matlab随机数

常用函数

  • randperm(100, 5),1到100范围内产生5个不同整数
    在这里插入图片描述
  • 5*rand(3,4),0到5范围内产生3行4列随机浮点数
    0200210115337517.png)
### MATLAB生成随机数的方法 #### 使用 `rand` 函数生成 (0,1) 区间上的均匀分布随机数 `rand` 是用来生成服从 (0,1) 区间上均匀分布的伪随机数的一个重要工具[^2]。基本调用形式如下: 对于创建单个随机数值,可以直接调用该函数而无需任何输入参数。 当希望得到特定维度的数据结构时,可以通过指定行列数目或者其他更多维数组大小的方式完成操作。例如,要构建一个 m 行 n 列的二维矩阵,只需简单地传入两个整型变量作为尺寸说明即可[^3]。 ```matlab % 创建一个 3x4 的随机浮点数矩阵 A = rand(3, 4); disp(A); ``` #### 使用 `randi` 函数获取离散型随机整数 为了获得一组位于给定范围内随机整数样本,应当采用 `randi` 方法。此命令允许设定上下限边界以及期望输出数据集的具体规模[^1]。 下面的例子展示了怎样利用这个特性来抽取介于最小值 minVal 和最大值 maxVal 范围内 k 个独立同分布 IID 整数的过程。 ```matlab minVal = 1; maxVal = 100; k = 5; B = randi([minVal, maxVal], [1, k]); disp(B); ``` #### 应用 `randn` 获取标准正态分布随机样例 除了上述两种情况外,在某些应用场景下可能还会遇到需要模拟来自高斯过程或者噪声环境下的观测序列的情形。这时就可以借助 `randn` 来达成目的——它专门负责生产均值为零且方差等于一的标准正态分布实例集合。 这里给出一段简单的脚本来展示如何运用这一功能构造 N 组相互之间呈线性无关关系的标准常态变数列向量 X。 ```matlab N = 1e6; % 定义所需数量级 X = randn(N, 1); % 构建长度为 N 的列向量 histogram(X,'Normalization','probability'); % 可视化概率密度估计图 title('Standard Normal Distribution'); xlabel('Value'); ylabel('Probability Density'); grid on; ``` #### 随机排列使用 `randperm` 最后介绍的是 `randperm` 函数,其主要作用是从一系列连续自然数中无放回抽取出若干项并打乱顺序形成新的列表。 这段代码片段能够帮助理解具体的工作原理:假设有一个由前十个正整数组成的整体 S={1,...,10} ,现在想要从中任意选取三个成员构成子集 T 并保证各元素位置被打乱,则可按照如下方式编写程序逻辑。 ```matlab T = randperm(10, 3); disp(T); ``` 通过以上四种不同类型的随机数生成功能模块,MATLAB 提供了一个非常灵活且高效的平台让用户可以根据实际需求轻松定制所需的随机数据源。
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