Matlab用exprnd函数生成符合指数分布的随机数矩阵

本文探讨了MATLAB的exprnd函数在生成指数分布随机数矩阵时的行为。测试表明,exprnd函数逐个生成随机数,而非按照行或列生成。这意味着矩阵的每一行并不一定保持相同的均值。测试结果在不同情况下显示出随机性,对于行和列的均值稳定性有不同的表现。结论是,在使用exprnd生成随机数矩阵时,应注意其生成方式可能不满足特定的均值约束,适合于不需要特定行列均值一致的仿真场景。

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考虑Matlab用exprnd函数生成符合指数分布的随机数矩阵,原函数说明:

根据说明,exprnd会产生满足要求的指数分布随机数,但是如果产生随机数矩阵,希望应用到仿真中,是否每一行(针对同一用户)同样满足该均值呢?

生成随机数矩阵是否行列满足均值?

测试一下:

考虑行的情况:

测试1:能够看出,产生矩阵a的每行均值要接近5,而分别产生的b1,b2,b3均值方差反而大

 测试2:能够看出,产生矩阵a的每行均值要更远离5,而分别产生的b1,b2,b3均值好坏情况浮动很大

考虑列的情况:

 由于生成的是3*100的矩阵,按列考虑求平均很明显不足以说明均值情况。

当均值是矩阵时,是否按照行列生成?

 可以看出,并非如此。就应当是逐个产生的。

 总的来说,MATLAB的exprnd产生随机数的时候,好像是逐个随机产生的,并不是按照行/列产生的,所以就随意生成就好了。

Ps:说明是2021a的,测试在2019n中做的。

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