matlab 取随机数

在Matlab中，有多种算法可以用来生成随机数。其中包括平方取中法、混合同余法、乘同余法以及生成柯西分布、正态分布和贝努里-高斯分布的随机数列等方法。

在Matlab中，生成随机数的原理是将上一个生成的随机数作为下一个生成的随机数的输入。比如f(1)=0.4170，f(2)为将0.4170作为输入，带入到Matlab内部算法中生成的数是0.7203，f(3)为将0.7203作为输入，生成的数是1.1437e-04，如此往复生成的这一列随机数称为全局列表或全局流。换句话说，当确定了第一个随机数后，后面的随机数也都被确定了，因此第一个随机数尤其重要，称为随机种子（random seed）。

需要注意的是，当重新启动Matlab后，随机因子会被重置，导致之前的随机实验结果可能会一致。如果想要重置Matlab的随机数生成器，可以使用rng()函数，该函数可以重置随机数生成器的起始值，使随机因子回到初始状态，从而保证生成的随机数不会发生变化。rng()函数中的参数是非负整数，如果是小数，则会自动舍去小数部分。

相关问题

matlab取随机数

在Matlab中，可以使用不同的算法来生成随机数。常用的算法包括平方取中法、混合同余法、乘同余法等。通过这些算法，可以生成不同分布的随机数，如柯西分布、正态分布和贝努里-高斯分布。
生成(0,1)区间上均匀分布的随机数可以使用rand函数，其基本语法为rand([M,N,P...])，其中M、N、P等参数用于指定生成多维向量的大小。如果只给出M参数，则生成M*M矩阵，如果参数为[M,N，则可以省略方括号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab随机数生成](https://download.csdn.net/download/Zengmeng1998/13097437)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB实现随机数方法合集](https://blog.csdn.net/qq_29736627/article/details/127230940)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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matlab中取随机数

在 MATLAB 中，你可以使用函数 `rand` 来生成随机数。以下是一些常用的用法：

- 生成一个在区间 [0,1) 内均匀分布的随机数：`rand`
- 生成一个在区间 [a,b) 内均匀分布的随机数：`a + (b-a)*rand`
- 生成一个服从正态分布 N(μ,σ^2) 的随机数：`mu + sigma*randn`
- 生成一个在区间 [a,b] 内均匀分布的随机整数：`randi([a,b])`

你可以根据具体的需要选择相应的用法来生成随机数。