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）
) X+ a# A! b5 [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:
. R0 g4 p" A( z. x$ G5 M(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
- r. D! h3 N- |3 c& E(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）
# b( f2 R: k" O   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）
+ L$ l) X8 W! p% K6 `- r- c                                     １
/ I' ?; a3 b( i4 N+ w5 a   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）
% J) G% H5 v5 k" E" X$ N8 H; r    例如
' S2 u. g( D! W9 S(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)
: |9 B  k& y' q) w2 {# e) b, t+ \(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).
7 Q# s) x2 U  B& U! t; }/ w
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）
                           １
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）.

4 ~# h# P, W% t: J$ I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）
- H, u0 g( i/ d% QR = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
   例如
' P5 n) ~8 }/ G9 U' j(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
) M2 y/ t3 s: T+ R% [8 H/ S                                 
(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)
; S/ h- _& V2 L6 k) x; k4 Q   例如
; c; B# K! e" \3 W. q. G1 o   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．
0 K8 Q$ y4 E. ^7 K% A! Y9 n; [: v(10,
    10          60

+ Z( q6 ^' E# x五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
: X& a% S4 y# FR = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
4 M: v( H1 s* B: C, v# t7 C2 O, l                                     ,m)             ,m,n)
: y! f. c, a# f9 C# q
六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
                                       MU
R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
* q4 F# z: P- `; h; A( v
* i0 N2 \/ T  A/ p七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：
" E0 ~1 e. L2 o   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)
9 k" w/ c% @2 ^% H$ x. T
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
! `& Q4 O* k9 D9 T1 ~% z   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
8 f# o* X9 |) f% Q& X
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
6 D0 m. L0 B' M( @   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

/ h" a8 i) V! L+ C' w十一．负二项随机数：
& K7 A, y( ]2 z: H, h   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
  Z8 X1 p4 [7 r: h7 s6 t/ D' J$ N, b1 T
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)
（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
' F9 V( d( d6 Z
, ~& m4 z6 g; g9 V9 v十三．Rayleigh 随机数：
# m. h1 P$ ]. r* t   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)

" s) i% C; a% f2 A( ]& R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)
" j' G( N+ }+ X% v, J2 p
# {0 Q1 J: y0 }                                              42
十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
2 b" D9 _' v/ f% z! z  R
" p& b! a+ g6 V" E十六．[A,B] 上均匀随机数
, w8 F7 J9 M( ~/ C, k4 _1 @  gR = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
3 u6 d6 h: g& {) [& t& |" h/ V" O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．:
) ]9 |2 |. [3 X/ I5 `+ _% [8 ]
; L) G/ q* E( W1 H" D十七．Weibull 随机数
! d3 o" U$ V9 C4 R$ Y( V, fR = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
8 d! F& t( _6 b0 X- ^: J

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