matlab随机数生成方法

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Matlab(mathworks.com) 随机数生成方法 （转自雅虎空间）
第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
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:
(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
第二种方法是针对特殊的分布的语句：
- Z/ u  m# N0 h6 ]9 z& \& o3 s5 F一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
$ d! S2 [$ A$ @& ?. S3 d0 n   R = geornd(P) 　 （生成参数为 P 的几何随机数）
5 v: @, ~( t7 x7 b   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）
    例如
9 ~- l- B' V) n$ a  F. P(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)
" E0 i2 R5 g# h8 y(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).
& I2 W, t+ u3 R+ j# Q% {- E- c# A
二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
7 F: W# L. T  p/ R- kR = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
                           １
7 u; Q6 X& r$ e, r: bR = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.

( N5 p+ s+ l. a" f- ~三．正态随机数
R = normrnd(MU，SIGMA)　 （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）
- o) Z& D, D1 v& N6 _$ f" R0 RR = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
1 Z" O( A, h8 Q- d9 X  e                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
   例如
/ K# z! r# N7 [/ P(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
# l* H; V  |5 _& I                                 
- {% {% J$ Q4 m1 Q(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．
# ~; e7 V' y, G/ q5 T, S
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
4 E& K6 ^" c# T% @   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．
" ], t; [+ u) C  W) T8 X(10,
: ^$ J& H9 z# i    10          60
4 o  G2 h$ _  z; C7 a' Z! ^
6 ^! U2 D) Y" Q% O7 v- d五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
% B4 Y  z8 U4 @% {) @( SR = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
2 p  Z2 Z& I% n2 b                                     ,m)             ,m,n)

1 v, S: j+ O( d+ ]  q( G六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
" l' R6 ~0 O4 |$ ]- N, x# e                                       1
1 ~) Z8 ]- d. M                                       MU
* {1 W8 g5 s9 [R = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)
6 u3 G2 |5 a5 n6 \: I* p" B/ f
七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：
% K# [1 N  N; t$ w' v1 ~   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)
  i4 G) G% H- U8 E7 r! w
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
- p% P. v  ~  _, w! j
1 G. e# i$ C/ a6 x" f6 F九．超几何分布随机数：
  v. Z2 ]9 [, D& r; L) C% n   R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)

& @8 H1 L: o& A$ c& r0 I; U十．对数正态分布随机数
& O( }. Q5 @% ?% u! i- k   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)
# e( g. Q$ T/ H9 ]; Z. r
十一．负二项随机数：
   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

十二．Poisson 随机数：
   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
9 @/ L, s) o! z6 J（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))

5 L' j* C6 S& i0 b" ?1 ~十三．Rayleigh 随机数：
   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：
, L3 X! E" M8 E5 e: ~4 X9 _' B   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)
0 i" u& n* O9 E% _
                                              42
十五．离散的均匀随机数：
' d1 B2 S1 i- f  SR = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)
# @- t0 h* x+ e& z$ w
十六．[A,B] 上均匀随机数
R = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
5 a9 i. W3 G/ U( H: h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．:
1 T- a) R" W7 |" r0 x; D
, p& {4 g- X. u4 Q! G4 s十七．Weibull 随机数
R = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)

NNNei256

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