MATLAB随机数生成
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中的随机数生成方法
Matlab中的随机数生成方法随机数在计算机科学中扮演着重要的角色，它们被广泛应用于模拟、统计分析和算法设计等领域。
Matlab作为一种强大的数值计算工具，也提供了多种随机数生成方法。
本文将深入探讨Matlab中的随机数生成方法，并介绍其特点和使用场景。
1. 基本的随机数生成函数Matlab提供了基本的随机数生成函数，如rand、randn和randi等。
其中，rand 函数生成0到1之间的均匀分布随机数，randn函数生成符合标准正态分布的随机数，而randi函数则用于生成整数随机数。
这些函数具有简单易用的特点，适用于一般的随机数生成需求。
2. 自定义随机数生成器除了基本的随机数生成函数，Matlab还允许用户自定义随机数生成器。
用户可以通过设定随机数生成器的种子(seed)和算法来实现特定的随机数分布。
例如，可以使用randstream函数创建一个自定义的随机数流，并通过reset函数设置种子，以确保每次运行获得相同的随机数序列。
这使得Matlab的随机数生成更具可控性和重复性。
3. 高级随机数生成方法除了基本的随机数生成函数和自定义随机数生成器，Matlab还提供了一些高级的随机数生成方法。
这些方法包括蒙特卡洛方法、随机游走和马尔可夫链等。
蒙特卡洛方法是一种基于随机采样和统计模型的数值计算方法，常用于模拟、优化和概率分析等领域。
Matlab中的随机游走函数可以模拟随机漫步的过程，用于研究股票市场、物理传输和随机搜索等问题。
马尔可夫链是一种随机过程，具有记忆性和状态转移的特点，Matlab提供了马尔可夫链模拟函数，可用于模拟信道传输、语音识别和图像处理等应用。
4. 随机数的应用场景随机数在科学研究和工程实践中有着广泛的应用场景。
在模拟领域，随机数常用于生成真实世界的随机样本，用于测试和验证模型。
在统计分析中，随机数可用于生成随机样本和蒙特卡洛模拟，用于估计参数和检验假设。
在算法设计中，随机数常用于生成随机初始值、打破平衡和优化搜索空间等。
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随机数生成方法
R = binornd(N,P,m)
R = binornd(N,p,m,n)
n = 10:10:60; 分别为
r1 = binornd(n,1./n) 或 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数
1
1 ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．
(10,
10
60
五Hale Waihona Puke 自由度为 V 的 χ 2 随机数：
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).
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
matlab 全部的随机数函数
（一）Matlab 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(64,1); 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
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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产生正态分布随机数的matlab方法random
产生正态分布随机数的matlab方法random在Matlab中生成正态分布随机数有多种方法，下面将介绍其中几种常用的方法，并对它们进行全面评估。
1. 使用randn函数生成正态分布随机数- randn函数是Matlab中用于生成符合标准正态分布的随机数的函数。
- 该方法的优点是简单易用，一行代码就可以生成所需的随机数序列。
- 但是，这种方法生成的随机数序列可能不够随机，存在一定的偏差。
2. 使用Box-Muller变换生成正态分布随机数- Box-Muller变换是一种经典的生成正态分布随机数的方法，通过均匀分布的随机数生成正态分布的随机数。
- 这种方法生成的随机数更加符合正态分布的特性，具有更好的随机性和分布性。
- 但是，实现Box-Muller变换需要一定的数学基础和编程技巧，相对复杂一些。
3. 使用truncated normal distribution生成截尾正态分布随机数- 有时候我们需要生成一定范围内的正态分布随机数，这时可以使用truncated normal distribution方法。
