使用MATLAB编写以下程序：生成一百个以20为均值的服从指数分布且均方差为12的随机数和一百个以20为均值的服从指数分布且均方差为0.8的随机数，并在同一幅图中分别画箱型线

可以使用MATLAB内置的函数来生成服从指数分布的随机数，并使用 `boxplot` 函数来画箱型线。下面是一个示例程序：

% 生成100个服从指数分布的随机数（标准差为12）
rng('default'); % 设置随机数种子
data1 = exprnd(sqrt(12)/2, 100, 1) + 20; % 均值为20，标准差为sqrt(12)的指数分布

% 生成100个服从指数分布的随机数（标准差为0.8）
rng('default'); % 设置随机数种子
data2 = exprnd(sqrt(0.8)/2, 100, 1) + 20; % 均值为20，标准差为sqrt(0.8)的指数分布

% 画箱型线
figure;
boxplot([data1, data2], 'Labels', {'Data1', 'Data2'});
title('Boxplot of Exponential Distributions');
xlabel('Data');
ylabel('Value');

解释一下这个程序的每一行：

- 第一行使用 `rng` 函数设置随机数种子，以确保每次运行程序时生成的随机数是相同的。
- 第二行使用 `exprnd` 函数生成服从指数分布的随机数，其中参数是标准差为12的指数分布的尺度参数，由于要生成均值为20的指数分布，因此需要将尺度参数设为sqrt(12)/2。
- 第四行和第五行分别是用相同的方式生成另一组服从指数分布的随机数，但是标准差设置为0.8。
- 第七行使用 `boxplot` 函数画箱型线，其中参数是要画箱型线的数据，使用 `Labels` 参数设置每组数据的标签。
- 最后三行分别设置图表的标题、x轴标签和y轴标签。

运行上述程序后，将会得到一个箱型线图，它展示了这两组服从不同标准差的指数分布的随机数的分布情况。