So generieren Sie Zufallszahlen in Matlab

Matlab ist eine häufig verwendete Software für uns. Freunde, die Zufallsprozesse oder Wahrscheinlichkeiten durchführen, verwenden oft Zufallszahlen. Doch wie entstehen diese Daten? Im Folgenden werden einige gängige Zufallszahlen in Matlab vorgestellt.

Methoden, mit denen Matlab Zufallszahlen generieren kann:

1. Gleichmäßige Verteilung:

■ unifrnd (a, b, m, n)

Erzeugt m*n-Reihenfolge [a, b] Gleichverteilung

■ unifrnd (a, b )

Generieren Sie eine einheitliche Zufallszahl [a,b]

Empfohlen zum Studium „Einführung in die Programmierung“

Beispiel:

2. Rand (m, n);

Erzeugt m*n Ordnung [0, 1 ] Gleichmäßig verteilte Zufallszahlenmatrix

■ rand(n);

erzeugt gleichmäßig verteilte Zufallszahlen n*n-Ordnung [0,1]

Beispiel:

3. binornd(n,p,[M,N,P,...])

erzeugt Zufallszahlen, die der Binomialverteilung gehorchen. Die Parameter der Binomialverteilung sind:

Betrachten Sie ein Zielschießbeispiel Wenn die Trefferquote p ist und insgesamt N Kanonen abgefeuert werden, folgt die Gesamtzahl der Treffer der Binomialverteilung mit den Parametern (N, p). Beachten Sie, dass p kleiner oder gleich 1 und nicht negativ sein muss und N eine ganze Zahl sein muss.

■ binornd(n,p,[M,N,P,...])

Die generierten Zufallszahlen gehorchen der Binomialverteilung mit Parametern (N, p), Diese Zufallszahlen werden in einer M*N*P...-Ordnungsmatrix angeordnet. Wenn nur M geschrieben wird, wird eine M*M-Matrix generiert.

Beispiel:

4. unidrnd(N, m,n)

Generieren Sie eine diskrete, gleichmäßig verteilte Zufallszahlenmatrix der Ordnung m*n; generieren Sie eine mm*nn-Matrix mit einem Wert zwischen 1-N

Beispiel:

5. exprnd (mu ,m, n)

ergibt m*n Erwartungswert bestellen Eine exponentiell verteilte Zufallszahlenmatrix

für mu Beispiel:

Es gibt auch einige andere Zufallszahlen, die nicht eingeführt werden Die Methoden ähneln denen von

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