用MATLAB生成均值为0.5，方差为0.2的5×3二维正态分布矩阵D2；

可以使用MATLAB中的`mvnrnd`函数生成二维正态分布矩阵。具体实现如下：

mu = [0.5 0.5];
sigma = [0.2 0; 0 0.2];
D2 = mvnrnd(mu, sigma, 5);

这里将均值向量`mu`设为[0.5, 0.5]，协方差矩阵`sigma`设为[0.2, 0; 0, 0.2]，然后使用`mvnrnd`函数生成一个5×2的矩阵，即5个二维正态分布样本。

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用MATLAB生成均值0.5，方差1.44的5行6列矩阵

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数生成正态分布的随机矩阵，并通过调整其输出来得到你所需的均值和方差。由于MATLAB的`randn`函数默认生成均值为0、方差为1的正态分布随机矩阵，为了得到均值为0.5、方差为1.44的矩阵，你需要进行一些数学运算。

根据正态分布的性质，一个正态分布随机变量的线性变换仍然是正态分布的，因此可以通过调整输出矩阵来得到所需的均值和方差。

具体来说，对于方差的调整，因为`randn`生成的是标准正态分布（均值为0，方差为1），所以可以将输出乘以所需的方差的平方根来得到新的方差。对于均值的调整，可以直接给输出矩阵加上均值。

所以，生成一个5行6列、均值为0.5、方差为1.44的矩阵的MATLAB代码如下：

mu = 0.5;  % 所需均值
sigma = sqrt(1.44);  % 所需方差的平方根

% 生成5行6列的随机矩阵，并调整其均值和方差
randomMatrix = mu + sigma * randn(5, 6);

这段代码首先定义了所需的均值`mu`和方差的平方根`sigma`。然后，它创建了一个5行6列的矩阵，该矩阵的元素是从标准正态分布中抽取的随机数，并通过乘以`sigma`调整方差，再加`mu`调整均值，从而生成了所需的矩阵。

MATLAB求产生均值为1，方差为0.2的500个正态分布的随机数

可以使用MATLAB中的randn函数生成正态分布的随机数，然后对生成的随机数进行线性变换，使得均值为1，方差为0.2。具体代码如下：

mu = 1; % 均值
sigma = sqrt(0.2); % 标准差
n = 500; % 生成的随机数个数
x = mu + sigma * randn(n, 1); % 生成正态分布的随机数
disp(x); % 输出随机数