生成matlab随机网络攻击代码，要求包含节点数和边数还有随机攻击概率，能够生成点状分布图

以下是一个生成 Matlab 随机网络攻击代码的示例，其中包含节点数、边数和随机攻击概率，并且能够生成点状分布图：

% 生成随机网络
N = 50; % 节点数
M = 100; % 边数
p = 0.1; % 随机攻击概率

% 生成邻接矩阵
A = zeros(N);
for i = 1:M
    while true
        a = randi(N);
        b = randi(N);
        if a ~= b && A(a,b) == 0
            A(a,b) = 1;
            A(b,a) = 1;
            break;
        end
    end
end

% 绘制点状分布图
gplot(A, rand(N,2), '-o');

% 随机攻击节点
for i = 1:N
    if rand() < p
        A(i,:) = 0;
        A(:,i) = 0;
    end
end

% 绘制点状分布图
gplot(A, rand(N,2), '-o');

这个代码首先生成了一个大小为 N x N 的邻接矩阵，其中有 M 条随机连接的边。然后，它使用 `gplot` 函数将该网络绘制为点状分布图。接下来，它使用随机攻击概率 p 随机删除一些节点和边，并再次使用 `gplot` 函数绘制修改后的网络。

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正态分布随机数生成器matlab

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以下是一个示例代码，演示如何生成符合均值为mu，标准差为sigma的正态分布随机数：

mu = 10; % 均值
sigma = 2; % 标准差
N = 100; % 生成随机数的个数

random_numbers = mu + sigma * randn(N, 1);

这将生成一个大小为N行1列的矩阵，其中包含了均值为mu，标准差为sigma的正态分布随机数。

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x = rand(1,10);

如果需要生成不同的随机数序列，可以使用rng函数设置随机数生成器的种子值。例如，以下代码将种子值设置为1，然后生成一个1x10的行向量：

rng(1);
x = rand(1,10);

希望这可以帮助你理解如何在Matlab中生成伪随机数。