mu=[38,54];sigma=[3.8,2.7]; % 生成样本点 N = 10000; x = normrnd(mu, sigma, N,2);错误使用 normrnd (第 33 行) 大小信息不一致。
时间: 2023-12-14 07:39:23 浏览: 41
这个错误提示是因为 `normrnd` 函数的参数 `mu` 和 `sigma` 的大小信息不一致。根据 `normrnd` 函数的语法:`normrnd(mu, sigma)` 生成符合正态分布的随机数时,`mu` 和 `sigma` 必须是相同大小的矩阵。在你的代码中,`mu` 和 `sigma` 是长度为 2 的向量,而 `normrnd` 函数却要求它们是大小相同的矩阵,因此出现了错误。
要解决这个问题,可以将 `mu` 和 `sigma` 转换成大小为 10000x2 的矩阵,这可以通过使用 `repmat` 函数来实现。具体来说,可以使用以下代码:
```
mu = [38,54];
sigma = [3.8,2.7];
N = 10000;
mu_matrix = repmat(mu,N,1);
sigma_matrix = repmat(sigma,N,1);
x = normrnd(mu_matrix, sigma_matrix);
```
这样就可以生成大小为 10000x2 的矩阵 `x`,其中每一行都是符合正态分布的随机数。
相关问题
mu=[38 54];sigma=[3.8 2.7]; % 生成样本点 N = 10000; x = normrnd(mu, sigma, N);错误使用 normrnd (第 33 行) 大小信息不一致。
这个错误是因为 `normrnd` 函数的输入参数 `mu` 和 `sigma` 的维度不匹配。在这种情况下,`mu` 和 `sigma` 应该是向量,而不是矩阵。你可以将它们改为行向量,像这样:
```matlab
mu = [38, 54];
sigma = [3.8, 2.7];
N = 10000;
x = normrnd(mu, sigma, N, 2);
```
这个修改将生成一个大小为 `10000 x 2` 的矩阵,其中第一列对应于均值 `mu(1)` 和标准差 `sigma(1)`,第二列对应于均值 `mu(2)` 和标准差 `sigma(2)`。
%目标函数y=x(1)*x(2)-1500;mu=[38 54];sigma=[3.8 2.7] %用MCMC生成样本并且用子集模拟,有子集域值和子集空间,计算失效概率matlab实现
以下是基于MCMC和子集模拟的失效概率计算的MATLAB代码:
```matlab
% 目标函数
target_func = @(x) x(1)*x(2)-1500;
% 子集域值
mu = [38 54];
sigma = [3.8 2.7];
% 子集空间
subset_space = [35 40; 50 60];
% MCMC参数
num_samples = 100000;
burn_in = 5000;
% 生成MCMC样本
samples = mhsample(mu, num_samples, ...
'logpdf', @(x) log(normpdf(x, mu, sigma)), ...
'proprnd', @(x) x + normrnd(0, 0.1, size(x)), ...
'symmetric', true, 'burnin', burn_in);
% 计算失效概率
num_failures = 0;
for i = 1:num_samples-burn_in
x = samples(i,:);
if x(1) < subset_space(1,1) || x(1) > subset_space(1,2) ...
|| x(2) < subset_space(2,1) || x(2) > subset_space(2,2)
num_failures = num_failures + 1;
end
end
failure_prob = num_failures / (num_samples - burn_in);
disp(['失效概率:' num2str(failure_prob)]);
```
在上述代码中,我们首先定义了目标函数 `target_func`、子集域值 `mu` 和 `sigma`、以及子集空间 `subset_space`。接着,我们使用MATLAB的 `mhsample` 函数生成MCMC样本。这个函数需要指定目标分布的对数概率密度函数,以及一个用于生成新样本的提议分布。在本例中,我们使用正态分布作为提议分布,并将其设置为对称分布(即提议分布在正向和反向运动时的概率相等)。我们还设置了燃烧期(burn-in)为5000,以便让样本从初始状态转移到目标分布的状态。
生成样本后,我们遍历每个样本,检查它是否落在子集空间之外。如果是,则将失效计数器 `num_failures` 加1。最后,我们计算失效概率并输出结果。
需要注意的是,由于MCMC采样是随机的,因此每次运行上述代码的结果可能会略有不同。为了获得更准确的结果,可以增加MCMC样本的数量或燃烧期的长度。