用matlab不断生成随机数

在Matlab中，可以使用rand函数生成随机数。例如，要生成一个1x5的随机数向量，可以使用以下代码：

r = rand(1,5)

其中，1表示向量的行数，5表示向量的列数。如果要生成一个区间为(a,b)内的N个随机数，可以使用以下公式：

r = a + (b-a).*rand(N,1)

其中，N表示随机数的个数，a和b分别表示区间的下限和上限。如果想要保存当前的随机数生成器状态，可以使用rng函数。例如，要保存当前状态并生成一个随机数向量，可以使用以下代码：

s = rng;
r = rand(1,5);

如果想要恢复之前保存的状态并生成一个与之前相同的随机数向量，可以使用以下代码：

rng(s);
r1 = rand(1,5);

需要注意的是，由于计算机生成的随机数实际上是伪随机数，因此如果想要生成真正的随机数，需要使用外部的随机数源。此外，如果需要生成高质量的随机数，可以使用Matlab中的其他随机数生成函数，如randn和randi。

相关问题

matlab约束条件下生成随机数

在MATLAB中，要在约束条件下生成随机数，可以使用unifrnd函数。unifrnd函数可以生成指定范围内的均匀分布随机数。下面是一个例子，演示如何在给定约束条件下生成随机数：

假设我们要在区间[a, b]内生成一个随机数，同时满足一个额外的约束条件c <= x <= d。其中，a、b、c、d分别为给定的值。

首先，我们可以使用unifrnd函数生成一个均匀分布的随机数，然后将其与约束条件进行比较，如果不满足约束条件，则继续生成新的随机数，直到满足约束条件为止。

a = 1; % 给定区间的下限
b = 10; % 给定区间的上限
c = 3; % 约束条件的下限
d = 7; % 约束条件的上限

x = unifrnd(a, b); % 生成一个均匀分布的随机数

while x < c || x > d % 判断是否满足约束条件
    x = unifrnd(a, b); % 重新生成一个随机数
end

disp(x); % 输出满足约束条件的随机数

在上面的例子中，通过使用while循环，不断重新生成随机数，直到满足约束条件为止。然后使用disp函数输出满足约束条件的随机数x。注意，这只是一个简单的例子，具体的约束条件可以根据实际需求进行修改。