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
                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
7 {4 x* O6 E3 t% `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:
' T6 [- s( Y! N(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
(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
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 × m 个几何随机数）
" K6 K8 {. Y1 s4 B, ~                                     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）
' g0 {+ L& U( q1 D% Q/ L    例如
3 y, r: R% }" q& R/ p(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).

3 S. U% Z( C  L二．Beta 分布随机数
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）
! O  B2 U8 w" \9 b( c* c8 F                           １
# d% r' B1 C* I4 e, E& vR = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.
, v0 v+ \+ T- G
. d0 Q5 i. G; V9 u4 a* u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）
1 L/ n- a: i4 \1 T                                       
) b' H8 b% x6 z6 G, K5 lR = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
3 x0 M: B5 g6 O1 u& o; U# U; G: `( b8 }   例如
(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
                                 
, Z& b$ ]0 z, j) Y( j$ t(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．

四．二项随机数：类似地有
R = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
+ I7 M# @, s' t" |. o   例如
   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
  b. g- b( n" H! {% ~3 L! B  L0 b   1          1   ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．
(10,
- X6 ~3 v) S; U' A5 f    10          60

五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
2 j( A- m. N  Z+ c: V1 pR = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
0 g/ ^" o+ }  \! e                                     ,m)             ,m,n)
7 q! B7 [) _0 c  p
6 A4 S4 t7 S  F! n0 ~. D6 {9 V) A$ ]六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
- [0 q% b' n$ Q+ y  E+ ~                                       MU
R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)

; g' U3 I; g2 M  R4 @: _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)

% I  t3 B6 _0 f) [2 }( {/ {八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,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)
) M* z# ]; R- q  w; [- \) ~/ s
2 ^$ F3 X; B9 S, g  J. f1 `十．对数正态分布随机数
) G: p4 H6 y9 h) k1 S   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

十一．负二项随机数：
- q- J& r, u: v5 s' Z, }  y   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

十二．Poisson 随机数：
- I0 j6 L) `* J# {1 C0 X. {  L7 T   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
# F  X3 B1 `5 c/ l    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
0 y* X: A* y1 i+ N（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
3 n  Q* h4 w9 H% s
! i" I+ c; \9 w: M4 T4 l/ d十三．Rayleigh 随机数：
1 g7 R: {$ j1 ~   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)
0 `/ d' Y6 l' f5 n, V, ]
0 }$ t- b9 m. F- d# A- M( I十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
1 j2 B1 J/ |& o% D$ V3 R% D   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)
1 z. h, _" n- _" U1 b# \
                                              42
8 O# \+ o+ S5 L  e) g% E, B' x十五．离散的均匀随机数：
( i4 ~4 T- h: g# g8 E+ U2 oR = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
4 b* P  F0 Z- D! I: H
十六．[A,B] 上均匀随机数
, N) N1 Y# @* W0 j7 y* tR = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
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．:
7 `# L; b/ k8 C$ G3 [+ d) N! z. n
十七．Weibull 随机数
8 M, m4 |4 X  Z9 E, ~R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
2 a8 p- ~8 _7 Y( J5 ?. l3 N; e5 w

NNNei256

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