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)，
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:
* ?$ j% I! z9 t3 e' d3 K" j' p(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：
% w" t6 y, F6 f( }& V一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
1 O- j" d2 W) q   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）
                                     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）
2 I4 E& p& S: V/ o# b3 }    例如
5 Z) L& u9 G4 H( b(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).
" a) M9 F, S' ], A
. L/ s, {% M" K1 Q: l二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
( t" r( F+ o3 p; q5 VR = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
                           １
1 ~$ a$ y$ N$ C& q9 q) {6 [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）.
1 ?/ {5 [0 _1 M( i: o# \
三．正态随机数
. F% n3 q  ?9 U* p( vR = 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）
                                       
' ~, i) J" V! p+ oR = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
3 J) U3 i* _4 f) x, z; a   例如
1 @( r4 g, k  b: D(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
% h4 p3 M9 p% e2 ^7 Z                                 
(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．
; _6 x& g- Q0 W9 _% z
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)
   例如
, a9 H2 Z8 `+ j8 ^. U$ a   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．
  ^2 i: D: w; |" P. a(10,
    10          60
" k* f4 B! S" Y2 D- H) F
) U; {& C5 N) E$ q五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
$ V" e' e! P5 Y& U% Y6 s                                     ,m)             ,m,n)

六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
# [2 z. x; y: P& T: o( `' {2 E& H                                       1
* L, W; F$ ?& N                                       MU
$ T7 o# t3 K/ w/ D7 \R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
7 b1 H: U6 v0 A# e
七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：
  K2 @+ F$ w. V6 I3 I2 ?' L& B9 n& w   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)
8 t  H7 [8 K( b
6 t0 I! o" l5 T八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
  ^4 v) T' R/ m% f! j
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
" w; P8 w" G' Z/ E: P" _1 z   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)
1 v0 k7 z- z4 Y8 y9 L5 n
十一．负二项随机数：
( b3 [; b( e0 ~% D1 t& y: ^' u   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

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)
" w3 z. T: e7 s; q（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
) M8 W* c, @! p
- I# {1 r  y  t' n5 I- k' T十三．Rayleigh 随机数：
. y; v3 W. R: b* g# @8 Y' g) v   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)
, l# s0 |9 @$ I
3 _* N. ^1 ?# c7 m( R                                              42
十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
, e& b5 q, x1 ^
十六．[A,B] 上均匀随机数
R = 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．:
: ~2 g* w" q$ N. l
; z& e  i$ X# H# p* V0 j' ]0 d十七．Weibull 随机数
4 [4 R; y7 R' P8 b, MR = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)

NNNei256

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