matlab中产生随机数的十七种方式

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第一种方法是用 random 语句，其一般形式为
7 D. M6 y/ t) H+ l* ]+ Q# O$ s/ o                     y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，
9 V# l& g. _8 E7 U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:
+ ?) b. Y3 t1 h) c(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
* E2 |' C3 D9 Z& ]/ i" k8 H& q! A+ o. D第二种方法是针对特殊的分布的语句：
; j7 |8 e! y. O! }/ j6 a6 D1 {一． 几何分布随机数　 （下面的 P，m 都可以是矩阵）
' C) Y+ Q# y6 a2 d& C   R = geornd(P) 　 （生成参数为 P 的几何随机数）
' y8 i' @) a/ v/ R7 B2 h   R = geornd(P,m)　 （生成参数为 P 的 × m 个几何随机数）
" @' u( G, U9 i                                     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）
. T+ K; N# U5 q/ ]' [    例如
' Y6 z* n; a( [! N1 Q- b+ H* y(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)
! g* Z* N% F0 m/ g* M(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).

二．Beta 分布随机数
R = betarnd(A,B)　 （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）
& Y" G3 m" V8 b5 c5 k( ~6 _: _9 h' S& eR = betarnd(A,B,m)　 （生成 × m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）
                           １
3 k) W3 j1 C, L3 A% b7 n' B) VR = betarnd(A,B,m,n)　 （生成 m 行 n 列的 m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.
- f, ^1 V: Z# c- A) E
三．正态随机数
  G9 M0 M! m* L! U* e+ zR = normrnd(MU，SIGMA)　 （生成均值为 MU，标准差为 SIGMA 的正态随机数）
R = normrnd(MU，SIGMA,m)　 （生成 1× m 个正态随机数）
! l3 h: Y+ ]8 {2 \9 s# {( G- Y4 L                                       
R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的 m × n 个正态随机数）
   例如
(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 　 生成 5 个正态(0,1) 随机数
                                 
2 ^+ g5 m- |: b5 X8 b8 u7 ](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．

9 U) P/ O5 T1 n" O5 i四．二项随机数：类似地有
  Z$ }9 r- r) {9 e1 @* Y& iR = binornd(N,P)　　R = binornd(N,P,m) 　　R = binornd(N,p,m,n)
2 n% s1 @7 X' s3 ^   例如
. l4 L( S# ~; H. d( d   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．
(10,
    10          60
' Q  |% ]( F$ H2 c- ~# _7 F/ y
五．自由度为 V 的 χ 2 随机数：
R = chi2rnd(V)　 　　R = chi2rnd(V 　　　R = chi2rnd(V
* B7 ~( z8 K" y9 h) Z) J* ^! J5 B+ p                                     ,m)             ,m,n)

6 D; s: l7 |. A1 d5 ]" o; U; l4 o六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp                      随机数）：
                                       1
                                       MU
: A( y% z- m0 D: ?- r) a2 l3 hR = exprnd(MU)　　　R = exprnd(MU,m)　　R = exprnd(MU,m,n)

七．自由度为 V1， v2 的 F 分布随机数：
9 E% @: ~: m# n   R = frnd(V1，V2)　　 R = frnd(V1， V2,m)　　R = frnd(V1，V2,m,n)
$ _! t% n0 I9 d2 }
八． Γ ( A, λ ) 随机数：
" I3 N! D) f  _* X" h( A& f, x  p   R = gamrnd（A,lambda）　 R = gamrnd（A,lambda,m)　 R = gamrnd（A,lambda,m,n)
9 z2 j& w7 f' s9 R
- y9 X- H9 Z; G! r& X, C+ {九．超几何分布随机数：
   R = hygernd(N,K,M)　　　R = hygernd(N,K,M,m)　　R = hygernd(N,K,M,m,n)
% ^( K# S9 F" k) z
- @9 k$ ]3 Z# H# h$ h1 r+ q十．对数正态分布随机数
1 M& K4 t; K0 j! U$ \5 `  @  e   R = lognrnd(MU，SIGMA)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m)　 R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)
- u  C% U7 G1 v* a" P* P. c
十一．负二项随机数：
   R = nbinrnd(r,p)　　　R = nbinrnd(r,p,m)　　　R = nbinrnd(r,p,m,n)

$ b- u4 e8 R1 R0 s. R2 M# `0 t十二．Poisson 随机数：
   R = poissrnd(lambda) 　　R = poissrnd(lambda,m)　　R = poissrnd(lambda,m,n)
! W9 ]0 M2 Q4 d1 ]9 L    例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;　 R = poissrnd(lambda,1,10)
（或 R = poissrnd(lambda,[1 10])　 或 R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))

2 b8 {- A0 e( x& Z% l, e十三．Rayleigh 随机数：
   R = raylrnd(B) 　　　R = raylrnd(B,m)　　　R = raylrnd(B,m,n)
/ Z/ L* I3 ~& j/ |
9 @5 j3 b! b$ i- D: D十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：
& [0 |0 s2 ?) n   R = trnd(V) 　　　R = trnd(V,m)　　　R = trnd(V,m,n)
( U- N! Q# H( G7 w
                                              42
十五．离散的均匀随机数：
: q, o# i. C5 u2 Q# J9 |R = unidrnd(N) 　　R = unidrnd(N,m)　　R = unidrnd(N,m,n)

十六．[A,B] 上均匀随机数
! n2 _* [; O3 ]5 f7 [' e% FR = unifrnd(A,B) 　　R = unifrnd(A,B,m)　　R = unifrnd(A,B,m,n)
6 P( Q5 D% E* T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．:

十七．Weibull 随机数
3 G- H/ A) p4 rR = weibrnd(A,B) 　　R = weibrnd(A,B,m)　　R = weibrnd(A,B,m,n)
( P9 u$ b8 b5 q% y, k/ O

nevadaooo

17种方法，学习了

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shapeofyou888

棒棒哒

modengxian111

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