MATL新编产生各种分布的随机数
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均匀分布随机数的生成函数
matlab均匀分布随机数的生成函数在Matlab中，可以使用`rand`函数来生成均匀分布的随机数。
`rand`函数可以生成在区间[0,1)上的随机数。
我们可以使用以下方法将其转换为指定范围内的均匀分布随机数。
1.生成在范围内的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_rand = a + (b-a) * rand(n,1);```以上代码将生成1000个在1到10之间均匀分布的随机数。
2.生成均匀分布的整数随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_int_rand = randi([a b], n, 1);```以上代码将生成1000个在1到10之间的整数均匀分布的随机数。
3.生成多维的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量m=2;%维度uniform_multi_dim_rand = repmat(a, n, m) + (repmat(b-a, n, m) .* rand(n,m));```以上代码将生成1000个在[a,b]范围内的2维均匀分布的随机数。
需要注意的是，`rand`函数生成的随机数是伪随机数，并且每次Matlab启动时生成的随机数序列都是相同的。
如果需要不同的随机数序列，可以使用`rng`函数设置随机数生成器的种子。
以上就是在Matlab中生成均匀分布随机数的几种常见方法。
根据需要的维度、范围及数量，可以选择合适的方法来生成所需的随机数。
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。
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是一种非常强大的数学软件，它提供了许多用于生成随机数的函数。
这些函数可以用于模拟实验、生成随机样本、生成随机信号等多种应用。
本文将介绍一些常用的随机数生成函数，并讨论它们的使用方法和特点。
在Matlab中，可以使用rand函数来生成服从均匀分布的随机数。
rand函数返回0和1之间的随机数，这些随机数是均匀分布的，即每个数的概率相等。
我们可以通过调整生成的随机数的数量和范围来控制生成的均匀分布随机数的特性。
除了均匀分布，Matlab还提供了其他常见的分布函数，如正态分布、指数分布、泊松分布等。
这些分布函数可以通过使用不同的参数来生成不同形状的随机数。
例如，使用randn函数可以生成服从标准正态分布的随机数，即均值为0，标准差为1的正态分布随机数。
我们也可以通过指定均值和标准差的值来生成服从任意正态分布的随机数。
在实际应用中，我们经常需要生成符合特定分布的随机数。
例如，在模拟实验中，我们可能需要生成服从某种特定分布的随机样本，以便进行统计分析。
在Matlab中，可以使用一些特定的分布函数来生成这些随机样本。
例如，使用normrnd函数可以生成服从正态分布的随机样本，使用exprnd函数可以生成服从指数分布的随机样本。
这些函数可以接受参数来控制生成的随机样本的特性。
除了生成单个随机数或随机样本，Matlab还提供了一些函数来生成随机信号。
例如，可以使用randn函数生成服从正态分布的随机信号，使用rand函数生成均匀分布的随机信号。
这些随机信号可以用于模拟噪声、生成随机波形等应用。
在使用这些随机数生成函数时，我们需要注意一些问题。
首先，生成的随机数是伪随机数，即它们是通过一个确定的算法生成的，而不是真正的随机数。
因此，当需要生成更接近真实随机数的序列时，我们可以使用更复杂的随机数生成算法。
其次，生成的随机数的质量和特性取决于随机数生成函数的实现方法和参数设置。
用matlab生成各种分布的随机数并做直方图PPT课件
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泊松分布
期望=λ=70
第2页/共10页
几何分布
期望=1/p=4
第3页/共10页
均匀分布
期望=(0+1)/2=0.5
Hale Waihona Puke 第4页/共10页指数分布
期望=mu=1/λ=4
第5页/共10页
标准正态分布
期望=0
第6页/共10页
自由度为1的χ2平方分布
期望=n=1
第7页/共10页
自由度为2的χ2平方分布
期望=2
第8页/共10页
自由度为50的χ2平方分布
期望=50
第9页/共10页
感谢您的观看！
第10页/共10页
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二项分布
期望值=np=35
matlab中随机数的产生
matlab中随机数的产生摘要：随机数在MATLAB中有着广泛的应用，本文将介绍MATLAB中随机数产生的基本方法，以及如何在实际问题中应用随机数。
一、随机数产生的基本方法MATLAB提供了丰富的随机数生成函数，可以方便地产生各种类型的随机数。
以下是一些常用的随机数生成函数：1. rand(): 生成一个[0,1]区间内的随机小数。
2. randn(): 生成一个正态分布的随机数。
3. randi(M, N): 从整数序列{1, 2, ..., M}中随机选择一个整数，该整数满足N <= i <= M。
4. randperm(N): 生成一个随机排列的整数序列，长度为N。
5. randn(N): 生成一个Nx1的正态分布随机数行向量。
6. randn(m, n): 生成一个m行n列的正态分布随机数矩阵。
二、实际问题中的应用随机数在MATLAB中有着广泛的应用，以下是一些实际问题的应用示例：1. 蒙特卡罗模拟蒙特卡罗模拟是一种通过随机抽样来解决问题的方法。
在MATLAB中，可以使用randn()函数生成正态分布的随机数，然后通过蒙特卡罗模拟来求解实际问题。
例如，在金融领域，可以使用蒙特卡罗模拟来估算期货合约的价值。
2. 优化算法在优化算法中，随机数可以用于初始化变量或生成样本点。
例如，在遗传算法中，可以使用randi()函数随机生成初始种群。
在模拟退火算法中，可以使用rand()函数随机生成初始温度。
3. 信号处理在信号处理中，随机数可以用于模拟噪声信号。
例如，可以使用randn()函数生成高斯白噪声。
此外，还可以使用rand()函数生成随机相位，用于实现傅里叶变换中的随机相位编码。
4. 图像处理在图像处理中，随机数可以用于实现各种随机操作。
例如，可以使用randn()函数对图像进行高斯模糊。
使用randi()函数可以实现图像的随机像素替换。
使用randn()和rand()函数可以实现图像的随机颜色变换。
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 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bin ornd(N,P,mm,nn) 如binorn d(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。
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 各种随机数设置
Matlab 各种随机数设置randn（伪随机正态分布数）Normally distributed pseudorandom numbersSyntaxr = randn(n)randn(m,n)randn([m,n])randn(m,n,p,...)randn([m,n,p,...])randn(size(A))r = randn(..., 'double')r = randn(..., 'single')Descriptionr = randn(n) returns an n-by-n matrix containing pseudorandom values drawn from the standard normal distribution. randn(m,n) or randn([m,n]) returns an m-by-n matrix. randn(m,n,p,...) or randn([m,n,p,...]) returns an m-by-n-by-p-by-... array. randn returns a scalar. randn(size(A)) returns an array the same size as A.r = randn(..., 'double') or r = randn(..., 'single') returns an array of normal values of the specified class.Note The size inputs m, n, p, ... should be nonnegative integers. Negative integers are treated as 0.The sequence of numbers produced by randn is determined by the internal state of the uniform pseudorandom number generator that underlies rand, randi, and randn. randn uses one or more uniform values from that default stream to generate each normal value. Control the default stream using its properties and methods.Note In versions of MATLAB prior to 7.7 (R2008b), you controlled the internal state of the random number stream used by randn by calling randn directly with the 'seed' or 'state' keywords.ExamplesGenerate values from a normal distribution with mean 1 and standard deviation 2.r = 1 + 2.