MATLAB随机数生成器

ulppknot

1、rand()
生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
( U9 w* I+ y4 `+ O' W0 ~* y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]可以省略方括号。
2、randn()
, p: a0 w7 P, P8 ^生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
基本语法：randn([M,N,P,…])
解释同1
  [$ h% |7 R, n! I0 O若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。
) e: x( p, T. C! {- v' j3、unifrnd()
- j+ Q2 h  c5 Y) m5 j% f6 T生成某个区间内均匀分布的随机数
5 J$ S: s, B$ ~( T- Z. v' K" p基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
% m( W3 d2 k1 a- A生成的随机数在区间(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]则中括号可以省略。
/ W. P' a8 }' W  w6 S6 Z" }. h4、normrnd()
生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
5、chi2rnd()
生成服从卡方分布的随机数，卡方分布只有一个参数：自由度v
基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
6、frnd()
' m) x+ _$ g& G3 u! B生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
9 C* v7 r. J0 Y基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
$ G* ^1 P, S6 M. G* y7、trnd()
, S5 Z8 F) V% x4 i* V& v" w生成服从t(Student’s t Distribution,这里student不是学生的意思，而是cosset.W.S.的笔名)分布的随机数。t分布只有一个参数：自由度v
基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
9 O+ ^  ^8 g) st分布比正太分布要“瘦”，随着自由度v的增大，t分布逐渐变胖，当自由度为正无穷时，它就变成标准正态分布了。
8、betarnd()
生成服从beta分布的随机数。beta分布有两个参数分别是A和B。下图是A=2，B=5的beta分布的PDF图形。
1 F! d" ?) f/ d! X% @6 P' h基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
9、exprnd()
$ R8 d4 M; e6 f6 r8 D, [* G此函数生成服从指数分布的随机数。指数分布只有一个参数：mu,下图是mu=3时指数分布的PDF图形。
  r  R) Z4 Q6 ]# h5 ]$ l基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
10、gamrnd()
生成服从gamma分布的随机数。Gamma分布有两个参数：A和B。下图是A=2，B=5，Gamma分布的PDF图形
  R/ n7 ?+ r8 R( u( J
基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=1,sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。
* R* L9 W0 S/ F( r- l$ ?8 _1 {8 v
- \- l% I. a% C$ L基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
, Y: W, q* h, N0 S! v/ F12、raylrnd()
- c4 s. o0 Z/ C0 c; q" P- X生成服从瑞利(Rayleigh)分布的随机数。其分布有1个参数：B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形
* ?3 u9 m2 Q- |9 l; [4 M4 r7 u  s  t- ]基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
+ j) C3 f  g, y+ c' R3 x$ N7 K13、wblrnd()
( i) w3 s: F5 T6 u生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数：scale参数A和shape参数B。下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。
基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
# x/ V) P; ?& z6 z: ]" K
* v0 g& T4 D9 ]: s还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

14、unidrnd()
5 Z8 C! R) U1 z" I$ [生成服从离散均匀分布的随机数。unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n，表示从{1,2,3，。。。，n}这n个整数中以相同的概率抽样。
" M8 z' F3 t* f3 f7 I基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
15、binornd()
2 w* y3 Z; u5 B" y, k6 M此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数：n,p
基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
/ X9 x2 V: L5 R( R5 w# A16、geornd()
生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
5 Z. W5 m& H5 A. Q6 I6 P17、poissrnd()
生成服从possion分布的随机数。possion分布的参数只有一个：lambda,此参数要大于零
. g8 |6 Y7 O& S% T; \基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
) C2 S: i4 J! [; C附：
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
1 T- r0 P7 W7 D" v8 k' F7 \exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
5 I9 j7 V) U5 @/ s( a* O7 _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
  {% x0 \9 Q9 Qlognrnd 对数正态分布的随机数生成器
6 ]3 r& u9 f) L6 wnbinrnd 负二项分布的随机数生成器
! D% ^; O& |5 e1 P1 E  O4 Incfrnd 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
9 Z, b4 Q' m4 u# R$ F9 u' Ynormrnd 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
; O/ C5 Y# ^% ~4 wtrnd 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
  ?8 O% N& {4 }' Kunifrnd 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

( w! C: n8 w! v/ A) ?. }

) A3 z: l. u+ o) a2 m1 O% V

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