怎样才能大量获得随机数?
rand函数用于生成均匀分布的随机数,其语法为rand(N),表示生成一个N×N的矩阵,矩阵中的元素都来自(0,1)区间内的均匀分布。
同样,rand(M,N)或rand([M,N])可以生成M×N的矩阵,rand(M,N,P,...)或rand([M,N,P,...)可以生成多维数组。
若无需指定尺寸,rand可以生成一个标量随机数。
此外,rand(size(A))可以生成与矩阵A同样尺寸的随机数矩阵。
需要注意的是,rand生成的数是伪随机数,序列的生成依赖于随机数生成器的状态。每次启动MATLAB时,生成的序列会重复,除非改变状态。可以通过s = rand('state')获取当前状态向量,rand('state',s)可以将状态重置为s。
rand可生成区间[2^(-53),1-2^(-53)]内的浮点数,理论上可以生成超过2^1492个不重复的值。
对于正态分布的随机数,使用randn函数更为合适。其语法与rand类似,randn(N)生成一个N×N的正态分布矩阵,均值为0,方差为1,标准差为1。
同样,randn(M,N)或randn([M,N])可以生成M×N的矩阵,randn(M,N,P,...)或randn([M,N,P,...)可以生成多维数组。
若无需指定尺寸,randn可以生成一个标量随机数。
通过randn(size(A))可以生成与矩阵A同样尺寸的随机数矩阵。
同样,randn('state',J)可以将状态重置为J。
总之,利用MATLAB中的rand和randn函数,您可以轻松生成不同分布的大量随机数。
怎样才能大量获得随机数?
为了大量获得随机数,您可以使用MATLAB中的rand和randn函数。rand函数用于生成均匀分布的随机数,其语法为rand(N),表示生成一个N×N的矩阵,矩阵中的元素都来自(0,1)区间内的均匀分布。同样,rand(M,N)或rand([M,N])可以生成M×N的矩阵,rand(M,N,P,...)或rand([M,N,P,...)可以生成...
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