MATLAB随机数生成器

ulppknot

1、rand()
, r- b" V3 ~. q$ ?" w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。
2、randn()
1 I* h3 O- ?6 k9 |7 B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,…])
% Q9 R, z, \( }, S) E9 W解释同1
) j6 @# d% U9 c0 m" V1 T; r& w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。
. l" b: O4 u. h) K. w2 {! Y3、unifrnd()
( r6 o6 e: G6 v! q2 L/ N' D6 t- Z生成某个区间内均匀分布的随机数
' ?6 I$ v( W1 k3 C3 u9 q0 M基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
- O+ G4 K$ K3 V2 R7 r) p  `5 V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()
5 g9 U4 A. A$ N3 w+ S生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
7 Y9 m( E$ K# N" F$ E# v基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
3 ?( f. J( t6 p5、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
& Q3 u. D& E4 }基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
5 _! }/ f7 z/ |) t" r5 G6、frnd()
生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
7、trnd()
/ P  _' S& [+ g, q- r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
3 b6 a  j0 H% q! `8 {基本语法：trnd(v,[M,N,P,…])
& W, w9 }# N% @; C4 C, Y- ft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()
4 [$ [/ h4 C- u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。
/ s. H9 D5 j9 {. j  y- i( }基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
9、exprnd()
' f7 O  p$ _9 S5 @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,…])
3 c% W) h0 \8 S  I10、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,…])
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。
) O9 @4 n* E( j8 A; \
0 }4 n! b# i6 R: a基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
12、raylrnd()
; c" a  u$ u& w" r* ]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
基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
13、wblrnd()
( y" T9 J2 y; b% a; g$ U9 @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。
# n% r7 e4 C9 V3 d0 ~. O2 ~基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])

) {' ?7 v) W, Y' ~% E# m" P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 U, }) T! R) P4 L) ^
  y7 j' U) ]8 S2 s8 }' r14、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。
* s# P3 _$ D) e% J3 G; a基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
- H  A* p; ]+ L5 }. n15、binornd()
$ r% E. P, Z% p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
7 ]4 d  D) ]  G7 |9 T" o4 |' U0 |7 m基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
7 f4 i& f0 A; V  d* k- N16、geornd()
' D& I5 u0 _( D# Q2 W生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
8 f5 w; s: Y2 }, a; V; X1 }; P基本语法：geornd(p,[M,N,P,…])
! h( Z$ `: p- p' [17、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
基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
附：
( X# k2 x- O1 |/ V  j$ V% D( U% Zbetarnd 贝塔分布的随机数生成器
& Z" {/ c5 ]- f6 u# V" }binornd 二项分布的随机数生成器
5 j! p0 m) J, O1 cchi2rnd 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
. `/ `  p0 I) @- v1 Ugamrnd 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
9 v- l" j8 a8 @9 j8 k/ ^/ o) ulognrnd 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
. j3 k. X# k, G; @" C5 s- znctrnd 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
4 Q; P' T. y6 S  W, {poissrnd 泊松分布的随机数生成器
3 o0 g! L0 K6 [6 Araylrnd 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
* e2 y- V3 J# m3 }6 o6 g" ]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
7 p  [- t' X9 l& K. r# zweibrnd 威布尔分布的随机数生成器
' T3 b  G/ ^& t  Y
1 ~! e  K/ r0 ]+ Z! C' D% M

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