Matlab绘图可重复性与可重现性：确保绘图结果的可信度

# 1. Matlab绘图的可重复性与可重现性概述

可重复性和可重现性是科学计算中至关重要的概念，在Matlab绘图中尤为重要。**可重复性**是指在相同条件下，代码可以生成相同的结果，而**可重现性**则要求在不同的环境和时间点，代码也能产生一致的结果。

Matlab绘图的可重复性和可重现性对于确保结果的可靠性和可信度至关重要。它可以帮助研究人员和工程师验证他们的发现，并促进不同研究团队之间的协作和知识共享。在本章中，我们将探讨Matlab绘图可重复性和可重现性的理论基础和实践实现，为读者提供在自己的工作中实现这些原则所需的知识和工具。

# 2. Matlab绘图可重复性的理论基础

### 2.1 随机数生成和伪随机数

在Matlab中，随机数生成是通过`rand`函数实现的。`rand`函数生成一个介于0和1之间的均匀分布的伪随机数。然而，这些随机数实际上并不是真正的随机数，而是由一个算法产生的。

该算法被称为伪随机数生成器（PRNG），它使用一个种子值来生成一个序列的随机数。种子值是一个整数，它决定了PRNG生成随机数序列的起始点。

如果两个PRNG使用相同的种子值，它们将生成相同的随机数序列。这使得Matlab绘图的可重复性成为可能。

### 2.2 算法和函数的确定性

算法和函数的确定性是指它们在给定的输入下总是产生相同的结果。在Matlab中，大多数内置函数都是确定性的。这意味着如果两次调用相同的函数，使用相同的输入，它将产生相同的结果。

然而，某些函数可能是非确定性的，例如`tic`和`toc`函数。这些函数返回当前时间，因此它们的结果可能会因调用时间而异。

在Matlab绘图中，使用确定性算法和函数对于可重复性至关重要。通过确保所有用于生成绘图的算法和函数都是确定性的，可以确保在不同的运行中生成相同的绘图。

### 代码示例

% 设置随机数种子
rng(12345);

% 生成10个随机数
rand_numbers = rand(10, 1);

% 再次设置随机数种子
rng(12345);

% 再次生成10个随机数
rand_numbers2 = rand(10, 1);

% 比较两个随机数序列
disp(isequal(rand_numbers, rand_numbers2));

**逻辑分析：**

这段代码演示了Matlab中随机数生成的可重复性。它首先设置随机数种子为12345，然后生成10个随机数。然后，它再次设置随机数种子为12345，并生成另一个10个随机数的序列。最后，它比较两个随机数序列是否相等。

由于使用了相同的随机数种子，两个随机数序列是相等的。这表明Matlab中的随机数生成是可重复的。

### 参数说明：

* `rng(seed)`：设置随机数种子。种子是一个整数，它决定了PRNG生成随机数序列的起始点。
* `rand(m, n)`：生成一个m行n列的均匀分布的伪随机数矩阵。

# 3.1 设置随机数种子