MATLAB各种随机函数生成器
MATLAB产生各种分布的随机数
M A T L A B产生各种分布的随机数The final revision was on November 23, 2020MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n) 产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn)如binornd(10,,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。
而binornd(10,,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。
5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
matlab产生随机矩阵的函数
随机矩阵在数学和科学领域中有着广泛的应用，在matlab中也提供了一些函数来快速生成随机矩阵。
本文将介绍matlab中几种常用的随机矩阵生成函数，并对它们的使用方法进行说明。
1. rand函数rand函数是matlab中最常用的生成随机矩阵的函数之一。
它可以生成一个指定大小的矩阵，其中的元素都是在0到1之间均匀分布的随机数。
其基本语法为：```A = rand(m,n)```其中m和n分别表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。
生成一个3行4列的随机矩阵可以使用以下命令：```A = rand(3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机矩阵A。
2. randn函数randn函数和rand函数类似，也可以生成指定大小的随机矩阵，不同的是randn生成的是服从标准正态分布的随机数。
其基本语法为：```A = randn(m,n)```其中m和n同样表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。
生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵可以使用以下命令：```A = randn(3,4)```该命令将生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵A。
3. randi函数randi函数用于生成指定范围内的随机整数矩阵。
其基本语法为：```A = randi([a,b],m,n)```其中[a,b]表示所生成随机整数的范围，m和n表示矩阵的行数和列数，A为所生成的随机整数矩阵。
生成一个3行4列的范围在1到10之间的随机整数矩阵可以使用以下命令：```A = randi([1,10],3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机整数矩阵A，其中的元素都在1到10之间。
4. 函数功能比较在实际使用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的随机矩阵生成函数。
如果需要生成在0到1之间均匀分布的随机数，可以选择使用rand函数；如果需要生成服从标准正态分布的随机数，可以选择使用randn函数；如果需要生成指定范围内的随机整数矩阵，则可以选择使用randi函数。
matlab指定范围的随机数
matlab指定范围的随机数Matlab是一种专业编程工具，可以使用它生成随机数。
在实际应用中，我们有时需要生成一个指定范围的随机数。
本文将介绍如何在Matlab中生成指定范围的随机数。
步骤1：设置随机数种子在Matlab中生成随机数之前，需要设置随机数种子。
随机数种子是一个整数，它会影响随机数生成的结果。
如果多次生成随机数并使用相同的种子，结果将是相同的。
可以通过以下代码设置随机数种子：rng(seed)“seed”可以是任何整数值，它将作为随机数生成器的种子。
如果不设置随机数种子，则默认使用系统时间作为种子。
步骤2：生成随机数使用Matlab的“rand()”函数可以产生指定范围的随机数。
此函数会生成大小为1×n的随机矩阵，其中每个元素的值是0到1之间的随机数。
我们可以通过以下代码生成指定范围的随机数：rand(n,m)*(max-min)+min“n”和“m”分别表示行数和列数，可以根据需要进行设置。
“max”和“min”分别表示所需随机数的范围。
例如，如果要生成10个介于1和100之间的随机数，可以使用以下代码：rng(1)rand(1,10)*(100-1)+1这将生成一个大小为1x10的随机矩阵，其中每个元素的值都在1到100之间。
步骤3：生成整数随机数如果需要生成整数随机数，可以使用Matlab的“randi()”函数。
此函数可以生成大小为m×n的随机矩阵，其中每个元素的值是从指定范围中随机选择的整数值。
以下是该函数的语法：randi([imin,imax],m,n)“imin”和“imax”分别表示所需随机数的范围。
“m”和“n”分别表示行数和列数。
例如，如果要生成10个介于1和100之间的整数随机数，可以使用以下代码：rng(1)randi([1,100],1,10)这将生成一个大小为1x10的随机矩阵，其中每个元素的值都是介于1和100之间的整数。
总结本文介绍了如何在Matlab中生成指定范围的随机数。
matlab随机数生成(全部函数)
matlab 全部的随机数函数（一）Matlab内部函数a.基本随机数Matlab中有两个最基本生成随机数的函数。
1．rand()生成（0,1）区间上均匀分布的随机变量。
基本语法：rand([M,N,P ...])生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。
如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。
一些例子：rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
x=rand(100000,1);hist(x,30);由此可以看到生成的随机数很符合均匀分布。
(视频教程会略提及hist()函数的作用) 2．randn()生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。
