MATLAB随机数生成方法综述

举例：指数分布随机数的产生，可以通过MATLAB中的内置函数exprnd来生成。该函数使用指定的平均值生成符合指数分布的随机数。其基本语法如下： lambda = 1; % 平均值参数 n = 1000; % 生成的随机数个数 rand_nums = exprnd(lambda, 1, n); % 生成指数分布随机数 在此代码中，lambda为指数分布的平均值参数，n为生成的随机数个数。使用exprnd函数可以方便地模拟符合指数分布的随机变量。通过调整lambda，可以控制随机数的分布特性。 MATLAB还提供了其他方法生成符合不同分布的随机数，结合不同的需求可以灵活使用。

在Matlab中生成高斯随机数的过程涉及到使用内置函数或特定算法，这需要确保生成的随机数符合高斯分布特征。为了实现这一目标，通常使用randn函数或Box-Muller转换方法来生成所需的随机数序列。这些方法不仅仅能够生成符合高斯分布的随机数，还可以通过调整参数以控制均值和方差，从而满足具体的应用需求。

此资料仅供学习参考之用。

Matlab提供了多种生成随机数的方法。您可以使用rand函数生成均匀分布的随机数，或者使用randn函数生成符合正态分布的随机数。此外，您还可以利用Matlab的rng函数设置随机数种子，以确保结果的可重复性。下面是几种常用的生成随机数的源代码示例： 生成均匀分布随机数： rand(1, 10) 生成正态分布随机数： randn(1, 10) 设置随机数种子： rng(123); rand(1, 5)

在Matlab中生成任意分布的随机数有多种方法。其中一种是使用反函数法定理：如果随机变量X具有连续分布函数FX(x)，而r是(0,1)上的均匀分布随机变量，则X=FX^{-1}(r)。通过这个等式，可以利用(0,1)上的随机序列生成服从分布fX(x)的随机序列。

来自各种概率分布的随机数是MATLAB开发中常见的需求，包括二项式、几何、一般离散和帕累托分布。这些例程展示了如何从不同分布生成随机数，详细信息请参阅： http://www.math.uu.se/research/telecom/software

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

该文描述了使用Shadowed Rician概率密度函数生成随机数的方法。这种方法在matlab环境下进行开发和实现。

Tuyen Tran (tuyen.tran@rutgers.edu)在2015年提出了一种基于Zipf分布生成随机数的方法。根据该方法，可以在Matlab环境下开发生成符合Zipf分布的随机数的程序。Zipf分布的特性使得生成的随机数集中在少数几个值上，这在某些应用中具有重要意义。详细信息可以参考维基百科的Zipf定律条目。