随机数生成

MATLAB中的随机数生成方法综述。简明扼要地介绍MATLAB中常用的随机数生成技术。

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。

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。

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。

在matlab开发中，设计了一个随机数生成器，用于生成帕累托分布的随机变量。

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。

MINITAB随机数据功能利用统计分析生成随机数据，可用于教学或模拟，将在后续课程中详细介绍。

随机数据生成是Minitab根据统计分析生成的数据，可用于教学和模拟。在后续课程中将详细说明其应用。

介绍了一种基于改进型 Ziggurat 算法的快速伪随机数生成器 (PRNG) 实现，用于生成指数分布和正态分布的随机数。 实现语言: C/C++, Fortran, Python, Matlab 源代码: exponential.h 和 normal.h 使用方法:* C/C++: 将源代码文件所在目录添加到编译器的路径中，并参考 Benchmarks/profile.c 文件中的示例进行使用。* Fortran: 采用GNU Fortran编译。* Python: 使用 pip install fast_prng 命令安装。模块函数的使用方法与 NumPy 中同名函数类似。* Matlab: 使用 matlab/install_matlab_functions.sh 命令安装。安装后函数 fast_exprnd、fast_randn 和 fast_rand 的行为与 Matlab 中同名函数一致。 注意: Matlab 安装脚本默认将函数安装到默认的 MATLAB 用户路径下，除非重新定义了 $USERPATH 环境变量。