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
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。
' \+ W; C" r2 S2、randn()
生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
) v$ I7 [+ B+ |" A! ^- f4 w基本语法：randn([M,N,P,…])
解释同1
0 }( y3 k9 I; p- p( K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。
% k0 e: f/ u, O3、unifrnd()
& q& e% A- T# }/ g0 D: a8 J生成某个区间内均匀分布的随机数
2 w/ i5 G1 H3 W9 g0 {基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
2 v; {2 ~6 D+ J! l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。
4、normrnd()
生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
) m9 _# l6 F* `  ?# b; D( p9 c' G1 L基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
$ T/ Z$ G# g* |, b4 V/ N5、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
; k. t! }1 w4 c1 o. y基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
/ |) I% _3 j- H  P" U: X6、frnd()
1 u3 s3 X5 j, Z6 p8 N生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
7 |8 q) u/ h0 Y# ^基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
7、trnd()
5 m* J+ A: B4 W) k9 k1 K8 z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,…])
t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。
( p3 A0 I* [# P8、betarnd()
' |8 O$ ?. T" A  H! x% T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。
: V- s: M. {: Y基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
5 t3 w- u+ z* L) a! `# T4 r5 z9、exprnd()
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。
基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
# L6 W+ l& [) J+ K  B+ q# ?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

基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
! h" ^$ z* C7 k. y3 J  r11、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。
5 t( }' |/ T2 X6 \, A8 @3 g
- Z7 X  |0 P/ Y7 G基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
* M+ E* i9 ]+ D$ f12、raylrnd()
) V) X( S9 ]$ P7 d0 b& K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
) _. v; }( t' a3 S6 g( f基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
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。
% t" W$ g8 J' q' t基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])
& k; B7 ]# [, M( D' e
还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)
) [6 ^0 Z" F) F: Z7 A  a' K
. g% D2 ^: i) K, x14、unidrnd()
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。
基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
15、binornd()
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,…])
16、geornd()
6 a! ]; `9 x% `6 f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 I6 a% s. ], Q/ [! ~: n) D* {6 F8 F8 o17、poissrnd()
! m5 [) M2 p* @, F, J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
基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
附：
/ q8 e5 d6 ^( V$ jbetarnd 贝塔分布的随机数生成器
; y2 x- Y( `) z6 z3 r; {( Ibinornd 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
  D( A, z: j1 pgamrnd 伽玛分布的随机数生成器
7 H3 X' J% L# X. [' _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
4 F8 E9 i' u( N  Q# y% E8 \  {/ Blognrnd 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
1 M" W; h- p- [0 w& V% V2 rncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
6 u) k& _' r# v) D& P& @( Rnctrnd 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
7 h" f: t3 S9 H: Z1 G+ ynormrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
. W0 u" z2 _' n' U& y1 {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
6 |4 ~/ ?* r( e! U  v. ~unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
, M! w# ^3 q4 Nunifrnd 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
5 N' P& O' _: G" N7 m- i* ^; Y

: ]) \7 ^# q8 ]2 Z

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