基本语法和rand()类似。
randn([M,N,P ...])生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。
如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。
一些例子：randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
x=randn(100000,1);hist(x,50);由图可以看到生成的随机数很符合标准正态分布。
b.连续型分布随机数如果你安装了统计工具箱（Statistic Toolbox)，除了这两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合下面这些分布的随机数。
3．unifrnd()和rand()类似，这个函数生成某个区间内均匀分布的随机数。
基本语法unifrnd(a,b,[M,N,P,...])生成的随机数区间在(a,b)内，排列成M*N*P... 多维向量。
如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。
MATLAB产生各种分布的随机数
MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n)产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn) 如binornd(10,0.5,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。
而binornd(10,0.5,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。
5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminv X=norminv(P,mu,sigma) 正态逆累积分布函数expinv X=expinv(P,mu) 指数逆累积分布函数weibinv X=weibinv(P,A,B) 威布尔逆累积分布函数logninv X=logninv(P,mu,sigma) 对数正态逆累积分布函数Chi2inv X=chi2inv(P,A,B) 卡方逆累积分布函数Betainv X=betainv(P,A,B) β分布逆累积分布函数4.1 随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。
R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-1>> R=binornd(10,0.5)R =3>> R=binornd(10,0.5,1,6)R =8 1 3 7 6 4>> R=binornd(10,0.5,[1,10])R =6 8 4 67 5 3 5 6 2>> R=binornd(10,0.5,[2,3])R =7 5 86 5 6>>n = 10:10:60;>>r1 = binornd(n,1./n)r1 =2 1 0 1 1 2>>r2 = binornd(n,1./n,[1 6])r2 =0 1 2 1 3 14.1.2 正态分布的随机数据的产生命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。
matlab中rand函数的功能及用法
matlab中rand函数的功能及用法
rand函数是MATLAB中一个常用的随机数生成函数。
它的功能是生成一个0
到1之间的伪随机数。
rand函数不接受任何参数，每次调用时都会返回一个不同的随机数。
在MATLAB中，我们可以使用rand函数来生成随机的数据或者进行随机采样。
例如，我们可以使用rand函数生成一个随机的向量，代码如下：
```matlab
random_vector = rand(1, 10);
```
上述代码将生成一个包含10个随机数的向量。
我们还可以利用rand函数生成
一个随机的矩阵，代码如下：
```matlab
random_matrix = rand(3, 3);
```
上述代码将生成一个3×3的随机矩阵。
除了生成0到1之间的随机数，我们还可以通过一些简单的操作将rand函数生成的随机数转换为其他需要的随机数分布。
例如，如果我们想生成一个符合正态分布的随机数，可以使用下面的代码：
```matlab
normal_distribution = randn(1, 100);
```
上述代码将生成一个包含100个符合正态分布的随机数的向量。
在MATLAB中，rand函数被广泛应用于随机模拟、数据生成、算法测试等领域。
它的使用简单方便，能够满足大部分随机数生成的需求。
MATLAB伪随机数发生器
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haltonset | qrand | reset | sobolset
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上一篇：zz关于交叉验证
最近读者：
q = qrandstream(p)
Description
q = qrandstream(type,d) constructs a d-dimensional quasi-random number stream q of the qrandstream class, of type specified by the string type. type is either 'halton' or 'sobol', and q is based on a point set from either the haltonset class or sobolset class, respectively, with default property settings.
q = qrandstream(p) constructs a stream based on the specified point set p. p must be a point set from either the haltonset class or sobolset class.
