matlab 给定范围生成随机数 代码

在MATLAB中，你可以使用`randi`函数来生成指定范围内的随机整数，或使用`rand`函数生成0到1之间的随机浮点数，然后乘以范围并向下取整以获得所需的范围。以下是生成特定范围随机数的例子：

**生成指定范围内的随机整数：**

% 定义范围
lower_bound = 1;
upper_bound = 100;

% 生成随机整数
random_integers = randi([lower_bound, upper_bound], [n, m]);

在这里，`[lower_bound, upper_bound]`指定了随机数的范围，`[n, m]`则代表你需要生成的随机数组的维度。

**生成指定范围内的随机浮点数：**

% 定义范围
range_min = 0;
range_max = 1; % 如果你想生成0到1之间的小数

% 生成随机浮点数
random_floats = range_min + (range_max - range_min) * rand(n, m);

如果你想要的是均匀分布的随机小数，可以在`rand`的基础上做变换。如果你想生成非均匀分布的随机数，可以使用更复杂的概率分布函数，如`randn`（正态分布）或`cumulativeDistributionFunction`（自定义累积分布）。

相关问题

matlab生成高斯分布的随机数代码

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数来生成标准正态分布（即均值为0，方差为1的高斯分布）的随机数。如果你想生成其他均值和标准差的高斯分布，可以先创建一个均值向量和标准差向量，然后利用它们对`randn`的结果进行变换。

以下是生成高斯分布随机数的基本步骤：

% 设置需要生成的随机数的数量
num_random_numbers = 100; % 可以根据需要调整

% 设置高斯分布的均值和标准差
mean_value = 5; % 均值
std_deviation = 2; % 标准差

% 生成标准正态分布的随机数
standard_normal_numbers = randn(1, num_random_numbers);

% 应用均值和标准差转换到目标分布
gaussian_numbers = mean_value + std_deviation * standard_normal_numbers;

这段代码会生成一个大小为`num_random_numbers`的一维矩阵`gaussian_numbers`，其元素按照给定的均值和标准差服从高斯分布。

逆转法生成随机数的Matlab程序

逆转法（Inverse Transform Method）是一种生成服从给定分布的随机数的方法，这里是一个用Matlab实现的程序，以生成标准正态分布为例：

function r = inverse_transform(n)
% n: 生成随机数的个数

% 生成随机数
for i = 1:n
    u = rand();
    r(i) = sqrt(2) * erfinv(2 * u - 1);
end
end

其中，erfinv函数是Matlab中的反误差函数（Inverse Error Function），用于计算概率分布函数的反函数，即逆转法的核心部分。这里的代码生成的是标准正态分布的随机数，如果需要生成其他分布的随机数，只需要将erfinv函数替换成相应的反函数即可。