matlab rand()函数五种用法
matlab中指定范围内生成随机数量的小数
matlab中指定范围内生成随机数量的小数在Matlab中，要生成指定范围内随机数量的小数，需要使用rand函数结合循环和条件语句。
本文将逐步介绍实现该功能的具体步骤。
第一步：定义生成的小数范围要生成指定范围内的小数，首先需要定义这个范围。
可以使用两个变量来表示范围的下限和上限。
例如，我们希望生成小于等于1且大于等于0的小数，可以定义下限为0，上限为1。
lower_limit = 0;upper_limit = 1;第二步：定义生成的小数个数生成指定数量的小数，同样需要定义生成的个数。
可以使用一个变量来表示要生成的小数个数。
例如，我们希望生成5个小数，可以定义生成的个数为5。
num_of_numbers = 5;第三步：生成指定范围内的随机小数使用rand函数生成0到1之间的随机小数，然后通过简单的数学运算将其映射到指定的范围内。
在这里，我们可以使用循环和条件语句来生成所需数量的随机小数，并将其存储在一个数组中。
random_numbers = zeros(1, num_of_numbers); 创建存储随机小数的数组for i = 1:num_of_numbersrandom_numbers(i) = lower_limit + (upper_limit - lower_limit) * rand; 生成指定范围内的随机小数end在这个循环中，我们使用rand函数生成0到1之间的随机小数，并通过数学运算将其映射到指定范围内。
将生成的随机小数存储在名为random_numbers的数组中。
第四步：输出生成的小数为了验证生成的小数是否满足要求，可以将其输出到控制台。
disp(random_numbers);使用disp函数，可以将存储在random_numbers数组中的随机小数输出到控制台。
第五步：封装为函数（可选）如果经常需要生成指定范围内的随机小数，可以将上述代码封装为一个函数。
这样可以提高代码的复用性，并且可以在需要时方便地调用。
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中rand函数
matlab中rand函数
matlab中rand函数是个很常用的函数，在matlab中
它的应用非常广泛，经常被用来生成随机数。
它返回一个或多个 0-1 之间的随机数，它实际上是一个伪随机数，因为它是基于种子（seed），这样使得结果重复可预测。
具体来说，当每次调用该函数时，rand都会返
回一个在 0 到 1 之间（包括 0 和 1）的浮点数。
这
个函数可以以行向量（一维数组）或矩阵（多维数组）的形式返回多个随机数，同时也可以返回一个指定维度的矩阵。
Rand 函数同时也是matlab中非常重要的一个统计函数，它可以产生单变量和多变量的概率分布。
常用的概率分布有均匀分布（Uniform）、正态分布（Normal）、指
数分布（Exponential）、泊松分布（Poisson）等等。
例如，rand函数可以产生均匀分布中的随机变量，而randn函数可以产生正态分布中的随机变量。
这些函数
使得matlab可以研究概率分布下的某些特定模型，并
分析它们在特定的应用场景下的表现。
除了rand的本身的功能，由于它也具备随机性，所以
它也可以用于实现计算机程序中的模拟场景，例如，在游戏开发中使用rand进行模拟，在金融市场中使用rand进行模拟。
此外，rand函数也经常用于控制程序的行为，例如随机选择一个程序流处理特定程序，或者在程序运行中选择一个随机函数，以及其它类似的应用场景。
总之，matlab中rand函数是一个非常强大和常用的函数，它不仅可以用来生成随机数，还可以用来生成一组概率分布的随机变量，同时还可以用来实现在计算机程序中的模拟模型。
matlab中1-10之间的随机数
一、介绍MATLAB是一种用于数学计算、分析、可视化和算法开发的高级技术计算语言和交互环境。
它包括用于管理和操作数组、函数、绘图和数据的工具。
在MATLAB中，我们可以轻松地生成随机数。
二、生成指定范围内的随机数如果我们想在MATLAB中生成1到10之间的随机数，可以使用rand 函数。
该函数可以生成0到1之间的均匀分布的随机数。
我们可以通过乘以9并加1来将其映射到1到10之间。
```matlabrandom_number = rand() * 9 + 1;```三、生成多个随机数如果我们想生成多个1到10之间的随机数，可以使用rand函数的矢量化功能。
我们可以指定要生成的随机数的数量，并将其存储在数组中。
```matlabrandom_numbers = rand(1, 10) * 9 + 1;```四、生成整数随机数如果我们想生成1到10之间的整数随机数，可以使用randi函数。
该函数可以生成指定范围内的均匀分布的随机整数。
```matlabinteger_random_number = randi([1, 10], 1);```五、生成多个整数随机数如果我们想生成多个1到10之间的整数随机数，可以使用randi函数的矢量化功能。