（2） 逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。
（3）接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。
matlab中随机数生成
MATLAB中随机数生成1. 引言在MATLAB中，随机数生成是一个非常重要且常用的功能。
它可以用于模拟实验、生成测试数据、进行随机化等多种应用场景。
本文将介绍MATLAB中的随机数生成函数、常见的随机数分布以及一些实际应用示例。
2. 随机数生成函数2.1 rand函数rand函数是MATLAB中最简单也是最常用的随机数生成函数之一。
它可以生成一个0到1之间均匀分布的随机数。
使用方法如下：r = rand % 生成一个0到1之间的随机数2.2 randn函数randn函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。
使用方法如下：r = randn % 生成一个符合标准正态分布的随机数2.3 randi函数randi函数可以生成指定范围内的整数随机数。
使用方法如下：r = randi([a, b]) % 生成一个在[a, b]范围内的整数随机数2.4 randperm函数randperm函数可以生成指定范围内的随机排列。
使用方法如下：r = randperm(n) % 生成1到n的随机排列3. 随机数分布3.1 均匀分布均匀分布是最简单的概率分布之一，表示在一个范围内的随机事件出现概率相等。
在MATLAB中，可以使用rand函数生成均匀分布的随机数。
3.2 正态分布正态分布是自然界中许多现象的统计模型，也称为高斯分布。
在MATLAB中，可以使用randn函数生成符合正态分布的随机数。
3.3 泊松分布泊松分布常用于描述单位时间（或单位面积）内事件发生次数的概率。
在MATLAB 中，可以使用poissrnd函数生成符合泊松分布的随机数。
r = poissrnd(lambda, m, n) % 生成一个大小为m×n、参数为lambda的泊松分布随机数矩阵3.4 负二项分布负二项分布描述了独立重复实验中成功次数达到指定值之前失败次数的概率。
在MATLAB中，可以使用nbinrnd函数生成符合负二项分布的随机数。
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2009年03月20日星期五 03:25 P.M.
rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n 的随机数矩阵 (现成的函数)
另外:
Matlab随机数生成函数
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
(From:/question/30033707.html)
matlab生成随机数据
matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据：
normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布
gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵
chi2rnd 可以生成卡方分布的伪随机数矩阵
trnd 可以生成t分布的伪随机数矩阵
frnd 可以生成f分布的伪随机数矩阵
raylrnd 可以生成rayleigh分布的伪随机数矩阵
关于具体的函数语法，你可以在matlab中用help命令得到更详细的说明。
我要说的是，这些生成的伪随机矩阵的标准差，均值等都是和你给的具体数据很接近的，但是，不是一样啊。
也就是说matlab生成的伪随机矩阵不是一定准确的，只能是很接近的。
另外，要明白什么是伪随机数。
随机数的生成通常有两种方法：一是依赖一些专用的电子元件发出随机信号，这种方法又称为物理生成法。
另一类就是通过数学的算法，仿照随机数发生的规律计算出随机数，由于产生的随机数是有数学公式计算出来的，所以这类随机数又称为伪随机数。
你也可以让matlab生成一个随机的正态分布矩阵，然后用normstat来求得生成矩阵的真实方差和矩阵。
其实matlab中求均值和方差的函数都是以*stat结尾的。
比如上面的求正态分布的normstat，求gam分布的均值和方差的gamstat，求rayleigh分布的均值和方差的raylstat等。
同样的，还有以*pdf结尾的都是函数的概率密度，以*cdf结尾的函数是分布函数，以inv结尾的函数为逆分布函数求解函数。
比如，正态分布的概率密度normpdf，正态分布的分布函数normcdf，正态分布的逆分布函数求解函数为norminv。
同样道理的还有possion 分布，gamma分布，卡方分布，T分布，F分布，rayleigh分布等，加上后缀都是相应的概率密度函数，分布函数。