解释：rng(100,'twister')

这是一个MATLAB中的函数，用于设置随机数生成器的种子和算法。其中，100是用来设置随机数生成器的种子，'twister'表示使用的是Mersenne Twister算法。种子的作用是确定随机数生成器的初始状态，从而确定生成的随机数序列。相同的种子会产生相同的随机数序列，因此在需要重复实验的情况下，可以使用相同的种子来保证结果的可重复性。而Mersenne Twister算法是一种高质量的随机数生成算法，可以产生高质量的随机数序列。

相关问题

std::mt19927 rng

std::mt19937是C++11中提供的一个伪随机数生成器的类模板。它使用Mersenne Twister算法来生成高质量的随机数。

Mersenne Twister算法是由松本真和西村拓士在1997年开发的一种非常常用的伪随机数生成算法。它的主要特点是周期长达2^19937-1，产生的随机数具有良好的统计特性。

在使用std::mt19937之前，我们需要包含头文件<random>，然后可以使用std::mt19937类来创建一个伪随机数生成器对象。

示例代码如下所示：

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
    std::mt19937 rng; // 创建一个默认初始化的伪随机数生成器对象
    std::uniform_int_distribution<int> dist(1, 100); // 创建一个均匀分布的整数分布器，范围为1到100

    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        int random_number = dist(rng); // 生成一个随机数
        std::cout << random_number << " ";
    }

    return 0;
}

这段代码会生成并输出10个范围在1到100之间的随机整数。

matlab中rng函数

在MATLAB中，rng函数用于控制随机数生成器的种子（seed）和算法。该函数有多种用法，以下是其中的一些示例：

1. 控制生成器的种子：

rng(seed) % 使用指定的种子
rng('default') % 使用默认种子
rng('shuffle') % 使用当前时间作为种子

2. 控制生成器的算法：

rng('v5normal') % 用于生成正态分布的算法
rng('twister') % 用于生成均匀分布的算法
rng('combRecursive') % 用于生成整数的算法

3. 生成指定范围内的随机数：

r = randi([a b],m,n) % 生成一个 m×n 的矩阵，其中每个元素都在 [a,b] 范围内
r = randn(m,n) % 生成一个 m×n 的矩阵，其中每个元素都服从标准正态分布