采用混合同余法产生（0,1）均匀分布的随机数，随机数个数为100，计算该序列均值和方差与理论值之间的误差大小。改变随机数个数重新计算，比较计算结果的差异，填写下表。matlab

混合同余法通常用于生成伪随机数，其中最常用的算法如Mersenne Twister等可以在Matlab中通过`rand`函数实现。为了生成(0,1)的均匀分布随机数，并计算100个随机数的均值和方差，可以按照以下步骤操作：

1. 使用`rand(1,100)`生成100个0到1之间的随机数。
2. 计算平均值（均值 = sum(random_numbers)/100），并求出理论上的均值，即0.5。
3. 计算方差，可以使用`var(random_numbers)`得到样本方差，理论方差也为1/(12*100)，因为对于均匀分布，方差等于期望值除以n减一。
4. 计算两个值的实际误差：均值误差 = |实际均值 - 理论均值| 和 方差误差 = |实际方差 - 理论方差|。

然后，你可以改变随机数个数，例如增加到200、300等，重复上述过程，并记录每次实验的误差。注意，由于随机性的存在，每次运行的结果可能会有所不同。为了展示这种差异，你可能需要做多次实验并取平均值来减少偶然性的影响。

下面是简单的示例代码片段：

% 生成随机数
random_numbers = rand(1, 100);

% 计算均值和方差
mean_value = mean(random_numbers);
variance_value = var(random_numbers);

% 理论值
theoretical_mean = 0.5;
theoretical_variance = 1 / (12 * length(random_numbers));

% 误差计算
mean_error = abs(mean_value - theoretical_mean);
variance_error = abs(variance_value - theoretical_variance);

% 扩大范围并重复计算
for i = 2:5 % 假设你想计算更多次
    n = i * 100; % 新的随机数个数
    random_numbers_new = rand(1, n);
    
    ... (类似上面的步骤，替换100为n)
end

% 将误差数据保存到表格中
results_table = table([mean_errors; variance_errors], 'VariableNames', {'Mean Error', 'Variance Error'});

这个例子只展示了如何计算和比较误差，如果你想要创建一个详细的表格，你需要在循环结束后将所有结果添加到一起。记得在每个循环之后更新`results_table`。