查询并给出产生指数分布随机数的方法。

在MATLAB中，你可以使用`randi`或`randn`函数结合指数分布的数学定义来生成指数分布的随机数。指数分布通常用于描述事件发生的平均等待时间，它的概率密度函数（PDF）为：

\[ f(x; \lambda) = \begin{cases} \lambda e^{-\lambda x}, & x \geq 0 \\ 0, & x < 0 \end{cases} \]

其中 `\(\lambda\)` 是率参数，表示事件发生的频率。

以下是两种生成指数分布随机数的方法：

1. **用正整数生成** (如果`\(\lambda\)`很小，适合离散化处理)

lambda = 0.5; % 设置率参数
x_discrete = -log(1-rand(1, N))/lambda; % N是你想要的样本数量

这里，我们取对数的负倒数，因为 `-ln(1-u)` 对于均匀分布 `u~U(0,1)` 来说等价于从 `(0, infinity)` 的指数分布中抽取数值。

2. **连续指数分布** (适用于小数和浮点数)

lambda = 0.5; % 设定λ值
x_continuous = -log(rand)/lambda; % 这里rand是标准均匀分布，直接生成指数分布的数值

请注意，上述代码中的 `N` 可以根据你的需求替换为你需要生成的随机数的数量。如果你需要更多的控制，例如改变分布的形状，可能需要使用其他库，如`Statistics and Machine Learning Toolbox`中的`exponentialDistribution`。