % 原始数据sample_size = 10; % 抽样数量sample_indices = randperm(length(data), sample_size); % 随机抽样索引sample = data(sample_indices); % 抽样结果```上述代码中，data表示原始数据，sample_size表示抽样数量。

matlab中随机数生成 -回复

matlab中随机数生成-回复Matlab中的随机数生成是一项强大且常用的功能，它允许我们生成任意分布和范围内的随机数。

在这篇文章中，我们将逐步探讨如何在Matlab 中生成随机数，并讨论其一些应用。

首先，让我们研究一下如何生成一个随机数。

在Matlab中，我们可以使用rand函数来生成0到1之间的一个均匀分布的随机数。

它的语法如下：r = rand;这里，r将会是一个0到1之间的一个随机数。

我们可以将rand函数与其他数学运算符（+，-，*，/等）一起使用，以生成具有特定范围的随机数。

例如，要生成一个在给定范围内的随机整数，我们可以执行以下步骤：Step 1: 定义范围的下限和上限：lower = 1;upper = 10;Step 2: 计算范围内的随机整数：r = lower + randi(upper-lower);这里，randi函数用于生成一个在给定范围内的随机整数。

接下来，让我们来讨论如何生成符合特定分布的随机数。

Matlab提供了一系列的函数来生成符合不同分布的随机数。

其中一些常见的分布函数包括正态分布、均匀分布、指数分布等。

要生成符合正态分布的随机数，我们可以使用randn函数。

以下是生成一些符合正态分布的随机数的示例代码：mu = 0;sigma = 1;r = mu + sigma * randn(1, 100);这里，mu代表均值，sigma代表标准差。

randn函数将生成一个大小为1x100的数组，其中包含由给定的均值和标准差定义的正态分布的随机数。

对于均匀分布，我们可以使用unifrnd函数。

以下是生成一个范围在0到1之间的随机数的示例代码：r = unifrnd(0, 1, 1, 100);这里，unifrnd函数将生成一个大小为1x100的数组，其中包含由给定范围定义的均匀分布的随机数。

在Matlab中，还有许多其他用于生成各种分布随机数的函数，如exppdf 函数用于生成符合指数分布的随机数，gamrnd函数用于生成符合伽马分布的随机数等。

MatLab中randrandirandn三个函数的解析

MatLab中randrandirandn三个函数的解析MatLab中rand randi randn 三个函数的解析1.rand概括：⽣成（0，1）之间的均匀分布的伪随机数⽰例1：>>rand %什么参数也没有，⽣成⼀个（0，1）的数⽰例2：>>rand(m,n) %⽣成m⾏n列的均匀分布的伪随机数2.randn概括：⽣成标准正态分布的伪随机数，平均值是0，⽅差是1若随机变量X服从⼀个数学期望为µ、⽅差为σ^2 的正态分布，记为N(µ，σ^2)。

其概率密度函数为正态分布的期望值µ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。

当µ = 0,σ = 1(平均数为 0 ；标准差为 1)时的正态分布是标准正态分布。

⽰例1：>>randn %⽆参数，⽣成⼀个（0，1）的数⽰例2：>>randn(m,n) %⽣成m⾏n列的标准正态分布的伪随机数>>randn(3,4)3.randi概括：⽣成均匀分布的随机整数（注意是整数，前⾯两个都是⼩数）⽰例1：>>randi(max,m,n) % max : 所⽣成的随机整数最⼤的值>>randi(100,3,3) % m，n :⽣成m⾏n列的均匀分布的随机整数⽰例2：>>randi([min,max],m,n) % ⽣成在(min,max)数值范围内的m⾏n列的均匀分布的随机整数>>randi([1,5],3,3) %注意在 [ ] 中间是逗号总结rand,randn,randi,三个不同的⽣成随机数的应⽤有所不同，需要合理的选择，其语法⼤同⼩异，容易掌握。

matlab中randn函数用法

matlab中randn函数用法
randn函数是Matlab中一个常用的随机数生成函数，它可以生成正态分布的随机数。

此函数与rand函数一样，都属于统一的随机数生成器，但它产生的是带有正态分布的随机变量。

randn函数的语法是randn(m,n)，该函数随机生成m行n列的正态分布数组，其中m和n为整型参数。

它的形式函数可以表示为：
Y=randn(m,n)
其中，Y表示生成的正态分布的数组，它的大小为m行n列。

randn函数随机生成的正态分布数组Y，它的每个元素都有一个正态分布均值为0，标准差为1的正态分布，且其中每个元素都是独立随机变量。

另外，randn函数可以用于生成独立多维正态分布随机变量，例如，如果要生成3维正态分布随机变量，可以使用randn函数，调用语句为：
Y=randn(m,n,p)
其中，Y表示生成的3维正态分布的数组，m、n、p分别表示它的每一维的大小。

除此之外，randn函数还可以用来生成非均匀分布的随机变量，例如最常见的指数分布和λ分布，可以通过如下公式生成：
Y=λ*log(1-U)
其中，Y表示指数分布随机变量，U表示均匀分布随机变量，λ表示λ分布的参数。

此外，randn函数还可以用来生成中心极限定理的随机变量，其语句为：
Y=sum(randn(n,1))
其中，Y表示中心极限定理的随机变量，n表示要求的样本数。

综上所述，randn函数是一个十分强大的随机数生成函数，它可以生成多维正态分布随机变量，也可以用来生成指数分布、λ分布和中心极限定理的随机变量。

它与rand函数一样，都属于统一的随机数生成器，它们唯一的区别是randn函数生成的随机变量是带有正态分布的。

matlab中随机数 -回复

matlab中随机数-回复标题：深入理解与应用Matlab中的随机数在Matlab中，随机数的生成和使用是一个非常重要的功能。

它在各种科学计算、模拟实验、数据分析等领域中都有着广泛的应用。

本文将详细解析Matlab中随机数的生成原理、基本用法以及一些高级应用。

一、随机数的基本概念在数学和计算机科学中，随机数是指在一定范围内服从某种概率分布的数字。

在Matlab中，我们可以通过内置的函数来生成各种类型的随机数。

二、Matlab中的随机数生成函数1. rand函数：rand函数是Matlab中最基本的随机数生成函数，它生成的是在[0,1]之间均匀分布的随机数。

例如，如果我们想要生成一个3x4的随机数矩阵，可以使用以下命令：matlabR = rand(3,4);2. randn函数：randn函数生成的是标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。

例如：matlabN = randn(3,4);3. randint函数：randint函数用于生成在指定范围内的整数随机数。

例如，生成一个1到10之间的5x6的随机整数矩阵：matlabI = randint(5,6,1,10);三、随机数种子设置在Matlab中，我们可以使用rng函数来设置随机数生成器的种子。

种子决定了随机数的序列，如果两次设置相同的种子，那么生成的随机数序列也会相同。

这在需要重复某个包含随机数生成的过程时非常有用。

例如，我们可以这样设置种子：matlabrng('default'); 使用默认种子rng(1); 使用特定种子1四、自定义随机数分布除了上述内置的随机数生成函数，Matlab还提供了多种方法让我们生成符合特定概率分布的随机数。

例如，如果我们想要生成符合伽马分布的随机数，可以使用gamrnd函数：matlabgamma_rands = gamrnd(a,b,[m,n]);其中，a和b是伽马分布的参数，m和n则是生成的随机数矩阵的大小。