随机数 matlab
时间: 2023-10-18 15:25:53 浏览: 45
在Matlab中,可以使用统计工具箱(Statistic Toolbox)来生成各种分布的随机数。除了基本的分布,还可以使用内部函数生成符合其他分布的随机数。其中,生成的随机数可以服从正态分布,具有均值为mu,标准差为sigma,且可以排列成多维向量,如M*N*P...的矩阵。如果只指定M,则生成M*M的矩阵;如果指定[M,N],可以省略方括号。以下是一些示例:
1. 生成服从正态分布的随机数:
randn(M,N) 生成M*N的矩阵,服从标准正态分布。
normrnd(mu,sigma,M,N) 生成服从均值为mu,标准差为sigma的正态分布的随机数。
2. 生成服从均匀分布的随机数:
rand(M,N) 生成M*N的矩阵,服从(0,1)的均匀分布。
unifrnd(a,b,M,N) 生成服从(a,b)的均匀分布的随机数,其中a和b是上下界。
除了这些基本的分布,还可以使用其他内部函数生成更多种类的随机数。例如,使用unifrnd函数可以从给定的向量a和b中分别产生一个随机数,组成随机矩阵。例如,当a = 0:4,b = 1:5时,可以使用unifrnd(a,b)生成一个随机矩阵,其中每个元素都是从(0,1)(1,2)(2,3)(3,4)(4,5)中随机选择的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【matlab编程】matlab随机数函数](https://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/21035241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLAB中生成随机数方法总结](https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/90437951)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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