MATLAB各种随机函数生成器

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MATLAB产生各种分布的随机数

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。

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指定范围的随机数

matlab指定范围的随机数Matlab是一种专业编程工具，可以使用它生成随机数。

在实际应用中，我们有时需要生成一个指定范围的随机数。

本文将介绍如何在Matlab中生成指定范围的随机数。

步骤1：设置随机数种子在Matlab中生成随机数之前，需要设置随机数种子。

随机数种子是一个整数，它会影响随机数生成的结果。

如果多次生成随机数并使用相同的种子，结果将是相同的。

可以通过以下代码设置随机数种子：rng(seed)“seed”可以是任何整数值，它将作为随机数生成器的种子。

如果不设置随机数种子，则默认使用系统时间作为种子。

步骤2：生成随机数使用Matlab的“rand()”函数可以产生指定范围的随机数。

此函数会生成大小为1×n的随机矩阵，其中每个元素的值是0到1之间的随机数。

我们可以通过以下代码生成指定范围的随机数：rand(n,m)*(max-min)+min“n”和“m”分别表示行数和列数，可以根据需要进行设置。

“max”和“min”分别表示所需随机数的范围。

例如，如果要生成10个介于1和100之间的随机数，可以使用以下代码：rng(1)rand(1,10)*(100-1)+1这将生成一个大小为1x10的随机矩阵，其中每个元素的值都在1到100之间。

步骤3：生成整数随机数如果需要生成整数随机数，可以使用Matlab的“randi()”函数。

此函数可以生成大小为m×n的随机矩阵，其中每个元素的值是从指定范围中随机选择的整数值。

以下是该函数的语法：randi([imin,imax],m,n)“imin”和“imax”分别表示所需随机数的范围。

“m”和“n”分别表示行数和列数。

例如，如果要生成10个介于1和100之间的整数随机数，可以使用以下代码：rng(1)randi([1,100],1,10)这将生成一个大小为1x10的随机矩阵，其中每个元素的值都是介于1和100之间的整数。

总结本文介绍了如何在Matlab中生成指定范围的随机数。

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中rand函数的功能及用法

matlab中rand函数的功能及用法
rand函数是MATLAB中一个常用的随机数生成函数。

它的功能是生成一个0
到1之间的伪随机数。

rand函数不接受任何参数，每次调用时都会返回一个不同的随机数。

在MATLAB中，我们可以使用rand函数来生成随机的数据或者进行随机采样。

例如，我们可以使用rand函数生成一个随机的向量，代码如下：
```matlab
random_vector = rand(1, 10);
```
上述代码将生成一个包含10个随机数的向量。

我们还可以利用rand函数生成
一个随机的矩阵，代码如下：
```matlab
random_matrix = rand(3, 3);
```
上述代码将生成一个3×3的随机矩阵。

除了生成0到1之间的随机数，我们还可以通过一些简单的操作将rand函数生成的随机数转换为其他需要的随机数分布。

例如，如果我们想生成一个符合正态分布的随机数，可以使用下面的代码：
```matlab
normal_distribution = randn(1, 100);
```
上述代码将生成一个包含100个符合正态分布的随机数的向量。

在MATLAB中，rand函数被广泛应用于随机模拟、数据生成、算法测试等领域。

它的使用简单方便，能够满足大部分随机数生成的需求。

MATLAB伪随机数发生器

0.9087 0.5629 0.6166
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haltonset | qrand | reset | sobolset
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q = qrandstream(p)
Description
q = qrandstream(type,d) constructs a d-dimensional quasi-random number stream q of the qrandstream class, of type specified by the string type. type is either 'halton' or 'sobol', and q is based on a point set from either the haltonset class or sobolset class, respectively, with default property settings.
q = qrandstream(p) constructs a stream based on the specified point set p. p must be a point set from either the haltonset class or sobolset class.
（2）逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。
（3）接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。

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中的随机数生成与分布拟合技巧

Matlab中的随机数生成与分布拟合技巧在科学研究和工程应用中，我们常常需要使用随机数生成和分布拟合技巧来解决各种问题。

Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了一系列方便的函数和工具，可以帮助我们快速、准确地处理随机数和分布相关的任务。

