rand('state',7*sum(100*clock)+3);和rand('state',sum(100*clock)); %产生服从U(0,1)分布的随机序列的区别

这两段代码都是用来设置MATLAB中的随机数生成器种子，从而产生服从U(0,1)分布的随机序列。它们的区别在于设置种子的方法不同。

第一段代码中，使用了7*sum(100*clock)+3作为种子。这个种子由3个部分组成：7、sum(100*clock)和3。其中，sum(100*clock)表示当前时间的总毫秒数，即从某个起始时间（通常是MATLAB程序开始运行时）开始算起，到当前时刻为止的毫秒数之和。这个值每次程序运行时都不同，因此可以保证每次程序运行时生成的随机数序列是不同的。7和3是为了使种子更加复杂，增加随机性。

第二段代码中，使用了sum(100*clock)作为种子。这个种子只有一个部分，即当前时间的总毫秒数。这个值每次程序运行时都不同，因此可以保证每次程序运行时生成的随机数序列是不同的。与第一段代码不同的是，这个种子比较简单，可能导致生成的随机数序列不够随机。

总的来说，第一段代码设置的种子更加复杂，生成的随机数序列更加随机，但是计算成本也更高。第二段代码设置的种子比较简单，生成的随机数序列可能不够随机，但是计算成本较低。

相关问题

rand('state',7*sum(100*clock)+3); d2=rand(1,azi_num);

这段代码使用MATLAB中的rand函数生成一个大小为1xazi_num的随机矩阵d2，其中azi_num为之前定义的变量，表示方位角的数量。与之前的代码不同的是，这里在生成随机数之前通过rand('state',7*sum(100*clock)+3)设置了随机数生成器的起始种子。具体而言，7*sum(100*clock)+3可以生成一个基于当前时间的整数种子，可以保证每次程序运行时生成的随机数序列是不同的。这里使用了rand('state',seed)的形式进行设置，其中seed表示随机数生成器的起始种子。通过设置起始种子，可以控制随机数的生成过程，保证每次程序运行时生成的随机数序列是可重复的。

rand('state',sum(100*clock))

`rand('state',sum(100*clock))` 是 MATLAB 中用于设置随机数生成器状态的一种方式。这里 `rand` 函数通常用于产生一系列伪随机数，而 `'state'` 参数是用来指定随机数发生器（RNG）的状态。

`sum(100*clock)` 部分，`clock` 是 MATLAB 内置函数，返回当前的时间（以秒为单位的小数值），乘以 100 后得到一个整数。这个表达式的结果会被转换成一个整数序列，然后求和。

当你调用 `rand('state',total)` 时，`total` 通常是基于时间的一个变化值，这样每次程序运行时都会生成一组不同的随机数序列，从而模拟出非重复的随机数流。这种做法常被用来测试或复现特定结果，因为你可以根据总和恢复到同一随机种子状态。

如果你想知道如何使用这种方法来设置随机数生成器并创建可重复的结果，可以这样做：

% 设置初始随机数种子
initial_seed = sum(100 * clock);
rand('state', initial_seed);

% 接下来生成的随机数将是可重复的
repeated_randoms = rand(n, m);

如果你想了解更详细的内容，比如不同类型的随机数生成器或如何确保随机性等，可以继续询问：