1. 利用 MA1LAB 提供的rand 函数生成30000个符合均匀分布的随机数,然后检验随机数-|||-的性质。-|||-(1)均值和标准方差。-|||-(2)最大元素和最小元素。-|||-(3)大于0.5的随机数个数占总数的百分比。

使用MA1LAB（假设这是一个编程环境，如MATLAB）生成符合均匀分布的随机数并进行分析的过程可以分为以下几个步骤：

1. **生成随机数**:
使用`rand(1, 30000)`函数可以得到一个1x30000的矩阵，每个元素都是0到1之间的均匀随机数。

random_numbers = rand(1, 30000);

2. **计算均值和标准方差**:
- 均值（Mean）是所有数值加起来再除以总数量，标准方差（Standard Deviation）衡量数据点分散程度，可以用`mean`和`std`函数计算。

   mean_value = mean(random_numbers);
   std_dev = std(random_numbers);

3. **查找最大和最小元素**:
可以直接通过`max`和`min`函数找到数组中的最大和最小值。

   max_element = max(random_numbers);
   min_element = min(random_numbers);

4. **统计大于0.5的随机数占比**:
首先找出大于0.5的元素，然后除以总数乘以100%。

   above_half_count = sum(random_numbers > 0.5);
   percentage_above_half = above_half_count / length(random_numbers) * 100;

将上述代码组合在一起：

% 生成随机数
random_numbers = rand(1, 30000);

% 计算属性
mean_value = mean(random_numbers);
std_dev = std(random_numbers);
max_element = max(random_numbers);
min_element = min(random_numbers);
above_half_count = sum(random_numbers > 0.5);
percentage_above_half = above_half_count / length(random_numbers) * 100;

% 显示结果
disp("均值: " + mean_value);
disp("标准方差: " + std_dev);
disp("最大元素: " + max_element);
disp("最小元素: " + min_element);
disp("大于0.5的随机数占比: " + percentage_above_half + "%");

完成以上操作后，就可以查看随机数的统计特性了。