MATLAB随机数生成器

基本语法：rand([M,N,P...])

生成排列成M*N*P*...多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。

基本语法：randn([M,N,P,...])

解释同1

若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。

基本语法：unifrnd(a,b,[M,N,P,...])

生成的随机数在区间(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]则中括号可以省略。

基本语法：normrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])

基本语法：chi2rnd(v,[M,N,P,...])

基本语法：frnd(v1,v2,[M,N,P,...])

生成服从t(Student's t Distribution,这里student不是学生的意思，而是cosset.W.S.的笔名)分布的随机数。t分布只有一个参数：自由度v

基本语法：trnd(v,[M,N,P,...])

t分布比正太分布要“瘦”，随着自由度v的增大，t分布逐渐变胖，当自由度为正无穷时，它就变成标准正态分布了。

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。下图是A=2，B=5的beta分布的PDF图形。

基本语法：betarnd(A,B,[M,N,P,...])

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,下图是mu=3时指数分布的PDF图形。

基本语法：exprnd(mu,[M,N,P,...])

生成服从gamma分布的随机数。Gamma分布有两个参数：A和B。下图是A=2，B=5，Gamma分布的PDF图形

基本语法：gamrnd(A,B,[M,N,P,...])

生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数：mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=1,sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。

基本语法：logrnd(mu,sigma,[M,N,P,...])

生成服从瑞利(Rayleigh)分布的随机数。其分布有1个参数：B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形

基本语法：raylrnd(B,[M,N,P,...])

生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数：scale参数A和shape参数B。下图是A=3，B=2的Weibull分布的PDF图形。

基本语法：wblrnd(A,B,[M,N,P,...])

 

还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

 

生成服从离散均匀分布的随机数。unifrnd是在某个区间内均匀选取实数（可为小数或整数），unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数：n，表示从{1,2,3，。。。，n}这n个整数中以相同的概率抽样。

基本语法：unidrnd(n,[M,N,P,...])

此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数：n,p

基本语法：binornd(n,p,[M,N,P,...])

生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p

基本语法：geornd(p,[M,N,P,...])

生成服从possion分布的随机数。possion分布的参数只有一个：lambda,此参数要大于零

基本语法：poissrnd(lambda,[M,N,P,...])

附：

betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器