matlab服从均匀分布代码

Matlab中可以使用unifrnd函数生成服从均匀分布的随机数。该函数的语法为：

X = unifrnd(a,b)
X = unifrnd(a,b,m)
X = unifrnd(a,b,m,n)
X = unifrnd(a,b,m,n,p,...)

其中，a和b分别表示均匀分布的上下限，m、n、p等参数表示生成的随机数的维度。例如，要生成10个服从[0,1]上均匀分布的随机数，可以使用以下代码：

X = unifrnd(0,1,10,1)

也可以使用rand函数实现，rand函数默认生成的是[0,1]上的均匀分布随机数，语法如下：

X = rand(m,n)

其中，m和n分别表示生成随机数的矩阵的行数和列数。例如，要生成一个2行3列的服从[0,1]上均匀分布的随机数矩阵，可以使用以下代码：

X = rand(2,3)

相关问题

由 ZMNL 方法，由服从均匀分布的随机数，生成服从指数分布的随机数的Matlab程序

可以使用逆变换法来实现 ZMNL 方法，生成服从指数分布的随机数。具体实现方式如下：

1. 生成服从均匀分布的随机数 U，范围为 [0,1]。

2. 将 U 带入指数分布的累积分布函数 F(x) = 1 - exp(-λx) 中，得到服从指数分布的随机数 X，即 X = -ln(1 - U) / λ。

下面是使用 Matlab 实现上述方法的代码：

function [X] = randexp(lambda, m, n)
% 生成服从指数分布的随机数
% lambda: 指数分布的参数
% m, n: 随机数矩阵的大小（可选参数，默认为 1）

if nargin < 2
    m = 1;
end
if nargin < 3
    n = 1;
end

U = rand(m, n);  % 生成服从均匀分布的随机数
X = -log(1 - U) / lambda;  % 使用逆变换法生成服从指数分布的随机数

end

使用示例：

lambda = 0.5;
X = randexp(lambda, 1000, 1);  % 生成大小为 1000x1 的服从指数分布的随机数矩阵
histogram(X);  % 绘制直方图

注意：这里的 ZMNL 方法与你提到的可能不同，因为我无法知道你指的具体是哪一种方法。

matlab由 ZMNL 方法，由服从均匀分布的随机数列，生成服从指数分布的随 机数列

在 MatLab 中，可以使用 ZMNL 方法（Ziggurat Method with Normalized Tables for Generating Random Variables）来生成服从指数分布的随机数列。下面是使用 ZMNL 方法生成服从指数分布的随机数列的示例代码：

function y = exprnd_zmnl(mu, m, n)
% 使用 ZMNL 方法生成服从指数分布的随机数列
% mu: 指数分布的比例参数
% m: 随机数矩阵的行数
% n: 随机数矩阵的列数

% 预处理
c = 1 / mu;
b = c / exp(1);
x = zeros(m, n);

% 生成随机数
for i = 1:m
    for j = 1:n
        while true
            u = rand();
            v = rand() * b;
            if u < b
                xij = v / u;
                if xij <= x_min(u)
                    y(i, j) = xij / c;
                    break;
                end
            else
                xij = b - log((v - b*u) / (c - u));
                if xij >= x_max(u)
                    y(i, j) = xij / c;
                    break;
                end
            end
        end
    end
end

function x_min = x_min(u)
% ZMNL 方法中的 x_min 函数
x_min = u * exp(-u);
end

function x_max = x_max(u)
% ZMNL 方法中的 x_max 函数
x_max = -log((c - u) / b);
end

end

在上面的代码中，我们使用了 ZMNL 方法中的 x_min 和 x_max 函数来确定每个随机数的取值范围。函数中的变量含义和具体实现可以参考 ZMNL 方法的相关论文。