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1、Matlab(mathworks.com)随机数生成方法(转自雅虎空间)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
2、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Be
3、ta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,[15])
4、 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=10:10:60; 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
5、.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 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=frn
6、d(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) 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=nbin
7、rnd(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:lambda=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=