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matlab
产生随机数
Matlab()
随机数生成方法:
第一种方法是用
random
语句,其一般形式为
y = random('
分布的英文名
',A1,A2,A3
,m,n)
,
表示生成
m
行
n
列的
m
×
n
个参数为
(
A1
,
A2
,
A3
)
的该分布的随机数。
例如
:
(1) R = random('Normal',0,1,2,4):
生成期望为
0,
标准差为
1
的
(2
行
4
列
)2
×
4
个正态随机数
(2) R =
random('Poisson',1:6,1,6):
依次生成参数为
1
到
6
的
(1
行
6
列
)6
个
Poisson
随机数
第二种方法是针对特殊的分布的语句:
一.
几何分布随机数
(下面的
P
,
m
都可以是矩阵)
R =
geornd(P)
(生成参数为
P
的几何随机数)
R =
geornd(P,m)
(生成参数为
P
的
×
m
个几何随机数)
1
R
=
geornd(P,m,n)
(生成参数为
P
的
m
行
n
列的
m
×
n
个几何随机
数)
例如
(1)
R
=
geornd(1./
2.^(1:6))
(
生成参数依次为
1/2,1/2^2,
到
1/2^6
的
6
个几何随机数
)
(2)
R = geornd(0.01,[1 5])
(
生成参数为
0.01
的(1行5列)
5
个几何随
机数
).
二.
Beta
分布随机数
R =
betarnd(A,B)
(生成参数为
A,B
的
Beta
随机数)
R =
betarnd(A,B,m)
(生成
×
m
个数为
A,B
的
Beta
随机数)
1
R
=
betarnd(A,B,m,n)
(生成
m
行
n
列的
m
×
n
个数为
A,B
的
Beta
随
机数)
.
三.正态随机数
R
=
normrnd(MU
,
SIGMA)
(生成均值为
MU
,标准差为
SIGMA
的正态随机数)
R =
normrnd(MU
,
SIGMA,m)
(生成
1
×
m
个正态随机数)
R =
normrnd(MU
,
SIGMA,m,n)
(生成
m
行
n
列的
m
×
n
个正态随机数)
例如
(1) R =
normrnd(0,1,[1 5])
生成
5
个正态
(0,1)
随机数
(2)
R
=
normrnd([1
2
3;4
5
6],0.1,2,3)
生成期望依次为
[1,2,3;4,5,6],
方
差为
0.1
的
2
×
3
个正态随机数.
四.二项随机数:类似地有
R =
binornd(N,P)
R =
binornd(N,P,m)
R =
binornd(N,p,m,n)
例如
n
=
10:10:60;
r1
=
binornd(n,1./n)
或
r2
=
binornd(n,1./n,[1
6])
(都生成参数分别为
1 1 ), L, ( 60, )
的6个二项随机数.
(10,
10 60
五.自由度为
V
的
χ
2
随机数:
R =
chi2rnd(V)
R =
chi2rnd(V
R =
chi2rnd(V
,m) ,m,n)
六.期望为
MU
的指数随机数(即
Exp
随机数):
1
MU
R = exprnd(MU)
R = exprnd(MU,m)
R = exprnd(MU,m,n)
七.自由度为
V1
,
V2
的
F
分布随机数:
R =
frnd(V1
,
V2)
R = frnd(V1
,
V2,m)
R =
frnd(V1
,
V2,m,n)
八.
Γ
(
A,
λ
)
随机数:
R = gamrn
d
(
A,lambda
)
R =
gamrnd
(
A,lambda,m)
R =
gamrnd
(
A,lambda,m,n)
九.超几何分布随机数:
R = hygernd(N,K,M)
R = hygernd(N,K,M,m)
R =
hygernd(N,K,M,m,n)
十.对数正态分布随机数
R
= lognrnd(MU
,
SIGMA)
R =
lognrnd(MU
,
SIGMA,m)
R =
lognrnd(MU
,
SIGMA,m,n)
十一.负二项随机数:
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