matlab随机数生成方法

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Matlab(mathworks.com) 随机数生成方法 （转自雅虎空间）
第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
: w9 w$ N% E% f+ I5 |  r+ O                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
表示生成 m 行 n 列的 m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。例如:
(1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数
$ M. K7 D# p! M' A(2) R = random('Poisson',1:6,1,6):　 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数
+ b1 Q( C& v* S8 i6 W% y& R/ n  ~第二种方法是针对特殊的分布的语句：
# t6 N% `6 r' }0 ^$ K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）
, C, X' Q: |0 r6 V' i2 c6 |   R = geornd(P,m)　 （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
$ C$ I3 Z; x# Y1 [' Q4 J9 o# y                                     １
   R = geornd(P,m,n)　 （生成参数为 P 的 m 行 n 列的 m × n 个几何随机数）
    例如
(1)　 R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到 1/2^6 的 6 个几何随机数)
(2)　 R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数).

& j; u  K0 {* e' s; k/ ^1 S二．Beta 分布随机数
& b5 M& S- O' p3 r0 K- [R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
R = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
1 e* t4 q0 c% b2 I# V8 l% p2 `+ N                           １
. X- Z+ A' K; Y, U! [R = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.
9 D  m( x. B. W* N3 k; B
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）
R = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
                                       
. f9 e, c) d1 P1 e# MR = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
2 R% D) Q) |3 \  c/ K/ c5 K   例如
8 r' T/ K; ^* x' P5 \, R2 b( G5 Z(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
4 ^. e& e2 x5 f4 O4 L1 N! h                                 
) r, A& g/ @# Q0 F(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× 3 个正态随机数．
" l% @7 ~. S7 t7 k, Y6 b
5 f  F" f, t3 B' Z. N四．二项随机数：类似地有
0 a. [% }8 F' K4 @8 g4 xR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
   例如
  j+ r8 V( K7 z& f, s   n = 10:10:60; 　 r1 = binornd(n,1./n)　 或 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为
   1          1   ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．
3 D( H' I8 \9 |$ S, u9 c: E(10,
- L  m9 U: m/ k( N3 h: E5 A    10          60
7 [9 G) u, j3 D3 `
8 i0 d; Y0 D- d  O. {4 n" I: ^( M五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
                                     ,m)             ,m,n)
6 _" {9 e2 u! o( G
" p9 K0 N2 ~, E  {六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
                                       MU
) `. @1 E8 n' v. lR = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
1 X2 i- |$ l1 }
$ B1 A  Y1 a% z3 g6 V7 n! M1 t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)
% _4 j( B1 \! C/ J
2 x: m! s& y, a7 a八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)

& F$ T7 g. W- W7 t  ]( `5 q9 t6 _) N九．超几何分布随机数：
   R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)

十．对数正态分布随机数
   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

' m9 m0 `1 c0 g5 d! N$ V  `& l0 a十一．负二项随机数：
   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
  x5 X4 o# u0 _
: U3 H/ E  z+ W" b: x, V( ~3 t3 s0 d十二．Poisson 随机数：
   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
& ~3 H9 x: e. k8 B! t（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
' G! {) F5 m2 H) L4 y
  E3 X# t; A! v8 i9 U+ z十三．Rayleigh 随机数：
6 b6 z8 Q5 z1 y* D7 y% z; i   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)

十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)
1 @* C, x  R0 d, \# \4 p
                                              42
十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
2 Z# U- k$ l% M, `: q/ g
十六．[A,B] 上均匀随机数
: U- _8 m. `% X+ h( U$ q8 \0 [; y7 }R = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
( y& G( P, I) ^2 l例如 unifrnd(0,1:6)与 unifrnd(0,1:6,[1 6]) 都依次生成[0,1] 到[0,6]的６个均匀随机数．:

" f( V8 _  P; H2 M7 v+ F3 E十七．Weibull 随机数
6 l3 X9 N1 Y( \1 nR = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
0 K9 i: i+ U" ~

NNNei256

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