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《【素材】《均匀随机数的产生》matlab产生随机数（人教）-1》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、matlab产生随机数Matlab(mathworks.com)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
2、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,[15])(生成参数为0.01的（１行
3、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） １R=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）
4、 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,[15]) 生成5个正态(0,1)随机数 (2)R=normrnd([123;456],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=10:1
5、0:60; r1=binornd(n,1./n) 或r2=binornd(n,1./n,[16])（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χ2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
6、 MUR=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=gamrnd（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
7、) 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： R=nbinrnd(r,p) R=nbinrnd(r,p,m) R=nbinrnd(r,p,m,n)十二．Poisson随机数： R=poissrnd(lambda) R=poissrnd(lambda,m) R=poissrnd(lambda,m,n) 例如，以下3种表达有相同的含义：l
8、ambda=2; R=poissrnd(lambda,1,10)（或R=poissrnd(lambda,[110]) 或R=poissrnd(lambda(ones(1,10)))十三．Rayleigh随机数： R=raylrnd(B) R=raylrnd
