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Matlab如何生成随机数,这里有方法!

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2018-6-12 08:25
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    灌水之王荣誉会员

    发表于 2016-12-9 19:50:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
    方法一:rand()rand()函数常用来生成0-1之间的随机矩阵,那么我们完全也可以用来生成我们想要的任意大小、任意个数的随机整数。1.生成0-5之间的10个随机整数在matlab主窗口中输入round(rand(1,10)*5) 回车round(rand(1,10)*5)ans=1 2 2 4 4 5 4 3 4 22.生成1个随机整数命令  round(rand(1,1)*5)  回车round(rand(1,1)*5)ans=43.生成-5-4之间的10个随机整数在matlab主窗口中输入   round(rand(1,10)*9)-5  回车Ans=2 3 -1 -4 3 1 2 0 4 -4方法二: randint()randint()函数可以生成任意区间任意维数的随机整数矩阵,下面我们就举例验证之。1.生成1个5-9之间的随机整数在主窗口中输入 randint(1,1,[5 9])回车randint(1,1,[5 9])ans=82.生成10个5到20之间的整数在主窗口中输入  randint(1,10,[10 20])  回车randint(1,10,[10 20])ans=11 10 16 16 18 10 10 16 18 123.生成10个-7到15之间的随机整数在主窗口中输入  randint(1,10,[-7 15]) 回车randint(1,10,[-7 15])ans=5 6 6 -7 -1 -3 5 9 14 -7

    生成符合各种分布的随机变量

    rand
    均匀分布
    randn
    标准正态分布
    normrnd(MU, SIGMA, m, n)
    正态分布
    unifrnd(A, B, m, n)
    [A, B]上均匀分布
    unidrnd(N, m, n)
    均匀分布(离散数)
    exprnd(Lambda, m, n)
    参数为Lambda的指数分布
    chi2rnd(N, m, n)
    自由度为N的卡方分布
    trnd(N, m, n)
    自由度为N的t分布
    frnd(N1, N2, m, n)
    自由度为N1,N2的F分布
    gamrnd(A, B, m, n)
    参数为A,B的γ分布
    betarnd(A, B, m, n)
    参数为A,B的β分布
    lognrnd(MU, SIGMA, m, n)
    对数正态分布
    nbinrnd(R, P, m, n)
    参数为R,P的负二项分布
    ncfrnd(N1, N2, delta, m, n)
    非中心F分布
    nctrnd(N, delta, m, n)
    非中心t分布
    ncx2rnd(N, delta, m, n)
    非中心卡方分布
    raylrnd(B, m, n)
    瑞利分布
    weibrnd(A, B, m, n)
    韦伯分布
    binornd(N, P, m, n)
    二项分布
    geornd(N, P, m, n)
    几何分布
    hygernd(M, K, N, m, n)
    超几何分布
    poissrnd(Lambda, m, n)
    泊松分布
    random(‘name’, A1, A2, A3, m, n)
    多种分布,取决于name的值,如下表
    常见分布函数表

    beta或Beta
    β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
    γ分布
    geo或Geometric
    几何分布
    hype或Hypergeometric
    超几何分布
    logn或Lognormal
    对数正态分布
    nbin或Negative Binomial
    负二项式分布
    ncf或Noncentral F
    非中心F分布
    nct或Noncentral t
    非中心t分布
    ncx2或Noncentral Chi-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Discrete Uniform
    离散均匀分布
    weib或Weibull
    韦伯分布
    相关案例的源代码,具体细节等,欢迎加QQ群matlab学习交流群 564158311与作者交流和讨论!

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    发表于 2016-12-10 22:29:22 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    发表于 2016-12-10 23:32:47 来自手机 | 显示全部楼层
    我在想用matlab里的随机数去拟合现实中的随机现象时候真的可行,毕竟matlab里是伪随机啊
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     楼主 发表于 2016-12-10 23:45:37 | 显示全部楼层
    晨曦灬尘兮 发表于 2016-12-10 23:32
    我在想用matlab里的随机数去拟合现实中的随机现象时候真的可行,毕竟matlab里是伪随机啊 ...

    可以的,模拟没有正确,只有结果可不可以用
  • TA的每日心情
    慵懒
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    发表于 2016-12-12 21:02:39 | 显示全部楼层
    小纳君 发表于 2016-12-10 23:45
    可以的,模拟没有正确,只有结果可不可以用

    嗯嗯,好的,只是有一次和一个同学讨论如何验证自己制作的装置产生的随机数是真随机数,进而讨论到matlab随机数的伪随机问题。

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