Matlab產生隨機數函式小結

1.一些常用函式：
（1）rand（······）
它是生成0~1之間（開環，不包含0和1兩個數）均勻分佈的偽隨機數，也就是無窮次試驗其中每個數產生的概率是一樣的。
R = rand(N) % 生成N×N的矩陣隨機數，其中每個元素位於0~1之間
R = rand([M,N,P,…]) % 生成M×N×P×…的矩陣隨機數
R = rand(M,N,P,…) % 同上，中括號不是必須
R = rand(…, CLASSNAME) % 生成CLASSNAME型別的隨機數，如 ‘double’ or ‘single’

（2）randi（······）
randi(N) 是生成(0,N]間均勻分佈的偽隨機數，並且數都是整數，所以每個數是位於1到N之間。
R = randi(iMax) % 生成1：iMax之間的均勻分佈隨機數
R = randi(iMax,m,n) % 生成m×n的1：iMax之間的均勻分佈隨機數
R = randi([iMin,iMax],m,n) % 生成m×n的iMin:iMax之間的均勻分佈隨機數

（3）randn（······）
它生成的隨機數整體概率為正態分佈，均值為0，方差為1；
R = randn(N) % 生成N×N個正態分佈的隨機數
R = randn(M,N) % 生成M×N個正態分佈的隨機數

   eg：產生16個均值為0.8，方差為0.4的正態分佈隨機數（即：4階正態分佈矩陣）。
       format short   %恢復預設輸出格式 
       y=0.8+sqrt(0.4)*randn(4)

（4）rng（······）
讓每次程式執行生成的隨機數都一樣

   eg（1）.rng('default');
       R = rand(1,5); % 每次程式執行生成恆定的1×5隨機數
   eg（2）.s = rng;
           R1 = rand(1,5);
           rng(s);
           R2 = rand(1,5); % R1和R2隨機數一樣 

（5）linspace（······）
產生線性間隔向量
建立一個從a到b，共n個向量
linspace(a,b,n);

（6）binornd(n,p,[M,N,P,…])
生成的隨機數服從引數為(N,p)的二項分佈，這些隨機數排列成MNP… 階矩陣。如果只寫M，則生成M*M矩陣

（7）exprnd(MU)
服從引數為MU的指數分佈。

2.其他生成隨機數函式
exprnd 指數分佈的隨機數生成器
exprnd(mu,m,n); 在（0，mu）之間有接近70%的資料，越接近0資料越多

geornd 幾何分佈的隨機數生成器
geornd(P,M,N,…) returns an M-by-N-by-… array.

hygernd 超幾何分佈的隨機數生成器
hygernd(M,K,N,MM,NN,…) returns an MM-by-NN-by-… array.

normrnd 正態（高斯）分佈的隨機數生成器
normrnd(MU,SIGMA,M,N,…) returns an M-by-N-by-… array.

poissrnd 泊松分佈的隨機數生成器
poissrnd(LAMBDA,M,N,…) returns an M-by-N-by-… array.

unidrnd 離散均勻分佈的隨機數生成器

unifrnd 連續均勻分佈的隨機數生成器

betarnd 貝塔分佈的隨機數生成器

chi2rnd 卡方分佈的隨機數生成器

frnd f分佈的隨機數生成器

gamrnd 伽瑪分佈的隨機數生成器

lognrnd 對數正態分佈的隨機數生成器

nbinrnd 負二項分佈的隨機數生成器

ncfrnd 非中心f分佈的隨機數生成器

nctrnd 非中心t分佈的隨機數生成器

ncx2rnd 非中心卡方分佈的隨機數生成器

raylrnd 瑞利分佈的隨機數生成器

trnd 學生氏t分佈的隨機數生成器

weibrnd 威布林分佈的隨機數生成器

如果要生成除上面這些之外的隨機數，需要嚴密的數學推導，利用這些分佈進行構造.
如果推導不出，還可以利用大數定律進行生成，通過一組隨機數確定一個隨機數的方式。