matlab中产生随机数的十七种方式

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第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
% U. J) T3 I7 ]# N5 I                     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
# ^& a. `9 R/ n/ E  w/ _第二种方法是针对特殊的分布的语句：
0 k/ e- Y. z% e3 `, t一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
. [0 B  G( G. _   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）
                                     １
   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）
/ v3 J3 s6 [/ ]- ]7 g4 P* m2 {( m. s7 A" X    例如
(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)
: v" R2 I/ ]5 i1 I% h- `$ w, F/ ~(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).

' U5 X" K1 b' W) J/ l二．Beta 分布随机数
; K( d; I; k( u, p+ N! U6 oR = 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
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）.

" G" p+ `0 i, c三．正态随机数
! \7 T3 G7 T( S1 q! wR = normrnd(MU，SIGMA)　 （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）
* m8 g% s4 b6 y- aR = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
% f0 J  F: Q9 b- U7 i: q* i# x! n                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
9 d0 F/ Z& s& Y+ S" S   例如
- F0 R0 z2 f: p. d: j(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
; j; A0 L7 h& K  s! x- m                                 
# E9 F1 i% t) |; Z, {(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．
6 y3 v: n2 x( N, z
* y$ c6 `% t" H' T! o- {! c四．二项随机数：类似地有
' m/ L* b  z9 x, w% g4 O2 GR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
   例如
   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．
) f  D. u  X3 B( A, E! B(10,
  e. N: `9 Q( f& R    10          60

五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = 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）：
                                       1
                                       MU
& ~0 S9 }$ h+ W9 F- D8 IR = 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：
+ ~, p9 }2 [1 e' l/ O. ~   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)

+ H7 h' b3 j. F; ?$ x: Z: X" r2 {八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
/ v( P! ?6 d0 Y, U
( i# s% i& h' r" T1 g& o8 R九．超几何分布随机数：
8 [2 M( K8 K3 I6 ^; m3 [   R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)
9 h6 t! u# x( C/ T/ M  U. ^
4 n4 S" _, ~7 v' ]+ v) B十．对数正态分布随机数
) e& h1 h, S) F0 A2 @: F   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)

4 b' Y  _5 E8 |$ X- G" u十一．负二项随机数：
* U+ z# a5 t; i( M% q9 J+ s   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
4 C( ^) V; W- U1 k
十二．Poisson 随机数：
   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)
（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
( S: w3 \- h0 `9 K9 o
- ^) h$ \- }! X5 g' k, h  ]  x十三．Rayleigh 随机数：
2 K. z9 b! X- @5 c" }/ U   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)

2 a# f2 x4 W  F# x0 K8 w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)

, b: B) U( }! Z; R                                              42
6 c  I8 P7 V, {9 R' j) G3 _十五．离散的均匀随机数：
# M4 e! N% T& t3 c' P# W( M# zR = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)

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)
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．:

十七．Weibull 随机数
R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
$ L3 E7 _% J. M& y

nevadaooo

17种方法，学习了

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shapeofyou888

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modengxian111

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