MATLAB随机数生成器

piday123

8 F2 [; U/ f9 F+ y3 @/ `1 ]1、rand()
( B1 D- b' w, P$ \8 C$ H8 o! d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。
2、randn()
( L0 z; h, y/ v$ Q* |( Y% K$ ?生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
4 A( V, Q: F- z& X- B, P' z基本语法：randn([M,N,P,…])
7 x) i; ?' q3 {- `4 l, j& f解释同1
0 K8 o! M" u0 F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。
3、unifrnd()
生成某个区间内均匀分布的随机数
! e8 i% v6 G7 Q  R9 P! g4 h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。
4、normrnd()
生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
1 [. u! E! t* X5、chi2rnd()
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,…])
$ t( l' n. y4 _8 o% N6、frnd()
生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
7、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
基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
t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()
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。

8 `4 i: p- W8 f( R$ e+ z% Q

基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
* E. D0 T/ r  k" s/ |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。

, C* A2 d/ U1 t+ }. v$ g! @. u8 O8 M
7 d7 K0 x/ E$ K, _6 l

基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
/ T0 O8 ?2 _. K- e10、gamrnd()
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



# H/ e, Z1 P+ C4 D基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
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。


8 T8 ?, [: W( U5 }4 O0 E0 L1 E3 h6 `
$ ^  v* R% S3 S& \8 m基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
2 N; ]: l$ n8 k  @; d# l8 n& m- I! `12、raylrnd()
) l9 I" D( u7 e$ U2 V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

6 f  x, R: |/ F) e! p4 K
: {; N/ d5 t) o  E$ a; J: V: a

基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
8 p! ^+ ^( y! F( e, ]* U6 b13、wblrnd()
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。
2 f+ [# c- g, c8 ^3 Q+ Q+ x( m
8 S9 F' _7 E. I) l" l1 ^7 U9 B5 i: g


基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])

) E  ~7 ~8 }( c& p" y- X3 s还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

, G  M8 ]  @: M- m) X/ S" k14、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。
+ U, h* H+ ~3 ^+ h基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
' R4 o6 a1 [1 [9 R2 V; p15、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
: |  a7 m1 H- Z基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
/ i$ \0 O" l9 A! I1 w# x$ }16、geornd()
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,…])
17、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,…])
+ {; _) O1 Y5 I0 p( N3 Y附：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
+ O- J1 [6 X: }+ ~/ Rbinornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
" n! W7 P: p+ u! j8 P, fexprnd 指数分布的随机数生成器
4 I. ^  j0 L) H5 I: s( f/ L$ Qfrnd f分布的随机数生成器
% Y: v+ S2 k" h% q4 |gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
3 e* u1 p# w3 G& }6 Zgeornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
) V! X; g9 ~  F  F. P! z, |% V1 s' Olognrnd 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
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
" M% L. z7 E" p! S" @2 kncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
4 T" j: q2 D1 _- l4 L! C! p2 Lnormrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
5 M4 r+ V! @% G( o2 s  Yunifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器

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