MATLAB随机数生成器

piday123

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。
2、randn()
生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数
* r' r  U1 [* ]* d- B' w基本语法：randn([M,N,P,…])
解释同1
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。
# Z: W( ^& n* k- y8 Q2 T0 m# ~9 v( _% K3、unifrnd()
" ]9 y2 W  K( [) p7 o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,…])
; T* V6 {3 j1 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。
0 Y( \) B1 I: V% f' e0 h- c4、normrnd()
, M$ O5 c* b3 E9 I+ v" b, R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()
9 x9 b8 Y7 i/ |0 Y  Y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
7 Y; C0 Y& p( s2 ?! ?/ k8 b基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,…])
6、frnd()
生成服从F分布的随机数，F分布有两个参数：v1,v2
( f$ b. ~: g0 ?/ f4 }( b" v4 b基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
7、trnd()
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,…])
/ v" f( ^8 Z) i6 n: W4 E3 A# J& Lt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。
+ \+ n9 F. S' E) C5 z) ]" j+ y8、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。


& S, Y, e3 m# ]1 Y! i& F
基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,…])
* ^% C% ?* R, A$ P: r, [9、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。

) \, T. a" {3 O: k/ y1 c
7 j& k3 ^4 l3 x( w. ?: W
4 |. D+ y0 P+ u3 O6 I3 n$ a/ m9 d
基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,…])
% V7 a1 T3 e4 |3 ^% ^+ G9 ^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
$ l. F  I4 r6 `- Q% e' S


% S# ^+ W- A( {$ z9 _基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
11、logrnd()
# B# o, z( z: `( O1 d" g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。
% Y, a7 H% a+ J. I


* _# V5 C1 k  ?3 ^基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
12、raylrnd()
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

) A9 K3 q& ?, l2 J$ F. z1 J8 v

, S) M! b" q& Q, t: A8 h
0 B/ P/ O& H' h9 V) a基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,…])
5 P" X0 B4 E0 \* j13、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。
1 M1 M! h4 ]2 {1 a4 U* P- m9 X! R
' |0 S# u1 C9 }' ~& x


3 u% K6 ?/ {8 `/ D! O基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,…])

% Q; f: G0 n+ Y还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

9 ~4 m$ T2 D9 N9 V0 a14、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。
5 w/ R: [" i' g$ \9 k7 O基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,…])
! n" v; v+ M8 R1 ?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
0 n3 y! b, F# s# d, o, {+ o$ k基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,…])
2 x/ Z5 f& M( o: L1 l$ x16、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,…])
/ j* {0 v1 ~* J" a/ f4 D; }17、poissrnd()
7 I0 q1 e0 F' ^7 U2 G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：
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
& u4 j( v; h" H$ J$ nchi2rnd 卡方分布的随机数生成器
) X, O% e' F2 dexprnd 指数分布的随机数生成器
, _7 m! H! f0 i8 ]4 |4 Y- f0 W. nfrnd 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
" i0 g* |' z* N' F' Vlognrnd 对数正态分布的随机数生成器
8 ^8 ~# }7 i) K' e) R$ cnbinrnd 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
8 Y8 {8 l/ g+ m) i. n" @# Vnctrnd 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
3 g6 }* N# ^! T1 m( F% L0 T: w; Mnormrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
  ?) Y4 n) L8 ]! @& Ipoissrnd 泊松分布的随机数生成器
. _( O# y' g+ ^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
: ^* a1 N4 l' F, M2 S9 Qweibrnd 威布尔分布的随机数生成器

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