Matlab产生随机数函数小结

1.一些常用函数：
（1）rand（······）
它是生成0~1之间（开环，不包含0和1两个数）均匀分布的伪随机数，也就是无穷次试验其中每个数产生的概率是一样的。
R = rand(N) % 生成N×N的矩阵随机数，其中每个元素位于0~1之间
R = rand([M,N,P,…]) % 生成M×N×P×…的矩阵随机数
R = rand(M,N,P,…) % 同上，中括号不是必须
R = rand(…, CLASSNAME) % 生成CLASSNAME类型的随机数，如 ‘double’ or ‘single’

（2）randi（······）
randi(N) 是生成(0,N]间均匀分布的伪随机数，并且数都是整数，所以每个数是位于1到N之间。
R = randi(iMax) % 生成1：iMax之间的均匀分布随机数
R = randi(iMax,m,n) % 生成m×n的1：iMax之间的均匀分布随机数
R = randi([iMin,iMax],m,n) % 生成m×n的iMin:iMax之间的均匀分布随机数

（3）randn（······）
它生成的随机数整体概率为正态分布，均值为0，方差为1；
R = randn(N) % 生成N×N个正态分布的随机数
R = randn(M,N) % 生成M×N个正态分布的随机数

   eg：产生16个均值为0.8，方差为0.4的正态分布随机数（即：4阶正态分布矩阵）。
       format short   %恢复默认输出格式 
       y=0.8+sqrt(0.4)*randn(4)

（4）rng（······）
让每次程序运行生成的随机数都一样

   eg（1）.rng('default');
       R = rand(1,5); % 每次程序运行生成恒定的1×5随机数
   eg（2）.s = rng;
           R1 = rand(1,5);
           rng(s);
           R2 = rand(1,5); % R1和R2随机数一样 

（5）linspace（······）
产生线性间隔向量
创建一个从a到b，共n个向量
linspace(a,b,n);

（6）binornd(n,p,[M,N,P,…])
生成的随机数服从参数为(N,p)的二项分布，这些随机数排列成MNP… 阶矩阵。如果只写M，则生成M*M矩阵

（7）exprnd(MU)
服从参数为MU的指数分布。

2.其他生成随机数函数
exprnd 指数分布的随机数生成器
exprnd(mu,m,n); 在（0，mu）之间有接近70%的数据，越接近0数据越多

geornd 几何分布的随机数生成器
geornd(P,M,N,…) returns an M-by-N-by-… array.

hygernd 超几何分布的随机数生成器
hygernd(M,K,N,MM,NN,…) returns an MM-by-NN-by-… array.

normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
normrnd(MU,SIGMA,M,N,…) returns an M-by-N-by-… array.

poissrnd 泊松分布的随机数生成器
poissrnd(LAMBDA,M,N,…) returns an M-by-N-by-… array.

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

betarnd 贝塔分布的随机数生成器

chi2rnd 卡方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

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

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

weibrnd 威布尔分布的随机数生成器

如果要生成除上面这些之外的随机数，需要严密的数学推导，利用这些分布进行构造.
如果推导不出，还可以利用大数定律进行生成，通过一组随机数确定一个随机数的方式。