matlab中rand('state',100)的用法

在MATLAB中，rand('state',100)是一种设置随机数生成器状态的方式。这个命令可以将随机数生成器种子设置为100，从而使生成的随机数序列始终相同。也就是说，每次运行该命令后，生成的随机数序列将是基于种子100的。

使用rand('state',100)的好处是可以在多次运行同一程序时保持随机数序列的一致性。例如，如果在程序中需要生成随机数做出决策，通过 rand('state',100) 可以确保程序每次生成相同的随机数序列。

需要注意的是，设置随机数种子时，种子的值必须是正整数，否则 MATLAB 将自动将其转换为正整数。此外，设置随机数的状态时，还有一些其他的参数可以用于更加精确的控制随机数的生成方式，例如 rand('state', [1 2 3 4]) 可以根据具体的四个整数参数设置随机数种子的状态。

总之，rand('state',100) 是 MATLAB 中用于设置随机数生成器状态的命令，其作用是生成一致的随机数序列，可以在多次运行同一程序时保持其一致性。

相关问题

matlab的rand

引用提到了一个关于randi函数的链接，但是没有提到具体的内容。引用提到了在2012年后的版本中推荐使用rng函数而不是rand函数来生成随机数。引用提到了在学习MATLAB时遇到了rand('state',0)的用法，但是并没有提到具体的rand函数的使用。

关于MATLAB的rand函数，它是一个用于生成随机数的函数。rand函数会返回一个从0到1之间的均匀分布的随机数。这个函数的使用方法为rand(...)，其中的(...)部分是可选的参数，用于指定生成随机数的维度和范围等信息。如果不指定参数，则默认生成一个大小为1x1的随机数。

需要注意的是，在MATLAB 2012版本之后，官方推荐使用rng函数来替代rand函数来生成随机数。rng函数提供了更好的随机数生成方法，可以更好地控制随机数的范围和分布。

总结起来，MATLAB的rand函数是用来生成0到1之间均匀分布的随机数的函数。在旧版本中，可能会使用rand('state',0)来设置随机数的种子，以便复现随机数的结果。但是在2012版本之后，官方推荐使用rng函数来替代rand函数来生成随机数。更多关于rand和rng函数的详细信息可以在MATLAB官方文档中查询。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB中rand，randi，randn函数，及rand('state',0)和rand('seed',0)产生随机种子详解](https://blog.csdn.net/qq_21449473/article/details/101111014)[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: 100%"]
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matlab中randn和rand

在MATLAB中，rand和randn是两个用于生成伪随机数的函数。它们的区别在于生成的随机数的分布不同。rand函数生成的是在区间[0,1]上均匀分布的随机数，而randn函数生成的是符合标准正态分布的随机数。[1]

为了得到不同的伪随机序列，可以使用rand和randn函数的第一个参数method来设置随机数发生函数的状态。其中，'twister'方法产生的伪随机序列重复周期最长，也是MATLAB 7.4及更高版本的默认方法。其他可选的method值包括'state'和'seed'。[2]

有时候，我们希望每次运行得到的伪随机序列都不一样，这样看起来更像真正的随机数。在rand的帮助文档中，给出了一个示例方案：rand('twister',sum(100*clock))。这个方案的思路是将状态值设置为时变的，其中clock函数返回一个反映当前时间的1x6数组[年,月,日,时,分,秒]。注意，sum(100*clock)一般不是整数，但这个例子在运行时没有问题。[3]