生成随机唯一整数对的MATLAB函数

本项目通过多种随机数生成方法，测试生成的流水号重复率，验证其唯一性。

在Matlab编程中，您可以使用RandIntegers函数生成指定范围内的随机整数。

这个函数主要用于数据库设计中，需要生成定长的字符串作为唯一关键字。它能够每次递增生成新的字符串，适用于数据库中需要唯一标识的场景。

自动编号功能是在现有编号的基础上加1，避免每次都查询表中所有记录。使用编码表（USysSN）记录已生成的编号，确保生成的新编号唯一，提高性能。

Matlab开发：无排序唯一编号。类似于unique.m，但不对结果进行排序。

此存储库包含Matlab代码，用于描述无标度随机网络上的随机SIR动力学。该模型的详细描述可以在Matia Sensi合著的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”中找到。我们欢迎您提供反馈意见和建议。如果您发现错误或有任何问题，请通过以下邮箱联系我们：sara.sottile@unitn.it, ozan.kah@gmail.com, mattia.sensi@unitn.it。通过配置模型，您可以选择幂律分布的指数来生成无标度网络，并决定传播速度、感染节点的初始数量及其位置（如中心、平均程度、外围或随机）。运行程序的方法是键入：./configuration.py [FLAG] [P]。设置参数的方法是：N [节点数量] alpha [幂律指数] number_of_infected [起始时的感染数量] end_time [最大时间]

一维高斯函数的计算公式为：exp(-log(2)(2(x-x0)./FWHM).^(2floor(abs(order))));其中，x表示坐标，x0为函数中心，FWHM是函数的全宽半最大值，order为高斯函数的阶数。值得注意的是，FWHM = (1/e半宽)/sqrt(2log(2))，其中log为自然对数。

MATLAB生成伪随机序列的程序，欢迎有需要的同学下载使用，祝学习顺利！

此函数采用基于包络抑制的方法，从任意Von Mises分布中提取随机变量，首次详细介绍见文献[1]。'fMu'和'fKappa'分别为Von Mises分布的均值和方差参数，限定在[-pi, pi)范围内。输出的'tVMVariates'张量包含从所定义分布中提取的随机变量。如果'fMu'和'fKappa'不是标量，则它们的大小必须相同。若为标量，则可以通过额外参数指定返回变量的数量。