Matlab生成随机向量（生成特定分布的随机数）

[wpf8898]

x=rand(100000,1);    %0-1之间的随机数分布

 

x=randn()    %0-1之间的正态分布

 

unifrnd(a,b,[M,N,P,...])

生成的随机数区间在 (a,b) 内，排列成 M*N*P... 多维向量。如果只写 M，则生成 M*M 矩阵；如果参数为 [M,N] 可以省略掉方括号

normrnd()

normrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])

此函数生成指定均值、标准差的正态分布的随机数。基本语法

 

chi2rnd()

此函数生成服从卡方（Chi-square) 分布的随机数。卡方分布只有一个参数：自由度 v。基本语法

chi2rnd(v,[M,N,P,...])

生成的随机数服从自由度为 v 的卡方分布，这些随机数排列成 M*N*P... 多维向量。如果只写 M，则生成 M*M 矩阵；如果参数为 [M,N] 可以省略掉方括号

 

frnd()

此函数生成服从 F 分布的随机数。F分布有2个参数：v1, v2。基本语法

frnd(v1,v2,[M,N,P,...])

生成的随机数服从参数为 (v1,v2) 的卡方分布，这些随机数排列成 M*N*P... 多维向量。如果只写 M，则生成 M*M 矩阵；如果参数为 [M,N] 可以省略掉方括号

 

trnd()

此函数生成服从 t 分布 (Student's t Distribution，这里 Student 不是学生的意思，而是 Cosset.W.S. 的笔名) 的随机数。t 分布有 1 个参数：自由度 v。基本语法

trnd(v,[M,N,P,...])

生成的随机数服从参数为 v 的t分布，这些随机数排列成 M*N*P... 多维向量。如果只写 M，则生成 M*M 矩阵；如果参数为 [M,N] 可以省略掉方括号。

可以发现t分布比标准正太分布要 “瘦”，不过随着自由度 v 的增大，t 分布会逐渐变胖，当自由度为正无穷时，它就变成标准正态分布了。

 

betarnd()

此函数生成服从 Beta 分布的随机数。Beta 分布有两个参数分别是 A 和 B。

生成beta分布随机数的语法是：

betarnd(A,B,[M,N,P,...])

 

exprnd()

此函数生成服从指数分布的随机数。指数分布只有一个参数: mu。

生成指数分布随机数的语法是：

exprnd(mu,[M,N,P,...])

 

gamrnd()

生成服从 Gamma 分布的随机数。Gamma 分布有两个参数：A 和 B。

生成 Gamma 分布随机数的语法是：

gamrnd(A,B,[M,N,P,...])

 

lognrnd()

生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu 和 sigma，服从这个这样的随机数取对数后就服从均值为 mu，标准差为 sigma 的正态分布。

生成对数正态分布随机数的语法是：

lognrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])

 

randperm(n)

产生一个1到n之间自然数的随机排列

 

 

randsrc(100,1,[alphabet; prob])

alphabet表示需要产生的数字，prob表示对应的概率，注意：两者的维数要一致。

比如：要产生 1、4、 6这三个数。它们分别出现的概率为 0.1 、0.4、 0.5 如何设计程序使得按照这个概率产生100个随机数呢？

alphabet = [1 4 6]; prob = [0.1 0.4 0.5];

randsrc(100,1,[alphabet; prob])

[陈小春学安全]

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