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
# i2 i  v0 Z. }) H+ a                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
- {, u  k" }: Z' |) 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:
% D* I7 T3 [, u* M0 F. V(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
3 }* ^/ t: s1 D' o第二种方法是针对特殊的分布的语句：
一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
   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）
' w6 E. v+ r- ~; a0 \9 O    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)
(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).
, F4 q& h3 ?8 W  z& M6 ?
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
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）.
( A' z9 E- h6 \! o
" m5 b: m1 L9 a; |3 S$ D三．正态随机数
1 R! o+ _! e$ |1 o+ O4 ~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）
                                       
$ z  q+ Y" g, pR = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
   例如
& \$ U( q9 O& y+ q(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
( l* \% j- 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．
% m( L; Y& u9 r6 b8 }
四．二项随机数：类似地有
R = 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．
" R. l* L. j( F(10,
    10          60

五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
7 M: H, @5 |. X1 [# p                                     ,m)             ,m,n)

) L- i$ O8 b7 P* ]六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
                                       MU
; D" B, m7 @; b( q( \* D' AR = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
! G+ u& y8 y8 ~4 P+ M
七．自由度为 V1， v2 的 F 分布随机数：
7 a- a- ^6 `# ]& a0 O; J8 d/ O   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)
$ B; o& ^; F% ^: ~6 l5 s' W3 l. i
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
) z0 H) y, I9 S3 y; a
九．超几何分布随机数：
9 e5 x$ z- l7 }" X) t   R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)
8 q& u: L) I3 j" m7 M
: P" i# h9 @# |+ V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)
5 L! u8 ~. G9 |2 f: X
十一．负二项随机数：
1 b9 u/ K7 m- ^; U* S: n   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)
3 g' T3 Y# o( H
3 e6 K9 [+ P: U! v3 Q7 {* f十二．Poisson 随机数：
/ V  a7 l4 f/ U   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
1 @! r2 v/ y! ~5 S    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
9 j! E+ s: b' E, n/ D4 ?3 |2 c（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))
7 F: b) t- a  A2 ~
/ T6 Y2 B+ K0 s0 s. [十三．Rayleigh 随机数：
, I! y5 l/ b1 `) t- Z+ f+ u   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)

十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
  B1 r4 N" y% }& q. e' s   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)
4 ?4 _0 _$ f7 w$ z7 O
3 M* Y2 K( q7 ~7 M5 X0 w) ~& c                                              42
2 B2 B2 ?0 {  H0 V1 x十五．离散的均匀随机数：
3 y9 ?9 ]- t, ]2 K" X$ A0 x7 DR = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
% F8 B' l! C) w
. |3 i$ Q9 N$ ~/ b+ ?十六．[A,B] 上均匀随机数
  x' m8 {9 ?* u4 R' C- J& sR = 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．:

, M$ t" ?. D, L* p十七．Weibull 随机数
4 u- @" U7 T0 F' gR = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
/ P, g3 S8 M$ z/ q" |  k+ |2 j

nevadaooo

17种方法，学习了

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shapeofyou888

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modengxian111

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