```matlabinteger_random_numbers = randi([1, 10], 1, 10);```六、生成服从特定分布的随机数除了生成均匀分布的随机数之外，MATLAB还提供了生成服从其他分布的随机数的功能。
比如我们可以使用randn函数生成服从标准正态分布的随机数。
```matlabnormal_random_number = randn();```七、设置随机数种子在生成随机数时，我们可以通过设置随机种子来控制随机数的生成。
这在需要重现随机实验结果时很有用。
我们可以使用rng函数来设置随机数种子。
```matlabrng(123); 设置随机数种子为123random_number = rand() * 9 + 1;```八、应用举例生成随机数在模拟实验、随机抽样、加密算法等领域有着广泛的应用。
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的随机矩阵
matlab的随机矩阵MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，在科学和工程领域非常受欢迎。
它具有丰富的数学函数库和图形处理功能，可以进行复杂的数值计算、数据分析和建模，帮助用户快速解决各种问题。
在MATLAB中，我们可以使用随机矩阵来模拟各种现实世界中的随机现象，并对其进行分析和处理。
随机矩阵是由随机数填充的矩阵，每个随机数都是独立和均匀分布的。
具体地说，MATLAB提供了几种生成随机矩阵的函数，如rand、randi和randn等。
这些函数可以生成具有指定大小和分布的随机矩阵。
下面我们来详细介绍一些常用的生成随机矩阵的函数和其应用。
1. rand函数rand函数可以生成一个具有在[0, 1)范围内均匀分布的随机数的矩阵。
它的基本语法如下：A = rand(m, n)其中，m和n分别表示生成的随机矩阵的行数和列数。
例如，我们可以生成一个3×3的随机矩阵：A = rand(3, 3)运行上述代码后，MATLAB会生成一个3×3的随机矩阵A，其元素是0到1之间的随机数。
rand函数在科学实验、模拟和概率分析等领域中经常使用。
例如，在蒙特卡洛方法中，我们可以使用rand函数生成大量的随机数来模拟真实环境中的不确定性，并用于统计估计和优化问题。
此外，rand函数还可以用于生成随机图像、随机噪声等。
2. randi函数randi函数可以生成一个具有特定范围和分布的随机整数矩阵。
它的基本语法如下：A = randi([min, max], m, n)其中，min和max表示生成随机整数的范围，m和n表示生成的随机矩阵的行数和列数。
例如，我们可以生成一个3×3的随机整数矩阵，范围为1到10：A = randi([1, 10], 3, 3)运行上述代码后，MATLAB会生成一个3×3的随机整数矩阵A，其元素是1到10之间的随机整数。
randi函数在密码学、模拟实验和随机算法等领域中经常使用。
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 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函数用法大全
matlab函数⽤法⼤全x1=linspace (0,6,10)在0和6之间分为10段，输出； randn(5,8)产⽣正态分布的矩阵eye 产⽣单位矩阵magic(5)魔⽅矩阵hilb(5):Hilbert 矩阵其元素11-+=j i a ija=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]d=a([1 2],[2 3])a 的第1,2⾏，3,4列组成的矩阵； a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7]d=[1;23;4]c=[a,d]矩阵的扩增a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7]a(1,:)=[]删除第⼀⾏的所有元素isempty(a)判断a 是否为空，如果为空，返回1，否则返回0 a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7] rot90(a)将a 逆时针选装90度；a=[1 2 3;4 5 5;6 6 7]fliplr(a)将a 左右反序flipud(a)将a 上下反序a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8]diag(a)提取矩阵的对⾓元素形成矩阵或将向量转化成⼀个对⾓矩阵tril(a)提取矩阵的下三⾓部分包括对⾓triu(a)提取矩阵的上三⾓部分包括对⾓a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8;2 3 4]reshape(a,3,4)对矩阵重组，但元素个数相同，依照按列存储顺序排放a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8;2 3 4]size(a)矩阵的维数a=[1 2 3;4 56 5;6 7 8;2 3 4]length(a)提取矩阵中维数最⼤值a=rand(5)*4b=fix(a)向0⽅向取整，负数也是向零⽅向取整a=[1 2 3;4 5 6;6 7 8]b=[2 3 4;5 6 7;8 9 0]a.