MATLAB随机数生成器

piday123

1、rand()
- b/ L0 [$ ~+ q. X* g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。
/ [! K$ n6 g; x, |$ d* D2、randn()
4 ~; w. A  }( q, `& C1 A2 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,…])
解释同1
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。
2 @6 Y" B: Q3 G, ]$ R- W3、unifrnd()
生成某个区间内均匀分布的随机数
! V& W* V  M- t+ d6 \基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
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。
1 s9 F7 G, G8 j0 {; w2 }4、normrnd()
生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
7 I  Y  h( j( o- q, j% @基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
% T: Z; m% m* S5 T# o& H5、chi2rnd()
  I% Z) }9 a. S% @/ f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,…])
5 c( J. V- w6 s& W3 v6、frnd()
$ I% f  D4 w+ p6 g: r生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
9 j! j3 [( R8 A- `' a基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
# }8 F' Z% x5 Z7、trnd()
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
' i% u2 x5 C# Q基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
8 X7 y; x7 `' E$ z# P# J' t, et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()
0 Z. a4 [# B) a# e- B  x1 I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。



# c# ~  H- k+ w' B; P: Y6 D基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
9、exprnd()
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。
. M' \6 @. I' f+ r" }6 f

+ I! V* [1 G! L

7 X" ]' E" E1 R9 N) m基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
2 c8 Q' T& Y7 Z& Q" Q10、gamrnd()
# a" p- p: }4 H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
1 @9 M# L/ `3 ^0 v% g% F9 g
% u- d5 K7 F& r- ^
1 e( d9 ^2 h, [/ @% F  G' k
- Y1 }5 C1 f; d, s基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
1 j$ O* N  Z/ _* b& G, B, z+ F3 }$ s2 k11、logrnd()
: j/ Y* ]- M: y& _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。



0 s- @, k2 h* Q# f基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
12、raylrnd()
" t) ~3 K' d- B! Y% O8 l% ~( I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

; v+ I: u0 F" x/ E& J' D
4 S7 K; B8 ^' L& ^! H

; b0 m2 m+ f' A/ t  t3 d- }基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
! y2 X/ N+ ^6 b; C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。
$ h$ k/ W/ \( B' x
: U. p6 J4 c, t# c0 W
3 f) x1 L  f+ R' u
! H9 H6 s' d- F/ R
  U/ U9 R9 y5 f7 [  @8 i+ S基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])

# Y" L# P  P0 V7 u6 ?/ ?还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)
: V' W, x, F4 y. a
14、unidrnd()
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。
6 k9 l: A9 T3 @; K2 |基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
" s3 i! E. V5 b2 ~. j7 c( v/ T15、binornd()
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
+ I7 m/ }7 w' {$ Z) c! R基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
16、geornd()
, i; u7 D) @) I& w# g) P) p& X3 P1 _生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
8 t3 v0 D2 k  q9 g" E" T' y: N% A17、poissrnd()
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
基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
! g  L. e+ k+ g- t附：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
: U& [  x7 T7 A% {$ g9 w: Jbinornd 二项分布的随机数生成器
) @! B3 h5 v0 c; C$ ^, {chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
) S* U' t+ B  S) {) Kfrnd f分布的随机数生成器
gamrnd 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
' H1 b% [9 e+ A! T0 q0 \lognrnd 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
$ Z- t, y. Y5 s) ?+ c- tnctrnd 非中心t分布的随机数生成器
/ ]2 I/ \2 v1 K% i3 J( L6 Y, k* ancx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
* v# h+ x2 q) j5 Y+ F  fnormrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
; Q2 X% I6 Q5 N' k1 e. S2 qpoissrnd 泊松分布的随机数生成器
" k# U1 |) v* I; l# Z( lraylrnd 瑞利分布的随机数生成器
5 S& c( I- y" ytrnd 学生氏t分布的随机数生成器
: G0 T$ B/ R3 r1 w+ cunidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
( X& o) P3 z% X6 o1 l& iweibrnd 威布尔分布的随机数生成器

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