本文介绍了在Matlab中如何优化随机数函数的使用，推荐使用rng和newdist函数替代传统的rand和randn，以更好地生成符合特定分布的随机数。通过示例代码展示了如何生成标准正态分布和自定义均值、标准差的正态分布随机数。
Matlab：优化常用随机数函数的语法
在Matlab中，随机数函数 rand 和 randn是常用的生成随机数组的函数。然而，这些函数在一些场合下会带来问题，因此我们需要替换掉不推荐使用的语法。
首先是 rand 函数，该函数可以用于生成一个范围在[0,1)之间的随机数。然而，在某些情况下，我们需要生成拥有不同分布的随机数，如正态分布或均匀分布。为了更好地满足这些需求，Matlab官方推荐使用新的随机数生成函数 rng 和 randi。
以下是使用 rng 函数生成标准正态分布随机数的示例代码：
rng('default');
x = randn(100
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