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matlab随机数生成(全部函数)

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-02-28 08:12
tags:

-

2021年2月28日发(作者:kei)


matlab


全部的随机数函数


< p>
(一)


Matlab


内部函数


a.



基本随机数



Matlab

< p>
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:

< p>


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


< p>
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

< p>


5


列的随机数矩阵



rand([5,4]) %


生成一个


5



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< /p>


)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


< p>
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

< br>5


个随机数排列的列向量,一般用这种格式



randn(5) %


生成


5



5


列的随机数矩阵



randn([5,4]) %


生成一个


5



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 Toolbo x)


,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。


< /p>


3



unifrnd()




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< /p>


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



5


列的随机数矩阵

< p>


unifrnd(-2,3,[5,4]) %


生成一个


5



4


列的随机数矩阵



%


注:上述语句生 成的随机数都在


(-2,3)


区间内


.


生成的随机数大致的分布。



x=unifrnd(-2,3,100000,1);


hist(x,50);


由图可以看到生成的随机数很符合区 间


(-2,3)


上面的均匀分布。


< /p>


4



normrnd()




randn()


类似,此 函数生成指定均值、标准差的正态分布的随机数。基本语法



normrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])

生成的随机数服从均值为


mu


,标准差为

< br>sigma


(注意标准差是正数)正态分布,这些随机


数 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:



normrnd(2,3,5,1) %


生成


5


个随机数排列的列向量,一般用这种格式



normrnd(2,3,5) %


生成


5



5


列 的随机数矩阵



normrnd(2,3,[5,4]) %< /p>


生成一个


5



4


列的随机数矩阵



%

< br>注:上述语句生成的随机数所服从的正态分布都是均值为


2


,标准差为


3.


生成的随机数大致的分布。



x=normrnd(2,3,100000,1);


hist(x,50);



< /p>


5



chi2rnd()



此函数生成服从卡方(


Chi-square)


分布的随机数。卡方分布只有一个参数:自由度


v

< br>。基本


语法



chi2rnd(v,[M,N,P,...])


生成的随机 数服从自由度为


v


的卡方分布,这些随机数排列成


M*N*P...


多维向量。如果只


< p>
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:



chi2rnd(5,5,1) %


生成


5


个随机数排列的列向量,一般用这种格式



chi2rnd(5,5) %


生成


5



5


列的随机数矩阵

< br>


chi2rnd(5,[5,4]) %


生成一个


5



4


列的随机数 矩阵



%


注:上述语句生成的随机数所 服从的卡方分布的自由度都是


5


生成的随机数大致的分布。



x=chi2rnd(5,100000,1);


hist(x,50);


6



frnd()



此函数生成服从


F


分布的随机数。


F


分布有


2


个参数:


v1, v2


。基本语法



frnd(v1,v2,[M,N,P,...])


生成的随 机数服从参数为


(v1,v2)


的卡方分布,这些随机数排列成


M*N*P...


多维向量。如果


只 写


M


,则生成


M*M

< br>矩阵;如果参数为


[M,N]


可以省略掉方括号。一些例 子:



frnd(3,5,5,1) %


生成


5


个随机数排列的列向量,一般用这种格式



frnd(3,5,5) %


生成


5



5


列的随机数矩阵



frnd(3,5,[5,4]) %


生成 一个


5



4


列 的随机数矩阵



%


注:上述语句生成的 随机数所服从的参数为


(v1=3,v2=5)



F


分布



生成的随机数大致的分布。



x=frnd(3,5,100000,1);


hist(x,50);


从结果可以看出来,



F


分布集中在


x


正半轴的左侧,但是它在极端值处也很 可能有一些取


值。



7



trnd()



此函数生成服从


t(Student's t Distrib ution


,这里


Student


不是 学生的意思,而是


Cosset.W.S.


的笔名


)


分布的随机数。


t


分布有


1


个参数:自由度


v

< br>。基本语法



trnd(v,[M,N,P,...])


生成的随机数服从参数为


v



t


分布,


这些随机数排列成

M*N*P...


多维向量。


如果只写

< br>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:



trnd(7,5,1) %


生成


5


个随机数排列的列向量,一般用这种格式



trnd(7,5) %


生成

5



5


列的随机数矩阵

< p>


trnd(7,[5,4]) %


生成一个


5



4


列的随机数 矩阵



%


注:上述语句生成的随机数所 服从的参数为


(v=7)



t


分布



生成的随机数大致的分布。



x=trnd(7,100000,1);


hist(x,50);


可以发现


t


分布比标准正太分布要



< p>


,不过随着自由度


v


的 增大,


t


分布会逐渐变胖,当


自由度为 正无穷时,它就变成标准正态分布了。



接下来的分布相对没有 这么常用,


同时这些函数的语法和前面函数语法相同,


所以写得 就简


略一些


——


在视频中也不会讲述,


你只需按照前面那几个分布的语法套用即可,


应该不会有


任何困难


——


时间足够的话这是一个不错的练 习机会。



8



betarnd()



此函数生成服从


Beta


分布的随机数。


Beta


分 布有两个参数分别是


A



B

< p>
。下图是


A=2,B=5


beta


分布的


PDF


图形。




生成


bet a


分布随机数的语法是:


-


-


-


-


-


-


-


-



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