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matlab
产生随机数的方法
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
x
n
个参数为
(
A1 , A2 , A3
)
的该分
布的随机数。
例如
:
(
1
)
望为
0,
标准差为
1
的
(
2
行
4
列
)
2
x
4
个正态随机数
(
2
)
生成参数为
1
到
6
的
(
1
行
6
列
)
6
个
Poisson
随机数
R = random
(
'Normal',0,1,2,4
)
p>
:
生成期
R = random
(
'Poisson',1:6,1,6
)
p>
:
依次
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
x
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
x
n
个几何随
机数)
例如
⑴
R =
geornd
(
1./ 2
八
(
1:6
))(
生成参
数依次为
1/2,1/2
A
2,
至
U
1/2
A
6
的
6
个几
何随机数
)
⑵
R
= geornd
(
0.01,[1
5]
)(
机数
)
.
生
成参数为
0.01
的
(
1
行
5
列)
< br>5
个几何随
二.
Beta
分布随机数
R =
betarnd(A,B)
R = betarnd(A,B,m)
R = betarnd(A,B,m,n)
机数
)
.
生成参数为
A,B
的
Beta
随机数)
(生成
x
m
个数为
A,B
的
Beta
随机数)
生成
m
行
n
列的
m
x
n
个数为
A,B
的
Beta
随
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)
< br>
R = normrnd
(
M
U
,
SIGMA,m
)
(生成
1
x
m
个正态随机数)
R = normrnd(MU
,
SIGMA,m,n)
(
生成
m
行
n
列的
m
x
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
x
3
个正态随机数.
1 /
4
四.二项随机数:类似地有
R = binornd(N,P)
R =
binornd(N,P,m)
例如
n
= 10:10:60; r1 = binornd(n,1./n)
6])
(
都生成参数分别为
1 1 ), L, ( 60,
) (10,
10 60
R =
binornd(N,p,m,n)
或
r2 = binornd(n,1./n,[1
的
6
个二项随机数
.
五
.
自由度为
V
的
x
2
随机数:
R = chi2rnd(V)
R = chi2rnd(V
,m,n)
R = chi2rnd(V
,m)
六
.
期望为
MU
的指数随机数(即
Exp
机数):
随
1
MU
R = 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
.
A
p>
,
入
随机数:
R = gamrnd
(
A,lambda
)
(
A,lambda,m,n)
九
p>
.
超几何分布随机数:
R = hygernd(N,K,M)
hygernd(N,K,M,m,n)
p>
十
.
对数正态分布随机数
< br>
r
(
)
R =
gamrnd
(
A,lambda,m) R =
gamrnd
R = hygernd(N,K,M,m) R =
R =
lognrnd(MU
,
SIGMA) R =
lognrnd(MU
,
SIGMA ,m) R =
lognrnd(MU
,
SIGMA,m,n)
一
p>
.
负二项随机数:
2 / 4
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