*b点乘a*b矩阵相乘a=[9 2 3;4 5 6;6 7 8]c=inv(a)求矩阵a的逆矩阵a=[9 2 3;4 5 6;6 7 8]x=a\b求⽅程AX=B的解x=inv(a)*b求⽅程AX=B的解a'求a 的转置a=1:9b=~a ⾮aa=50*rand(5)b=fix(a)[l,u]=lu(b) LU 分解分解上三⾓阵l 和下三⾓阵u a=50*rand(5)b=fix(a)[q,r]=qr(b)对b 进⾏QR 分解分解为矩阵q,r,其中q 的范数为1r 为对⾓化的上三⾓矩阵a=50*rand(5)b=fix(a)[u,s,v]=svd(b)奇异值分解，u,v,为正交矩阵，s 为对⾓矩阵； a=50*rand(5)b=fix(a)[v,d]=eig(a)求矩阵a 的特征向量v 和特征值dp=[1 0 -2 -4]roots(p)求多项式0423=--x x 的解p=[1 0 -2 -4]r=roots(p)poly(r)如果r 为根向量，则求出多项式，如果r 为矩阵则取出特征多项式p=[1 0 -2 -4]polyval(p,5)求出当变量为5时，多项式的值p=[1 0 -2 -4]polyder(p)求多项式423-?-x x 的微分多项式，得出 3 0 -2 即232-xp=[1 0 -2 -4]q=[1 2 3];conv(q,p)求多项式p 和q 的乘积clcp=[2 4 1 0 -2 -4]q=[1 2 3][m,n]=deconv(p,q)求p 除以q ，商为p,余数为q绘图1：x=0:0.01:2*pi;plot(x,y1,x,y2);input 函数x=input(‘how many people ’)for i=1:9;x(i)=i;endxfor i=1:4;for j=1:6;a(i,j)=1/(i+j-1);endendformat rat %分数表⽰ax=magic(4)y=ones(3,3)tryz=x*ycatchdisp('x and y is not conformable')endlasterr %存储错误信息t=-2*pi:0.1:2*pi;subplot(2,3,1) %将图形窗⼝化分别为2*3个⼩图形区域，并制定在第⼀个区域绘图plot(t,sin(t))subplot(2,3,2)%将图形窗⼝化分别为2*3个⼩图形区域，并制定在第⼆个区域绘图plot(t,cos(t))subplot(2,3,3)plot(t,tan(t))subplot(2,3,4)plot(t,atan(t))plot([0 -12 4 2 9]) %绘制折线t=0:pi/100:2*pi;t=0:pi/100:2*pi;y1=cos(t-2.5);y2=sin(t-0.5);figureplot(t,y1,'r--',t,y2,'g:')t=0:pi/100:2*pi;x=sin(t);x1=sin(t+0.25);x2=sin(t+0.5);plot(x);hold onplot(x1,'r--');fplot('x.^2',[-2,2])%绘制函数图像x = logspace(-1,2);loglog(x,exp(x),'-*')grid onx=-2.9:0.1:2.9;bar(x,exp(-x.^2),'r')%绘制直⽅图X = 0:pi/10:pi;Y = sin(X);E = std(Y)*ones(size(X));errorbar(X,Y,E)t=0:0.01:3*pi;plot(t,sin(t));xlabel('t(deg)');ylabel('magnitude');title('\it{sine wave from zero to 3\pi}'); text(pi,sin(pi),'x=\pi') t=linspace(0,2*pi,30);y=sin(t);plot(t,y);axis([0 2*pi -1.5 2])x=0:pi/20:2*pi;hold onplot(x,sin(x) -0.1,'r--')x=linspace(0,2*pi,30);y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,x,z);legend('sin(x)','cos(x)')x=0:0.01:3*pi;plot(x,cos(x));[x1 y1]=ginput(1)gtext('2\pi')t=0:pi/50:10*pi;plot3(sin(2*t),cos(2*t),t)axis square %产⽣正⽅形坐标系grid on [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);z=sqrt(x.