matlab rng函数

Matlab中的rng函数是用于设置随机数生成器的种子的函数。种子是一个起始值，它确定了随机数生成器生成的随机数序列。通过设置不同的种子，可以得到不同的随机数序列。

rng函数有多种用法，下面是其中几个常见的用法：

1. 设置种子为固定值：
通过将种子设置为一个固定的整数值，可以确保每次运行程序时得到相同的随机数序列。例如：

   rng(123);

2. 设置种子为当前时间：
通过将种子设置为当前时间，可以使得每次运行程序时得到不同的随机数序列。例如：

   rng('shuffle');

3. 设置种子为默认值：
如果不显式地设置种子，那么Matlab会使用默认的种子值。默认情况下，种子值是0。例如：

   rng;

需要注意的是，rng函数只会影响后续生成的随机数序列，不会改变已经生成的随机数序列。

相关问题

matlab rng函数

Matlab的rng函数是用来控制随机函数生成的一个函数。使用rng函数，我们可以指定一个种子(seed)，以确定随机数的生成方式。

在Matlab中，随机数并不是即时生成的，而是预先生成的一个长序列。rng函数的作用就是从这个序列中选择不同的数值。通过指定不同的种子，我们可以获得不同的随机序列。

rng函数的语法是rng(seed)，其中seed是一个整数值，用来确定随机序列的生成方式。

通过控制随机数的产生，我们可以对随机变量进行实验，并使用rng函数来复现实验结果。这对于Monte Carlo方法等需要大量随机数的应用非常有用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab中的rng函数](https://blog.csdn.net/Anne033/article/details/115295056)[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%"]
- *2* *3* [matlab rng函数使用说明](https://blog.csdn.net/weixin_40946248/article/details/120033357)[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%"]
[ .reference_list ]

matlab中rng函数

在MATLAB中，rng函数是用于设置和控制随机数生成器的函数。它接受一个种子值作为输入，该种子值可以是一个整数或一个长度不超过 624 的向量。

当使用rng函数设置种子值时，它将影响MATLAB中所有随机数生成器函数的输出。这包括rand，randn，randi等函数。

以下是rng函数的语法：

rng(seed)
rng(seed, generator)
rng(seed, generator, flag)

其中，seed是一个整数或向量，用于设置随机数生成器的种子值。generator是一个字符向量，用于指定随机数生成器的类型，可以是'mt19937'或'combRecursive'，默认值为'mt19937'。flag是一个字符向量，用于指示如何使用种子值，可以是'default'，'twister'或'v5uniform'，默认值为'default'。

例如，以下代码将设置种子值为123，并使用mt19937生成器生成随机数：

rng(123, 'mt19937');

需要注意的是，由于随机数生成器是伪随机数生成器，因此对于相同的种子值，生成的随机数序列将始终相同。因此，rng函数的使用可以使随机数生成过程可重复。