matlab产生随机数高斯

在Matlab中，可以使用rand和randn函数生成随机数。rand函数生成的是均匀分布的随机数，而randn函数生成的是符合正态(高斯)分布的随机数。如果想要生成符合正态分布的随机数，可以使用normrnd函数。normrnd函数可以指定均值和方差，以生成符合指定均值和方差的正态分布的随机数。例如，normrnd(a, b, c, d)可以生成均值为a，方差为b，大小为c×d的随机矩阵。需要注意的是，计算机产生的随机数实际上是伪随机数，因为它们是通过数学方法生成的，具有周期性和可重复性。真正的随机数需要使用其他方法，如投掷骰子、噪声发生器或放射性物质，但这些方法不适合计算机生成大量随机数的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

matlab 高斯随机数

在MATLAB中可以使用`randn`函数来生成高斯分布的随机数。具体操作如下：

1. 打开MATLAB软件
2. 在命令窗口输入以下代码：

% 生成一个1x10的高斯分布随机数向量
x = randn(1,10)

3. 按下回车键，MATLAB将会生成一个1x10的高斯分布随机数向量并将其赋值给变量x。如果需要生成更多的随机数，可以修改第二个参数。

注意：`randn`函数生成的随机数符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。如果需要生成其他均值和方差的高斯分布随机数，可以通过线性变换实现。

matlab 检验随机数是否符合高斯分布

在MATLAB中，可以使用统计工具箱中的函数`normplot`来检验随机数是否符合高斯分布。该函数可以绘制正态概率图，将生成的随机数与理论的正态分布进行比较。

首先，生成一组随机数，假设为`r`。然后，使用`normplot`函数来绘制正态概率图。如果生成的随机数符合高斯分布，那么在正态概率图中，数据点应该近似地落在一条直线上。

以下是一个示例代码：

% 生成随机数
r = normrnd(0, 1, 100, 1);

% 绘制正态概率图
normplot(r);

运行以上代码后，如果生成的随机数符合高斯分布，那么正态概率图中的数据点应该近似地落在一条直线上。如果数据点呈现出明显的偏离直线的趋势，那么说明生成的随机数不符合高斯分布。

请注意，这只是一种初步的检验方法，更加严格的检验方法可以使用统计工具箱中的其他函数，如`kstest`或`chi2gof`。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab 的随机函数（高斯分布 均匀分布 其它分布)](https://blog.csdn.net/weixin_39715513/article/details/115883757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [数值分析Matlab二维正态(高斯)分布以及协方差矩阵](https://blog.csdn.net/chuoshao2508/article/details/100823015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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