^2+y.^2);mesh(z)[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sqrt(x.^2+y.^2); surf(x,y,z)t=0:0.01:2*pi;y1=t.^2;y2=-t.^2;y3=t.^2.*sin(t);plot(t,y1,t,y2,t,y3)A=sym('[a b;c d]')whosx=sym('x','real')y=sym('y','real')z=x+i*yconj(z)syms a b alpha y x1findsym(alpha+a+b)findsym(cos(alpha)*b*x1+14*y,2) syms x x=sym('x');f=cos(x)^2+sin(x)^2simplify(f)simple(f)f=sym('(x+y)^2+3*(x+y)+5')x=5f1=subs(f)f2=subs(f,'x+y','s')f3=subs(f,'x+y',3)g=sym('[1 1/2;1/3 1/4]') poly(g)f=sym('[1/2,1/4;1/4,1/2]') [v,e]=eig(f)syms x a t hlimit(sin(x)/x)limit((1+2*t/x)^(3*x),x,inf) limit(1/x,x,0,'right')limit(1/x,x,0,'left')v=[(1+a/x)^x,exp(-x)]limit(v,x,inf,'left')syms a xf=sin(a*x)df=diff(f)dfa=diff(f,a)diff(f,a,2)syms x a bf=sym('cos(x)')int(f,0,pi/3)int(f,'a','b')syms x a b cs=a*x^2+b*x+csolve(s)solve(s,b)f=solve('cos(x)=sin(x)')t=solve('tan(2*x)=sin(x)') numeric(f)dsolve('Dy=1+y^2') dsolve('Dy=1+y^2','y(0)=1') ezplot('tan(x)+sin(x)-2') hold on w=-2*pi:pi/2:2*piplot(w,0*w,'r--')。
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的rand函数
matlab的rand函数
rand函数是MATLAB中常用的随机数函数，它用于产生一系列随机数，每次执行结果均不同。
该函数支持2种数据类型：标量和数组，其主要功能有以下几点：
1、产生0-1之间的随机数：rand函数的最基本的功能是生成一系列的介于0和1之间的随机数，如果不加参数，则每次都会根据系统时间生成一组新的数。
2、指定返回数组大小：如果在rand函数中指定一组数，例如：rand(2,3)，它会返回一个2行3列的二维数组，数组内的每个数都是介于0和1之间的随机数。
4、指定各元素之间的约束关系：此外，还可以使用rand函数指定各元素之间的约束关系，如：rand(2,2,2).*[1,2;3,4]，它会返回2个2行2列的三维数组，数组内每个元素值在(0，2]，[3，4]之间。
rand函数能够快速且方便地产生符合要求的随机数，在统计分析、机器学习等数据处理方面具有重要的应用价值，因此在MATLAB中这个函数的用法非常广泛。
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。
randn函数matlab用法
randn函数matlab用法
randn函数是MATLAB中用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数的函数。
它的基本用法是生成一个或多个服从
标准正态分布的随机数。
具体用法如下：
1. 生成一个标准正态分布的随机数：
x = randn.
这将生成一个服从标准正态分布的随机数。
2. 生成一个包含多个标准正态分布随机数的向量：
v = randn(1, n)。
这将生成一个包含n个服从标准正态分布的随机数的行向量。
3. 生成一个包含多个标准正态分布随机数的矩阵：
M = randn(m, n)。
这将生成一个m行n列的矩阵，其中每个元素都是服从标准正态分布的随机数。
除了基本用法外，randn函数还可以接受其他参数，用于生成特定维度和大小的服从标准正态分布的随机数。
需要注意的是，虽然randn函数生成的随机数是服从标准正态分布的，但我们也可以通过简单的数学运算和变换，将其转换为服从其他正态分布（具有不同均值和方差）的随机数。
总之，randn函数是MATLAB中用于生成服从标准正态分布的随机数的重要工具，可以用于模拟实验、统计分析和随机过程建模等各种应用场景。