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matlab随机数生成方法

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发表于 2021-7-12 10:09 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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Matlab(mathworks.com) 随机数生成方法 (转自雅虎空间)
: j" j9 \1 p9 `' g第一种方法是用 random 语句,其一般形式为
: h! _$ v* @# [2 [( j) ~  X8 x, [                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n),
5 L* E/ O1 P4 ?% D* P4 ~) M  L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:
( E4 x; \3 d4 }7 p+ x( D(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
- F- y1 Y0 X5 F# L(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
# j, G, b2 R6 Y4 r第二种方法是针对特殊的分布的语句:
5 a& H# f: K4 m/ C一. 几何分布随机数  (下面的 P,m 都可以是矩阵) ; F. Y5 u0 I* ?$ v% a0 o4 u
   R = geornd(P)   (生成参数为 P 的几何随机数)
- q3 t- b6 N& I   R = geornd(P,m)  (生成参数为 P 的 × m 个几何随机数)
/ X- v* H: `# l8 N& z+ |, [                                     1 ' \2 U3 T6 g2 z( h  F* G
   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) ' ]' t6 G& G6 _7 c+ j: @: R
    例如 ' V* g; l5 f7 t4 m4 o
(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)
+ ?- ~+ U$ x  e& ~6 e(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).
% ^) U  B  C' X: [
% b+ ]0 f. Y5 n5 A% @$ |% g二.Beta 分布随机数 : {& x& @) z- l! L3 H& t8 s
R = betarnd(A,B)  (生成参数为 A,B 的 Beta 随机数) ; P6 ]( c& E8 M9 V5 S* d: W( ?0 U- r
R = betarnd(A,B,m)  (生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数) 4 U3 H9 h( T, h) t5 p/ s) c6 ]# t
                           1
! _/ z. y* J! \  V$ uR = betarnd(A,B,m,n)  (生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数).
! h1 e% _! M) `3 S( b' j7 A/ W
  W7 B3 u4 D3 X& i" |, x2 \4 q三.正态随机数
  i9 K( }: Y/ }* k# rR = normrnd(MU,SIGMA)  (生成均值为 MU,标准差为 SIGMA 的正态随机数) 3 `2 }! \! Z2 {8 D3 e$ G1 u' ~
R = normrnd(MU,SIGMA,m)  (生成 1× m 个正态随机数)
& F; ]# S' M0 Q' Y                                       4 h* X5 r% s4 R# @+ u* `, G
R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) (生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数) , {% {# k8 M8 j4 F
   例如 " t: D. F% {8 u: S0 G3 K* u% a6 D
(1) R = normrnd(0,1,[1 5])   生成 5 个正态(0,1) 随机数
2 Q( t; j1 g- X. Z                                  6 a! m; L+ h; b; p- d: M5 t* \) r
(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.0 W0 m) W( Z3 b! u& D# J
5 k$ w. l* d# m" {0 s' W
四.二项随机数:类似地有
" ^$ F* l0 M; l4 c, ~' d2 _R = binornd(N,P)  R = binornd(N,P,m)   R = binornd(N,p,m,n)
' Z+ `: Z1 W+ {1 e/ N& p   例如
( k/ O: M9 d4 }" _   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
- I* P  ?: ~" z. r" i8 H   1          1   ), L, ( 60, ) 的6个二项随机数. 7 T1 t+ p" B" {; `
(10, ' H/ x  u! @! [# F+ r
    10          60
! a0 g9 f) M! @2 V) O
9 a& _( {; Y6 L. {# v$ c五.自由度为 V 的 χ 2 随机数: 7 f9 h7 s/ M6 h. o* V0 r
R = chi2rnd(V)    R = chi2rnd(V    R = chi2rnd(V & e, q0 F' y% B1 k* {: W% `4 G( q
                                     ,m)             ,m,n)
9 D& V- K0 |; f8 s) n/ N; B7 S4 |; {. d# L0 l3 Q2 P. ]) A
六.期望为 MU 的指数随机数(即 Exp                      随机数):
# ^+ K0 X" y" z                                       1 4 {' A- J- n, }5 ~8 _1 f+ T
                                       MU
0 W& b! j' Q/ v  l/ k/ UR = exprnd(MU)   R = exprnd(MU,m)  R = exprnd(MU,m,n)1 ?  [! ]0 X+ e# T4 Z3 W# y

