Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数

Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数

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

时间： 2024-12-21 07:59:13

Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数的相关文章

使用均匀分布随机数产生器构造任意分布的随机数产生器

一.算法原理 在概率论中,有下面重要的结论:设随机变量Y的概率分布函数F(y)为连续函数,而X是在(0,1)上均匀分布的随机变量,设,则Z与Y有相同的分布. 因此,理论上,我们可以用(0,1)上的均匀分布来得到任意分布的随机数 设随机变量Y的概率密度函数为f(y),则,我们可以按照下面的步骤来获得满足其分布的随机数: 1.根据给定的概率密度函数(PDF)f(y),通过积分算出概率分布函数F(y): 2.计算概率分布函数F(y)的反函数, 3.生成一个(0,1)上均匀分布的随机数变量X, 4.那么

拉普拉斯分布的随机数

一.功能 产生拉普拉斯分布的随机数. 二.方法简介 1.产生随机变量的组合法 将分布函数\(F(x)\)分解为若干个较为简单的子分布函数的线性组合 \[ F(x)=\sum_{i=1}^{K}p_{i}F_{i}(x) \] 其中 $ p_{i}> 0 ?(\forall i) $ ,且 $ \sum_{i=1}^{K}p_{i}=1 $ ,\(F(x)\)是分布函数. 定理 若随机变量\(\xi \sim s\)离散分布\(\left \{ p_{i} \right \}\),即\(P(\xi

Matlab 用 exprnd 函数生成符合指数分布的随机数

实验中需要用 exprnd 函数生成大量符合指数分布的随机数样本.于是 help exprnd exprnd Random arrays from exponential distribution. R = exprnd(MU) returns an array of random numbers chosen from the exponential distribution with mean parameter MU.  The size of R is the size of MU. R

Matlab高斯分布输入的PID控制

一.matlab的随机数组 s=1:1:500;in = 0.1*randn(1,500)+1;plot(s,in,'*'); hist(in,20); 二.PID控制 网上源码: clear all; close all; ts=0.001; sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]);%建立传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z');%将连续的时间模型转换成离散的时间模型,采样时间是ts=0.001 [num,den]=tfdata(dsys,'v

老笔记整理七：高斯分布解决随机圆分布问题

好久没有写空间了,今天在写一个页面的时候遇到了之前从来没有遇到过的问题.今天有主要问题有两个.     1.我想在背景上生成随机圆:    2.是基于上面产生的问题. 首先,通过JS生成DIV,给DIV 加DSS让他成为一个圈.这个问题不大,大概半个小时就写出来了. div结构也不复杂 然后运行结果 大家 看出问题了吗?是的,产生的圆不怎么会在当中.想想也是,既然是随即生成的那么应该是平均分布的. 但是这并不是我想要的结果.我之所以要这些圆圈是为了让背景好看点,如果看不到那还有什么意思?但是又不

蒙特卡罗随机模拟

Monte Carlo方法也叫随机模拟.随机抽样或者统计实验方法.其主要用途用于模拟一些无法用数值产生的随机系统.比如当系统的各个单元的特征量已知,但系统过于复杂导致无法预测其准确数学模型,这个时候可以用随机模拟法计算系统的相关参数. 蒙特卡罗的基本思想,为了求解数学.物理.生产管理等方面的问题,首先需要建立一个概率模型或者一个抽样试验来计算所求参数的统计特征,最后通过计算机模拟求出近似解. 我们说蒙特卡罗模拟的是随机现象,那么不同的问题的随机现象是不同的.比如掷骰子,各个点数等概率出现,模拟的

【转】利用matlab生成随机数函数

原文地址:利用matlab生成随机数函数 rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵  rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数) 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

Matlab产生随机数

介绍: Matlab产生随机数在有些时候是非常必要的,比如在产生某个范围的随机数进行相关的测试等: 函数命令介绍: 1.rand: rand(n):产生0到1之间的n阶随机数方阵: rand(m,n):产生0到1之间的m行n列的随机数矩阵: 2.randn:此函数命令是产生白噪声的(均值为0,方差为1) randn(n):产生0到1之间的n阶随机数方阵: randn(m,n):产生0到1之间的m行n列的随机数矩阵: 两者的区别:rand是0-1均匀分布:randn是产生白噪声的: 3.randi

如何模拟高斯分布的随机数发生器？

在一些算法中,经常会用到随机数,最常用的随机数有两种,一是服从均匀分布的随机数,二是服从高斯分布(正态分布)的随机数.在标准C中并没有产生高斯分布的随机数发生器,只有服从均匀分布的随机数发生器rand(),那么如何通过rand()来模拟出高斯分布特征的伪随机数呢?这就是本文的话题. 实验原理:高斯分布的随机数在概率上服从高斯分布,如果通过rand()产生某个区间的随机数,通过高斯分布的概率计算公式得到该随机数对应的概率值,然后与一个随机概率进行比较,如果该概率值大于随机概率,就认为该随机数是服从