【matlab随机数】在MATLAB中，生成随机数是进行模拟、数据分析和算法测试的重要工具。MATLAB提供了多种函数来生成不同类型的随机数，包括均匀分布、正态分布等。以下是对MATLAB中常用随机数生成函数的总结。
一、常用随机数生成函数总结
| 函数名 | 功能描述 | 分布类型 | 说明 |
| `rand` | 生成0到1之间的均匀分布随机数 | 均匀分布 | 默认生成的是双精度浮点数 |
| `randi` | 生成整数范围内的随机数 | 离散均匀分布 | 可指定范围和数据类型 |
| `randn` | 生成标准正态分布（均值为0，方差为1）随机数 | 正态分布 | 适用于需要高斯噪声的场景 |
| `randperm` | 生成不重复的随机排列 | 离散均匀分布 | 常用于随机抽样或打乱顺序 |
| `random` | 通用随机数生成器 | 多种分布支持 | 可通过参数指定分布类型和参数 |
二、使用示例
1. 生成一个5×5的0到1之间的随机矩阵
```matlab
A = rand(5);
```
2. 生成一个1×10的整数随机向量，范围在1到100之间
```matlab
B = randi([1, 100], 1, 10);
```
3. 生成一个10个元素的正态分布随机向量
```matlab
C = randn(1, 10);
```
4. 生成一个1到10的随机排列
```matlab
D = randperm(10);
```
5. 使用`random`函数生成泊松分布的随机数（参数λ=5）
```matlab
E = random('Poisson', 5, 1, 10);
```
三、注意事项
- `rand` 和 `randn` 是最常用的函数，适合大多数随机数需求。
- `randi` 和 `randperm` 更适用于需要整数或排列的场景。
- `random` 函数功能强大，但使用时需熟悉目标分布的参数设置。
四、总结
MATLAB中的随机数生成工具丰富多样，能够满足从简单均匀分布到复杂概率分布的需求。合理选择合适的函数可以提高程序效率和结果准确性。在实际应用中，应根据具体问题选择合适的随机数生成方法，并注意其分布特性与参数设置。