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）
9 Y& N4 G7 D- ^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:
(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
第二种方法是针对特殊的分布的语句：
8 _1 H5 k5 K+ W* \: F一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
3 {. N* K$ O8 R* w& b7 o   R = geornd(P) 　 （生成参数为 P 的几何随机数）
7 t5 d: b. M" L2 X   R = geornd(P,m)　 （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
. A' G) _. F4 ~* x                                     １
, Z& J: T  P8 n6 \. R" T5 b   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- i9 ?8 n, [! _$ h    例如
7 j9 ]8 Z" Y" z; A6 {(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)
(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).
' {, ?/ G0 q! d8 [
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
, }. J5 I5 ~$ _3 OR = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.
9 g6 g" E0 v8 L# Z' D( p1 a
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）
( j5 \7 o: y+ W* WR = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
& B( M) I1 \& q: L/ g1 l0 m2 x9 `                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
& x2 v$ y# k: i1 M" C4 l$ c" \" ?   例如
; ]; n0 v$ D' R5 D6 Z$ D- ~+ r(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
                                 
9 A, T3 ?. x9 K2 ^$ n(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
8 ~4 R( X4 J6 D  {9 \" S9 e# S5 cR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
   例如
6 f, a* p5 U% R   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
# A. d% x2 a" n% {; _   1          1   ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．
8 N% i, I6 t  D7 [$ C/ r(10,
    10          60

, u3 g( ~8 Y% G5 T* F6 P五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
3 o: G1 F7 X3 d                                     ,m)             ,m,n)
: y& \9 L  i8 I9 X9 \$ s
六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
' y- z  ~, M1 T                                       MU
4 I! a. p6 H7 |, }. i6 X" V' m7 d  nR = 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：
/ u) h; g/ Y/ {+ S. G3 ?0 z   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)

八． Γ ( A, λ ) 随机数：
) k, {5 Q5 r( h( X   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
. |& B& Q- E6 U/ O4 n" L' F  ?
# K, y: M7 v% v3 ]) W! f- d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)

# t" z1 }. F6 ~5 B& g& k% d十．对数正态分布随机数
" k, Y- N5 n9 @# }8 d0 e* j   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

4 g' g6 i: Y$ o; w% d; F十一．负二项随机数：
   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
6 T9 Q* V$ j' _$ H
十二．Poisson 随机数：
3 s0 q3 u9 \+ h4 k   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)
- N% q/ \5 w2 F+ @: c（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
' {; H( w. ^8 n* `, }9 Z: b
! [5 L2 J/ c  a& r! X十三．Rayleigh 随机数：
9 A# H: N' H- i) D7 J  r   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)

  z5 O1 W4 e5 E8 S# g+ \6 a9 Y) F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)

                                              42
! Z- z. J6 W1 H- u2 T十五．离散的均匀随机数：
R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
  B/ {( `4 Y9 c5 G7 x4 H# P, A
8 k, @3 ~( g) Y十六．[A,B] 上均匀随机数
4 Y" n& Y" x9 |# ?- W; a; zR = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
9 y& c' A4 W- Q8 ~: S% K! h; @+ V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．:

4 g* g5 Y3 f* E: R. K十七．Weibull 随机数
R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
4 M3 s9 g) H# P

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