MATLAB随机数生成器

ulppknot

1、rand()
生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
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]可以省略方括号。
2、randn()
6 T" K* |% Q) u+ G  }生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
基本语法：randn([M,N,P,…])
& R8 s7 ]1 u. [( D) W解释同1
- B0 P3 u: F; p( H8 g' W若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。
( f7 {7 S( @5 ?* l; B3、unifrnd()
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,…])
7 b* w3 {, I3 g7 T生成的随机数在区间(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]则中括号可以省略。
4、normrnd()
生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
5、chi2rnd()
0 p' e6 Z2 k( K+ n生成服从卡方分布的随机数，卡方分布只有一个参数：自由度v
基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
0 I# @3 u0 J5 J. U* [; S8 D% m6、frnd()
) v& t0 }' U+ Z% ^( ~生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
7、trnd()
; I" ^! Y* H" X2 D, N, z! o生成服从t(Student’s t Distribution,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分布只有一个参数：自由度v
# R  W% }; F  [9 x; q2 A基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
t分布比正太分布要“瘦”，随着自由度v的增大，t分布逐渐变胖，当自由度为正无穷时，它就变成标准正态分布了。
8、betarnd()
/ T3 n: k1 K2 n5 h  @3 H. |生成服从beta分布的随机数。beta分布有两个参数分别是A和B。下图是A=2，B=5的beta分布的PDF图形。
基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
2 D% B7 _8 h2 F8 u: s9、exprnd()
0 c: Q" E' L% [5 H此函数生成服从指数分布的随机数。指数分布只有一个参数：mu,下图是mu=3时指数分布的PDF图形。
. j; J* v2 D" F& @6 B基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
10、gamrnd()
8 ~3 M. P( G8 t: h: P0 U, {生成服从gamma分布的随机数。Gamma分布有两个参数：A和B。下图是A=2，B=5，Gamma分布的PDF图形
) ?/ O) ^; t: b7 w6 F
* k+ s; D% l0 q' S基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
! M  y6 `, z* K3 ]* }4 H5 h11、logrnd()
生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=1,sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。

基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
12、raylrnd()
3 Q" z, V# B, x$ Z6 x生成服从瑞利(Rayleigh)分布的随机数。其分布有1个参数：B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形
基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
# s/ [& A5 l1 _$ Y生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数：scale参数A和shape参数B。下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。
4 Q9 g# H+ @" w! H基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
+ n; O9 r, w* c$ {& D5 O2 s
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

14、unidrnd()
0 j7 _+ s! _% r8 q' {生成服从离散均匀分布的随机数。unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n，表示从{1,2,3，。。。，n}这n个整数中以相同的概率抽样。
基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
& f! Q' F/ s9 `  b* I, Z2 A15、binornd()
) @* a) j  z) n1 j6 B3 d) |此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数：n,p
! Y6 @* V/ c' b8 _基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
16、geornd()
生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
5 J" F$ z5 K% ?基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
17、poissrnd()
* I- z; Z: M: J3 x. o+ \! X; ?# ?生成服从possion分布的随机数。possion分布的参数只有一个：lambda,此参数要大于零
6 F% V9 l) ~0 r3 U- S4 _( I+ W3 s基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
附：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
$ V/ {& z' p7 i6 X4 X, xbinornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
% ^$ T3 n$ S$ T  _( p; sexprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
( R1 e+ D5 D1 r, v, }) Z; zgamrnd 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
" Q- r: Z% ^" N% }% D! Vlognrnd 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
6 Y7 L- G& O" d7 z6 Inctrnd 非中心t分布的随机数生成器
' e3 d4 k/ E8 X( L7 e& s4 incx2rnd 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
# Z) h+ G4 o3 T6 D! F! h( b! ?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
- K/ D3 z' H4 @, S, x1 Sunifrnd 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


. s5 X& O& ?! x+ d$ o4 ~

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