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matlab产生随机数的方法

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:differ)


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



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




2




4




2


x


4


个正态随机数




2




生成参数为



1




6




1




6





6




Poisson


随机数



R = random



'Normal',0,1,2,4



:


生成期


R = random



'Poisson',1:6,1,6



:


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




x


m


个几何随机数)



1



R = geornd

< p>


P,m,n




(生成参数为



P




m




n


列的



m


x


n


个几何随



机数)



例如




R = geornd



1./ 2




1:6


))(


生成参 数依次为



1/2,1/2


A


2,



U 1/2


A


6




6


个几


何随机数






R = geornd



0.01,[1 5]


)(



机数



.


生 成参数为


0.01




1



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




Beta


随机数)



(生成



x


m


个数为



A,B





Beta


随机数)



生成



m




n


列的



m


x


n


个数为



A,B




Beta




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




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],




差为



0.1




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)




r2 = binornd(n,1./n,[1



6


个二项随机数


.



.


自由度为


V



x


2


随机数:



R = chi2rnd(V)


R = chi2rnd(V


,m,n)


R = chi2rnd(V


,m)



.


期望为



MU


的指数随机数(即



Exp


机数):




1



MU



R = exprnd(MU)


R = exprnd(MU,m)


R = exprnd(MU,m,n)







.


自由度为



V1




V2




F


分布随机数:





R = frnd(V1



V2)


R = frnd(V1




V2,m)


R = frnd(V1



V2,m,n)







.



A


,



随机数:




R = gamrnd


(


A,lambda


)




(


A,lambda,m,n)







.


超几何分布随机数:




R = hygernd(N,K,M)



hygernd(N,K,M,m,n)







.


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)








.


负二项随机数:



2 / 4



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