本文将介绍一些常用的Matlab函数和技巧，以及它们在随机数生成和分布拟合中的应用。

一、随机数生成在Matlab中，我们可以使用rand和randn函数快速生成服从均匀分布和正态分布的随机数序列。

rand函数可以生成0到1之间的均匀分布的随机数，例如：```matlabrandom_numbers = rand(100,1);```上述代码将生成一个100行1列的随机数矩阵。

如果我们需要生成服从其他均匀分布的随机数，可以利用rand函数生成0到1之间的随机数，然后利用线性变换将其映射到目标分布区间。

例如，如果我们需要生成一个在区间[2,5]上均匀分布的随机数，可以使用如下代码：```matlaba = 2;b = 5;random_numbers = a + (b-a)*rand(100,1);```其中a和b分别为所需区间的上下界。

同样，randn函数可以生成服从均值为0、标准差为1的正态分布的随机数序列。

例如：```matlabrandom_numbers = randn(100,1);```与均匀分布类似，如果我们需要生成服从其他正态分布的随机数，也可以通过线性变换来实现。

假设我们需要生成一个均值为m，标准差为s的正态分布随机数，可以使用如下代码：```matlabm = 10;s = 2;random_numbers = m + s*randn(100,1);```其中m和s分别为所需正态分布的均值和标准差。

二、分布拟合在实际问题中，我们经常需要将一组实验数据与某种理论概率分布进行拟合，以揭示数据背后的规律。

在Matlab中，可以利用hist函数快速绘制直方图，并借助一些函数进行分布拟合。

matlab随机数生成方法

Matlab() 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中随机数生成器主要有

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
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
-----------------------------------------------------------------
>> var(R,0,1) %列操作，第二参数为方差方式，第三参数为行、列标记
ans =
3.0868 0.6085 5.1253 0.2465
>> var(R,0,2) %行操作，第二参数为方差方式，第三参数为行、列标记
ans =
2.3549
3.3782
1.6184
2.0146
>> var(R') %check the ans
ans =
2.3549 3.3782 1.6184 2.0146
>> var(R(:)) %矩阵所有元素的方差
ans =
2.6020
-----------------------------------------------------------------

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。

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产生各种分布的随机数

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产生各种分布的随机数完整版

M A T L A B产生各种分布的随机数Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】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)威布尔逆累积分布函数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。

MATLAB伪随机数发生器

MATLAB伪随机数发生器.txt生活是过出来的，不是想出来的。

放得下的是曾经，放不下的是记忆。

无论我在哪里，我离你都只有一转身的距离。

均匀性较好的随机数生成zz from /lanmuyd.asp?id=3379随机数生成算法[1]是一类重要的算法，广泛应用于仿真技术等场合。

然而，目前的伪随机数生成器（Pseudo-random number generator， PRNG）[2]存在一个重要缺陷，即样本分布与真实分布不一致，这主要发生在以下两种情况：①抽样代价过高，样本数目较少；②空间维数较高[3]。

因此，有必要寻找一类新的随机数发生器。

准随机数发生器（Quasi-random number generator，QRNG）[4]能够生成稳定、低差异性的（low-discrepancy）样本，而与样本数目或空间维数无关[5]。

故针对蒙特卡罗积分结果不稳定的情况，提出一种基于QRNG的蒙特卡罗积分，发现比传统方法性能有所提升。

伪随机数介绍伪随机数是由确定的算法生成的，其分布函数与相关性均能通过统计测试。

与真实随机数的差别在于，它们是由算法产生的，而不是一个真实的随机过程。

一般地，伪随机数的生成方法主要有以下3种[6]：（1）直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。

缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。

（2）逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。

该方法原理简单、编程方便、适用性广。

（3）接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。

由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。

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中生成a到b的随机数 -回复

matlab中生成a到b的随机数-回复在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中rand函数用法

matlab中rand函数用法
matlab中rand函数是一个随机数生成器，可以用来生成指定大小和范围的随机矩阵或向量。

使用这个函数可以模拟一些实际情况，比如生成一组随机的实验数据或者用来测试某个算法的性能等。

rand函数的使用方法非常简单，只需要在命令窗口输入rand即可生成一个0~1之间的随机数。

如果想要生成多个随机数，可以指定生成矩阵的行数和列数。

比如：
% 生成一个2×3的随机矩阵
rand(2,3)
% 生成一个1×5的随机向量
rand(1,5)
如果想要生成指定范围的随机数，可以使用rand函数的两个参数来指定最小值和最大值。