- 这种方法可以有效地控制生成的随机数范围，使其符合实际应用需要的要求。
- 但是，对于一些特殊情况，需要考虑truncated normal distribution生成的随机数是否符合实际问题的分布需求。
总结回顾：在Matlab中生成正态分布随机数有多种方法，每种方法都有各自的优点和局限性。
根据实际需求，选择合适的方法是非常重要的。
在编写程序时，需要根据具体情况综合考虑随机性、分布性和实际应用需求，选择最合适的方法来生成正态分布随机数。
个人观点和理解：在实际编程中，生成符合实际需求的随机数是非常重要的。
对于正态分布随机数的生成，需要考虑到数据的随机性和分布特性，才能更好地应用于实际问题中。
也要注意选择合适的方法，并在实际应用中进行验证和调整，以确保生成的随机数符合实际需求。
正态分布是自然界和社会现象中广泛存在的一种分布形式，它具有许多重要的统计特性，如均值、标准差和形态等。
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中的随机数生成与随机模拟
Matlab中的随机数生成与随机模拟在科学研究、工程领域和现代计算机技术的工作中，随机数生成和随机模拟是非常重要的工具和方法。
Matlab作为一种强大的数值计算环境和编程语言，提供了丰富的工具包和函数库，可以帮助我们进行随机数生成和随机模拟的工作。
在本文中，我们将探讨Matlab中的随机数生成方法、常见的随机分布函数及其应用以及一些相关的技巧和注意事项。
Matlab提供了多种方法来生成随机数。
最常见的方法是使用rand函数，该函数可以生成一个[0,1)之间的均匀分布的随机数。
例如，当我们执行rand语句时，Matlab会生成一个随机数，如0.8467。
我们可以通过传递参数来生成多个随机数，例如rand(1,1000)将生成一个包含1000个随机数的向量。
除了rand函数，Matlab还提供了其他一些常见的随机数生成函数。
例如，randn函数可以生成符合标准正态分布的随机数。
这些随机数具有均值为0，方差为1的特性。
我们可以使用randn(1,1000)来生成一个包含1000个符合标准正态分布的随机数的向量。
除了均匀分布和正态分布外，Matlab还提供了其他一些常见的随机分布函数，例如指数分布、伽马分布、泊松分布等。
以指数分布为例，我们可以使用exprnd函数生成符合指定参数lambda的随机数。
例如，exprnd(1,1,1000)将生成一个包含1000个符合参数lambda为1的指数分布的随机数的向量。
在随机模拟中，我们可以使用这些随机分布函数来模拟实际问题。
以蒙特卡洛方法为例，它是一种基于随机模拟的数值计算方法。
在蒙特卡洛方法中，我们通过随机生成大量的样本来模拟实际问题，并根据这些样本进行数值计算和推理，从而得到问题的近似解。
Matlab提供了强大的工具和函数来支持蒙特卡洛模拟。
例如，我们可以使用rand函数来生成随机样本，并利用这些样本进行数值计算。
如果我们想模拟一个投掷硬币的实验，通过设定rand函数生成的随机数大于0.5为正面，小于0.5为反面，我们可以模拟多次投掷，从而获得正反面出现的概率。
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的random用法
matlab的random用法
random是matlab中的一个函数，用于生成随机数。
其使用方法如下：
1. 生成一个随机数：
rand
该命令将生成一个0到1之间的随机数。
2. 生成一个n行m列的随机数矩阵：
rand(n,m)
该命令将生成一个由n行m列的随机数矩阵。
3. 生成一个n维的随机向量：
randn(n,1)
该命令将生成一个由n个元素的随机向量。
4. 生成一个随机整数：
randi(range)
该命令将随机生成一个在range范围内的整数。
5. 生成一组服从正态分布的随机数：
normrnd(mean,sd)
该命令将生成一组服从均值为mean，标准差为sd的正态分布随机数。
6. 生成一组服从二项分布的随机数：
binornd(n,p)
该命令将生成一组服从n次实验，成功概率为p的二项分布随机
数。
7. 生成一组服从泊松分布的随机数：
poissrnd(lambda)
该命令将生成一组服从参数为lambda的泊松分布随机数。
注意：以上命令只是随机数生成的一些基本操作，matlab还有很多其他的随机数生成函数，可以根据需要选择使用。
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。
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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。