利用matlab用取舍法产生标准正态分布N(0,1)的随机数。

可以使用Matlab中的randn函数生成标准正态分布N(0,1)的随机数。具体实现方法如下：

1. 生成一个均匀分布在(0,1)之间的随机数序列。

2. 将均匀分布的随机数序列转换成标准正态分布的随机数序列。

转换方法为：对于一个均匀分布的随机数U，通过取舍法得到两个标准正态分布的随机数X和Y，使得X^2+Y^2<=1，然后令X和Y分别乘以sqrt(-2lnU/X^2+Y^2)即可。

以下是Matlab代码实现：

% 生成n个标准正态分布的随机数
n = 10000;
U = rand(n, 1);
X = zeros(n, 1);
Y = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    while true
        X(i) = 2*rand()-1;
        Y(i) = 2*rand()-1;
        if X(i)^2 + Y(i)^2 <= 1
            break;
        end
    end
end
Z = X .* sqrt(-2*log(U) ./ (X.^2 + Y.^2));

注意：由于取舍法的不确定性，上述实现方法可能会导致生成的随机数序列不够均匀。为了提高生成随机数的质量，可以使用更加高效的Box-Muller变换方法。

相关问题

用取舍法产生标准正态分布N(0,1)的随机数

产生标准正态分布N(0,1)的随机数，可以使用取舍法（Rejection Sampling）。

具体实现步骤如下：

1. 生成两个均匀分布的随机数U1和U2，范围均为[0,1]。

2. 计算V1和V2，公式为：

V1 = 2 * U1 - 1

V2 = 2 * U2 - 1

3. 计算S = V1^2 + V2^2

4. 如果S > 1，则返回步骤1；否则，计算X1和X2，公式为：

X1 = V1 * sqrt((-2 * ln(S)) / S)

X2 = V2 * sqrt((-2 * ln(S)) / S)

其中，ln表示自然对数函数。

5. 返回X1或X2中的任意一个，即为标准正态分布N(0,1)的随机数。

需要注意的是，取舍法的效率较低，因此在实际应用中，通常使用更高效的算法来生成标准正态分布的随机数，例如Box-Muller变换或Ziggurat算法。

Matlab产生服从正态分布U（0，1）的随机数

在 Matlab 中，可以使用 `randn` 函数来生成服从正态分布的随机数，其语法为：

r = randn(sz1,...,szN)

其中 `sz1,...,szN` 为生成随机数的维度。例如，如果要生成一个 1x100 的服从正态分布的随机数矩阵，则可以使用如下代码：

r = randn(1, 100);

如果需要生成多维的服从正态分布的随机数，可以使用类似以下的代码：

r = randn(3, 4, 5);  % 生成一个 3x4x5 的服从正态分布的随机数矩阵

此外，还可以通过 `mu` 和 `sigma` 参数来控制生成随机数的均值和标准差，例如：

mu = 2;
sigma = 0.5;
r = mu + sigma * randn(1, 100);

这将生成一个均值为2，标准差为0.5的服从正态分布的随机数矩阵。