matlab正态分布采样

在Matlab中，可以使用函数`mvnrnd`来进行正态分布采样。该函数的语法是 `r = mvnrnd(MU, SIGMA, cases)`，其中MU是均值向量（1*d），SIGMA是协方差矩阵（d*d），cases表示需要抽取的样本数。函数返回一个cases*d的矩阵r，其中每一行都是一个从指定均值和协方差的正态分布中随机抽取的样本。

另外，根据引用中的描述，Matlab中产生的n维正态样本的每个分量都是相互独立的，或者说，协方差矩阵是一个数量矩阵mI，其中m为样本维度。例如，使用`randn`函数可以产生一个n维正态分布样本，其协方差矩阵为单位矩阵I。

如果你想自定义一个函数来生成多元正态分布的样本，可以参考引用中给出的`multivrandn`函数。该函数从N(u, R)中抽取M个样本，其中u是均值向量（行向量），R是协方差矩阵，它必须是正定的。函数返回一个M*d的矩阵，其中每一行都是从指定均值和协方差的正态分布中随机抽取的样本。

综上所述，在Matlab中可以使用`mvnrnd`函数进行正态分布采样，也可以使用`randn`函数生成相互独立的正态分布样本，或者自定义一个函数来生成多元正态分布的样本。

相关问题

matlab 随机采样

在MATLAB中，随机采样是通过一些内置的函数实现的。常用的随机采样函数有rand，randi和randn。

rand函数用于生成服从均匀分布的随机数。它返回[0, 1]之间的均匀分布的随机数。如果我们需要在其他区间内进行采样，例如[1, 10]，我们可以使用rand函数生成[0, 1]之间的随机数，然后通过线性变换来实现相应的区间内的随机采样。

randi函数用于生成整数的随机数。我们可以指定生成的随机数的范围和大小。例如，randi([1, 100], 1, 10)将生成一个包含了10个1到100之间的随机整数的向量。

randn函数用于生成服从正态分布的随机数。正态分布的随机数具有均值为0和标准差为1的特性。我们可以通过指定均值和标准差来生成相应需要的正态分布的随机数。

除了这些内置的函数，MATLAB还提供了其他一些用于随机采样的函数，例如randsample和randperm。randsample函数可以从给定的样本中进行采样，而randperm函数用于生成给定范围内的随机排列。

综上所述，在MATLAB中，可以使用rand，randi，randn等内置函数进行随机采样。根据具体的需求，可以选择合适的函数来生成服从均匀分布、整数分布或正态分布的随机数。

设目标分布为二元正态分布，用matlab写出其Gibbs抽样代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例来执行二元正态分布的 Gibbs 抽样：

% 设定参数和初始值
mu1 = 0; sigma1 = 1;
mu2 = 0; sigma2 = 1;
x1 = 0; x2 = 0;

% 迭代步数和热启动期
nIter = 10000; burnIn = 1000;
samples = zeros(nIter, 2);

% 开始 Gibbs 抽样
for i = 1:nIter
    % 从条件分布 p(x1|x2) 中采样
    x1 = normrnd(mu1 + sigma1 / sigma2 * (x2 - mu2), sqrt(1 - (sigma1 / sigma2)^2));
    
    % 从条件分布 p(x2|x1) 中采样
    x2 = normrnd(mu2 + sigma2 / sigma1 * (x1 - mu1), sqrt(1 - (sigma2 / sigma1)^2));
    
    % 保存样本
    samples(i, :) = [x1, x2];
end

% 丢弃热启动期的样本
samples = samples(burnIn+1:end, :);

% 绘制样本分布
scatter(samples(:,1), samples(:,2), 10, 'filled')
xlabel('x1'); ylabel('x2');
title('Gibbs 抽样结果')

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行参数和初始值的设定，并进行适当的调整。