*randn(100,1);Generate values from a bivariate normal distribution with specified mean vector and covariance matrix.mu = [1 2];Sigma = [1 .5; .5 2]; R = chol(Sigma);z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R;Replace the default stream at MATLAB startup, using a stream whose seed is based on clock, so that randn will return different values in different MATLAB sessions. It is usually not desirable to do this more than once per MATLAB session.RandStream.setDefaultStream ...(RandStream('mt19937ar','seed',sum(100*clock)));randn(1,5)Save the current state of the default stream, generate 5 values, restore the state, and repeat the sequence.defaultStream = RandStream.getDefaultStream;savedState = defaultStream.State;z1 = randn(1,5)defaultStream.State = savedState;z2 = randn(1,5) % contains exactly the same values as z1Normrnd （随机正态分布数）Normal random numbersSyntaxR = normrnd(mu,sigma)R = normrnd(mu,sigma,m,n,...)R = normrnd(mu,sigma,[m,n,...])DescriptionR = normrnd(mu,sigma) generates random numbers from the normal distribution with mean parameter mu and standard deviation parameter sigma. mu and sigma can be vectors, matrices, or multidimensional arrays that have the same size, which is also the size of R. A scalar input for mu or sigma is expanded to a constant array with the same dimensions as the other input.R = normrnd(mu,sigma,m,n,...) or R = normrnd(mu,sigma,[m,n,...]) generates an m-by-n-by-... array. The mu, sigma parameters can each be scalars or arrays of the same size as R.Examplesn1 = normrnd(1:6,1./(1:6))n1 =2.1650 2.31343.02504.0879 4.8607 6.2827n2 = normrnd(0,1,[1 5])n2 =0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)n3 =0.9299 1.9361 2.96404.12465.0577 5.9864randperm (RandStream) （区域内的所有整数的随机分布）Random permutationrandperm(s,n)Descriptionrandperm(s,n) generates a random permutation of the integers from 1 to n. For example, randperm(s,6) might be [2 4 5 6 1 3]. randperm(s,n) uses random values drawn from the random number stream s.betarnd （贝塔分布）贝塔分布是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数SyntaxR = betarnd(A,B)R = betarnd(A,B,m,n,...)R = betarnd(A,B,[m,n,...])DescriptionR = betarnd(A,B) generates random numbers from the beta distribution with parameters specified by A and B. A and B can be vectors, matrices, or multidimensional arrays that have the same size, which is also the size of R. A scalar input for A or B is expanded to a constant array with the same dimensions as the other input.R = betarnd(A,B,m,n,...) or R = betarnd(A,B,[m,n,...]) generates an m-by-n-by-... array containing random numbers from the beta distribution with parameters A and B. A and B can each be scalars or arrays of the same size as R.Examplesa = [1 1;2 2];b = [1 2;1 2];r = betarnd(a,b)r =0.6987 0.61390.9102 0.8067r = betarnd(10,10,[1 5])r =0.5974 0.4777 0.5538 0.5465 0.6327r = betarnd(4,2,2,3)r =0.3943 0.6101 0.57680.5990 0.2760 0.5474Binornd （二项式分布）二项分布（binomial distribution）就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。
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M A T L新编产生各种分布的随机数Revised as of 23 November 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。
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Exprndexprnd(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Frndfrnd(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gamrndgamrnd(A,B,m,n)参数为A,B的分布随机数betarndbetarnd(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'NegativeBinomial'负二项式分布'ncf'或'NoncentralF'非中心F分布'nct'或'Noncentralt'非中心t分布'ncx2'或'NoncentralChi-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'DiscreteUniform'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。
我们利用的函数为normrnd(a,b,c,d)：产生均值为a、标准为b大小为cXd的随机矩阵，它有如下三种参数形式：R＝normrnd(μ,σ)R＝normrnd(μ,σ)：生成服从正态分布（μ参数代表均值，σ参数代表标准差）的随机数。