matlab随机数生成方法

dapmood

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)，
$ P6 f3 |0 z! k4 w- I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:
(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
- T7 ~, Q% m1 n' n1 Z第二种方法是针对特殊的分布的语句：
7 ?2 f4 R- L+ B" u6 C一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
0 m& G; o+ b) F/ F   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）
" T" F* }6 a" c& Y1 p                                     １
" U" s% v. T& h) _5 W. _: {6 F( p   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）
/ Y  E' |0 d" q    例如
) j0 a8 Y9 H6 U(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)
- Y  n( N# P3 N  S: X* |$ W(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).
& R' m4 w: N  |& C! r3 W9 `
8 q3 C% |* |& L$ t7 d5 ]3 r二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
+ U! C  ?( B: |& IR = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
' H. W" Q' d6 W6 \& R                           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）.
/ @2 Q0 j- T" z# W
# n( Y# Y$ _" j4 T% |2 w/ P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）
                                       
9 u7 P: ]4 E8 p- l. @3 M  CR = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
   例如
(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
( G/ z* @7 q0 v, D. S                                 
% R8 Y1 i! x; j/ R+ 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．

  u0 D, z( [: k+ I5 g6 F四．二项随机数：类似地有
3 n9 A) D0 U+ Q' V3 F# l* LR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
) ^" e% ~: p* |) Q/ a% _   例如
9 ]2 j, G2 w/ u   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．
/ C* m& u+ t0 _( H* D+ ]6 t(10,
    10          60

五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
/ y% z+ ~9 q' @3 iR = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
                                     ,m)             ,m,n)

六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
8 `0 X9 K; W. i, ]2 P, t4 u                                       1
8 v! W7 T' ]) v$ }                                       MU
R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)

七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：
& P) R9 h7 H; Q6 N: G   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)
3 ]( \+ _# z! Q+ z4 [5 P
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
, _' L+ h$ v% s  V( P5 U
2 i5 W* j# \2 @8 h6 P6 @& t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
   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

十一．负二项随机数：
- d6 _" ^# o! _7 i% x1 d+ M   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
5 V- T4 b4 p1 v* ?8 u
  J, Z; i. W3 ^5 E/ e! h. J十二．Poisson 随机数：
   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
9 ?2 m7 S1 K( T4 Z0 N5 ^    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
+ t+ C; B, m5 g（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))

# }3 p: W- M3 h( b5 d6 L. I9 m' x7 l十三．Rayleigh 随机数：
   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)
- k- @3 A" {2 X/ g% y
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)
1 b2 e" h% }7 B1 N' |3 B' b
                                              42
十五．离散的均匀随机数：
- @* R2 A7 M) cR = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
8 Q# x# o) V( ~4 U( `
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)
3 a0 E8 `7 _9 F1 d! _$ P% B8 j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．:

# r% S  ?2 Z. K' q; |3 W$ p( c" P十七．Weibull 随机数
R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
; g$ u% B' |- S

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