* H9 o) U- i2 q6 N七.自由度为 V1, V2 的 F 分布随机数:
: Y; e" r9 h  P. p- v   R = frnd(V1,V2)   R = frnd(V1, V2,m)  R = frnd(V1,V2,m,n)
/ }. d' ]( X. W
1 m8 `! b6 ~8 {, z' y: s* T7 U% `八. Γ ( A, λ ) 随机数: - T9 L' t/ p+ T% o# u2 A$ h; t, u
   R = gamrnd(A,lambda)  R = gamrnd(A,lambda,m)  R = gamrnd(A,lambda,m,n)
9 u4 c7 j; F% h  Y  i2 [9 i6 Y; ]3 l; ?, ?& r, D- g1 V
九.超几何分布随机数:
6 h9 x2 s! v8 w6 x   R = hygernd(N,K,M)   R = hygernd(N,K,M,m)  R = hygernd(N,K,M,m,n)
* `$ F# b; \6 F6 y9 W) z: }# e
1 k' q" O2 F  {' q9 d# T7 E十.对数正态分布随机数 9 D1 v, e* Z# `" ^/ ^/ Z8 A9 |6 n
   R = lognrnd(MU,SIGMA)  R = lognrnd(MU,SIGMA,m)  R = lognrnd(MU,SIGMA,m,n)
4 n2 `9 \: u# K$ c+ T6 {9 T& @# h3 o& p# K' L
十一.负二项随机数:
) g& w4 f1 \; G, m" G+ j$ M: M   R = nbinrnd(r,p)   R = nbinrnd(r,p,m)   R = nbinrnd(r,p,m,n)+ q3 I1 ~5 i7 w( o1 n& j+ q' F7 I
8 M6 s8 c2 V8 `5 S& ~
十二.Poisson 随机数:
6 D$ b9 L$ C% C; n9 G: h: F3 ^   R = poissrnd(lambda)   R = poissrnd(lambda,m)  R = poissrnd(lambda,m,n)   f2 _1 q0 Q9 X2 k3 g" ^- z* w
    例如,以下 3 种表达有相同的含义:lambda = 2;  R = poissrnd(lambda,1,10)
# _( n  w* T0 L  }(或 R = poissrnd(lambda,[1 10])  或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
; m- g' A9 s0 P( v" t
& L2 [& c+ r- p- `, _: g& T2 q十三.Rayleigh 随机数: # n. D7 Q2 D6 D) a5 Q4 n
   R = raylrnd(B)    R = raylrnd(B,m)   R = raylrnd(B,m,n)
- P2 V' K+ F: x" R) y. p# ~
- e, h0 @% c. ]( {* ^' [' f十四.V 个自由度的 t 分布的随机数: ! T' N7 G+ K# d0 ~* T: e
   R = trnd(V)    R = trnd(V,m)   R = trnd(V,m,n)
: s( `, Y/ Z- f# v
3 y: R0 `0 j" w% M, o! R                                              42   t. O! f: Q" s6 M
十五.离散的均匀随机数:
$ g, @; \9 d0 k8 F$ k+ T2 sR = unidrnd(N)   R = unidrnd(N,m)  R = unidrnd(N,m,n)1 }( y0 L1 X. p/ O; l

! V& o) g% P" w/ ~- G6 {" z; ]十六.[A,B] 上均匀随机数
% H" B; p& ?9 y" \R = unifrnd(A,B)   R = unifrnd(A,B,m)  R = unifrnd(A,B,m,n)
: c' ^! M7 k$ f$ j/ ^0 j( [, ?3 K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.:
! n4 ?1 Z0 V4 _) A' P5 o9 f2 V: |9 D
十七.Weibull 随机数 - `  t. m! k, `. {+ a
R = weibrnd(A,B)   R = weibrnd(A,B,m)  R = weibrnd(A,B,m,n)
; {5 V' `- c4 c/ ]& R" c

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