Rand matlab: Uniformly distributed random numbers — MATLAB rand

рандн (функции MATLAB)

рандн (функции MATLAB)

Справочник по функциям MATLAB

ранд

Нормально распределенные случайные числа и массивы

Синтаксис

•  Y = randn(n)
  Y = рандn(м,п)
  Y = randn([mn])
  Y = randn(m,n,p,...)
  Y = randn([m n p...])
  Y = randn (размер (A))
  Рандн
  s = randn('состояние')
   

Описание

9Функция 0031 randn генерирует массивы случайных чисел, элементы которых нормально распределены со средним значением 0, дисперсией и стандартным отклонением.

Y = randn(n) возвращает n матрицу случайных элементов размером n . Сообщение об ошибке появляется, если n не является скаляром.

Y = randn(m,n) или Y = randn([m n])

возвращает матрицу m n случайных элементов.

Y = randn(m,n,p,...) или Y = randn([m n p...]) генерирует случайные массивы.

Y = randn(размер(A)) возвращает массив случайных записей того же размера, что и A .

рандн , сам по себе возвращает скаляр, значение которого изменяется каждый раз, когда на него ссылаются.

s = randn('состояние') возвращает двухэлементный вектор, содержащий текущее состояние генератора нормалей. Для изменения состояния генератора:

ранд('состояние',с)	Сбрасывает состояние на s .
randn('состояние',0)	Возвращает генератор в исходное состояние.
randn('состояние',j)	Для целого числа j сбрасывает генератор в состояние j th.
рандн('состояние',сумма(100*часы))	Каждый раз сбрасывает его в новое состояние.

Примеры

Пример 1. R = randn(3,4) может дать

Гистограмму распределения randn см. в разделе hist .

Пример 2. Создать случайное распределение с заданным средним значением и дисперсией. Для этого умножьте результат randn на стандартное отклонение, а затем добавьте желаемое среднее значение. Например, чтобы сгенерировать массив случайных чисел 5 на 5 со средним значением 0,6, которые распределены с дисперсией 0,1

См. также

ранд

рандперм

© 1994-2005 The MathWorks, Inc.

Генератор случайных чисел в Matlab

Прежде чем понять генератор случайных чисел в Matlab, давайте сначала изучим, что такое генератор случайных чисел. Генератор случайных чисел — это создание случайных чисел без какого-либо решения или заметных закономерностей среди них. Существуют различные способы генерации случайных чисел в MATLAB для разных приложений. Он используется во многих языках программирования для генерации случайных значений в заданном диапазоне. Существуют различные функции, которые используются в соответствии с языком. Они в основном используются в области компьютерных наук, исследований и статистических работ.

Генератор случайных чисел в Matlab

В MATLAB псевдослучайные числа генерируются с использованием различных функций, таких как rand, randi и randn. Каждая функция служит разным целям в MATLAB, как указано ниже:

• rand: Эта функция используется для генерации равномерно распределенных случайных значений.
• randi: Эта функция используется для генерации нормально распределенных псевдослучайных значений.
• randn: Эта функция используется для генерации нормально распределенных случайных значений.
• randperm: Используется для создания переставленных случайных значений.
• rng: Управляет генерацией случайных чисел
• RandStream: Используется для потока случайных чисел.

rand, randn, randi и randperm в основном используются для создания массивов случайных значений.

Функции в генераторе случайных чисел в Matlab

Ниже приведены функции, которые служат для других целей в MATLAB, как указано ниже:

1. rand

Функция rand используется, когда распределение равномерное и всегда генерирует действительные числа от 0 до 1. Она обозначается функцией rand().

Пример: a=rand(100,1)

В приведенном выше примере показано, что a представляет собой вектор-столбец размером 100 на 1, который содержит числа из равномерного распределения. содержит значения от 0 до 1. График этого обычно плоский, поскольку он построен из равномерного распределения.

rand(‘state’) возвращает текущее состояние генератора. Мы также можем изменить состояние генератора, используя следующий код:

• rand(‘state’,s): Сбрасывает в состояние s.
• rand(‘state’,0): Устанавливает генератор в исходное состояние.
• rand(‘state’,k): Устанавливает генератор в его k-е состояние для любого значения k.
• rand(‘state’, sum(100*clock)): Каждый раз сбрасывается в новое состояние.

2. randi

Эта функция возвращает двойные целые числа, взятые из дискретного и равномерного распределения. Обозначается с помощью randi()

Пример: b= randi(1,1000,100)

Здесь b содержит целые числа, взятые из равномерного распределения в диапазоне от 1 до 100. График результирующего набора будет в целом плоским, поскольку он возвращает числа из равномерного распределения.

3. randn

Эта функция возвращает целые числа, полученные в результате нормального распределения. Это отмечается с помощью функции randn(). График результирующего набора следует нормальному распределению со средним значением 0 и стандартным отклонением 1,9.0013

Пример: c=randn(100,1)

randn(‘state’) возвращает текущее состояние генератора. Мы также можем изменить состояние генератора, используя следующий код:

• randn(‘state’,s): он сбрасывается в состояние s
• randn(‘state’,0): Устанавливает генератор в исходное состояние
• randn(‘state’,k): устанавливает генератор в его k-е состояние для любого значения k.
• randn(‘state’, sum(100*clock)): каждый раз сбрасывается в новое состояние.

4. randperm

Эта функция возвращает массив уникальных значений. Основное различие между randi и randperm заключается в том, что randi содержит массив значений, которые могут повторяться, а randperm содержит массив уникальных целых чисел. Обозначается с помощью randperm().

Пример: d= randperm(20,10)

Это массив 1 на 10, который содержит целые числа в диапазоне [1,20].

Функции Генерация случайных чисел

Существуют также различные функции, используемые для управления генерацией случайных чисел. Пожалуйста, найдите ниже для справки:

• rng (seed) : Генерирует случайные числа так, чтобы они рисовали предсказуемые случайные числа.
• rng (перемешивание): Это генерирует случайные числа в зависимости от текущего времени. Таким образом, он генерирует числа после вызова функции rng.
• rng («по умолчанию»): Эта функция используется для установки настроек, используемых функцией rand, randn,randi, в состояние по умолчанию.
• scurr:
  Возвращает настройки, используемые в функции rand, randn, randi в настоящее время.
• rng(s): Восстанавливает настройку, используемую для создания случайных чисел в функции rand, randn,randi.