[转载]MATLAB 随机数生成器

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

RANDN  Normally distributed random numbers.

RANDOM Generate random arrays from a specified distribution.
R = RANDOM(NAME,A) returns an array of random numbers chosen from the
one-parameter probability distribution specified by NAME with parameter
values A.

R = RANDOM(NAME,A,B) or R = RANDOM(NAME,A,B,C) returns an array of random
numbers chosen from a two- or three-parameter probability distribution
with parameter values A, B (and C).

The size of R is the common size of the input arguments.  A scalar input
functions as a constant matrix of the same size as the other inputs.

R = RANDOM(NAME,A,M,N,...) or R = RANDOM(NAME,A,[M,N,...]) returns an
M-by-N-by-... array of random numbers for a one-parameter distribution.
Similarly, R = RANDOM(NAME,A,B,M,N,...) or R = RANDOM(NAME,A,B,[M,N,...]),
and R = RANDOM(NAME,A,B,C,M,N,...) or R = RANDOM(NAME,A,B,C,[M,N,...]),
return an M-by-N-by-... array of random numbers for a two- or
three-parameter distribution.

NAME can be:

'beta'  or 'Beta',
'bino'  or 'Binomial',
'chi2'  or 'Chisquare',
'exp'   or 'Exponential',
'ev'    or 'Extreme Value',
'f'     or 'F',
'gam'   or 'Gamma',
'gev'   or 'Generalized Extreme Value',
'gp'    or 'Generalized Pareto',
'geo'   or 'Geometric',
'hyge'  or 'Hypergeometric',
'logn'  or 'Lognormal',
'nbin'  or 'Negative Binomial',
'ncf'   or 'Noncentral F',
'nct'   or 'Noncentral t',
'ncx2'  or 'Noncentral Chi-square',
'norm'  or 'Normal',
'poiss' or 'Poisson',
'rayl'  or 'Rayleigh',
't'     or 'T',
'unif'  or 'Uniform',
'unid'  or 'Discrete Uniform',
'wbl'   or 'Weibull'.

https://wap.sciencenet.cn/blog-388372-403448.html

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GMT+8, 2022-1-24 12:12