Matlab で乱数を生成する方法

Matlab は私たちにとってよく使われるソフトウェアで、ランダムな処理や確率を行う友人はよく乱数を使用します。しかし、これらのデータはどのように生成されるのでしょうか?以下に、MATLAB で一般的な乱数をいくつか紹介します。

#MATLAB が乱数を生成するために使用できるメソッド:

#1. 一様分布:

#unifrnd (a, b, m, n)

m*n 次数 [a, b] の一様分布を生成

■ unifrnd (a, b )

一様乱数を生成する [a,b]

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プログラミング入門」

例:

2. rand (m, n);

は m*n 次数 [0, 1] を生成します一様分布乱数行列

# rand(n);

n*n 次[0,1]一様分布乱数を生成

例:

##3、binornd(n,p,[M,N,P,...])

生成された数値は二項分布に従う乱数です。二項分布のパラメーターは次のとおりです: n と p

ターゲット射撃の例を考えてみましょう。各ショット命中率は p で、合計 N 発の銃が発砲されると、命中総数はパラメータ (N, p) の二項分布に従います。 p は 1 以下で負でない必要があり、N は整数である必要があることに注意してください。

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

生成された乱数は、パラメーター (N, p) の二項分布に従います。これらの乱数は M*N*P... 次数の行列に配置されます。 M のみを記述すると、M*M 行列が生成されます;

例:

4, unidrnd (N, m,n)

#m*n 次の離散一様分布乱数行列を生成します。1 ～ N

## の間の値を持つ mm*nn 行列を生成します。

#例:

5, exprnd (mu ,m, n)

m*n を生成します次数の期待値 mu の指数分布の乱数行列

例:

他にもいくつかの乱数がありますが、これらは当てはまりません。メソッドは他のものです。これは

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