比如：
% 生成一个1~10之间的随机数
rand*(10-1)+1
% 生成一个-5~5之间的随机矩阵
rand(2,3)*10-5
除了rand函数，matlab还提供了一些其他的随机数生成函数，比如randn函数可以生成符合正态分布的随机数。

如果需要生成更加复杂的随机数，可以使用matlab中的随机数生成器工具箱。

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matlab rand用法

matlab rand用法Matlab是一种基于数学计算的软件，专为科学家和工程师设计。

Rand是Matlab用来生成随机数的函数之一，它可以产生均匀分布的伪随机数。

下面就来介绍一下Matlab rand函数的用法。

使用rand函数生成随机数rand函数可以生成从0到1之间的随机数，输出是一个double类型的向量或矩阵。

以下是rand函数的使用方式：1.生成一个1 × 1 的随机数:rand2.生成一个1 × 3的随机数：rand(1,3)3.生成一个3 × 3的随机数矩阵：rand(3,3)4.使用rand函数生成一定数量的随机数：rand(1,1000)在rand函数中，第一个参数代表行数，第二个参数代表列数。

如果省略列数，则rand函数默认生成一行随机数。

在生成随机数之前，可以使用rand('seed',s)函数来设定随机数生成器的种子，以确保每次都能得到相同的随机数序列。

使用randn函数生成正态分布的随机数randn函数可以生成服从正态分布的随机数，输出是一个double类型的向量或矩阵。

以下是randn函数的使用方式：1.生成一个1 × 1的随机数：randn2.生成一个1 × 3的随机数：randn(1,3)3.生成一个3 × 3的随机数矩阵：randn(3,3)4.使用randn函数生成一定数量的随机数：randn(1,1000)在使用randn函数时，也可以像rand函数一样使用randn('seed',s)函数来设定随机数生成器的种子。

如果需要生成均值为m，标准差为s的正态分布随机数，可以使用 m + s * randn()。

总结在Matlab中，使用rand函数可以生成均匀分布的伪随机数，使用randn函数可以生成服从正态分布的随机数。

需要注意的是，在生成随机数之前可以使用rand('seed',s)或randn('seed',s)来设定随机数生成器的种子，以确保每次都能得到相同的随机数序列。

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2009年03月20日星期五 03:25 P.M.
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)
另外:
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
(From:/question/30033707.html)
matlab生成随机数据
matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据：
normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布
gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵
chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵
trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵
frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵
raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵
关于具体的函数语法，你可以在matlab中用help命令得到更详细的说明。

我要说的是，这些生成的伪随机矩阵的标准差，均值等都是和你给的具体数据很接近的，但是，不是一样啊。

也就是说matlab生成的伪随机矩阵不是一定准确的，只能是很接近的。

另外，要明白什么是伪随机数。

随机数的生成通常有两种方法：一是依赖一些专用的电子元件发出随机信号，这种方法又称为物理生成法。

另一类就是通过数学的算法，仿照随机数发生的规律计算出随机数，由于产生的随机数是有数学公式计算出来的，所以这类随机数又称为伪随机数。

你也可以让matlab生成一个随机的正态分布矩阵，然后用normstat来求得生成矩阵的真实方差和矩阵。

其实matlab中求均值和方差的函数都是以*stat结尾的。

比如上面的求正态分布的normstat，求gam分布的均值和方差的gamstat，求rayleigh分布的均值和方差的raylstat等。

同样的，还有以*pdf结尾的都是函数的概率密度，以*cdf结尾的函数是分布函数，以inv结尾的函数为逆分布函数求解函数。

比如，正态分布的概率密度normpdf，正态分布的分布函数normcdf，正态分布的逆分布函数求解函数为norminv。

同样道理的还有possion 分布，gamma分布，卡方分布，T分布，F分布，rayleigh分布等，加上后缀都是相应的概率密度函数，分布函数。