matlab生成正态分布随机数语法

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正态分布随机数则是各个数字的出现几率是满足正态分布的,越靠近中间的数字出现几率越大,越是在两边的出现几率越小.一般使用平均分布随机数比较多,正态分布随机数一般是在做一些专业数学计算的时候才需要用到

使用randn或者normpdfrandn产生标准正态分布转成需要的非正态分布：r=μ+δ*randn(m,n);normpdf产生正态分布normpdf(x,μ,δ)x为范围

s={'A''T''G''C'};a=rand(1,n,[14]);s(a)感谢楼下提醒

生成服从标准正态分布（均值为0,方差为1）的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([

and(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)另外:Matlab随机数生成函数betarnd贝塔分布的随机数生成器binornd二项分

一般都得知道随机数的分布函数,不过你要是随便要一个,那我就随便给你写一个.a=rand([10,1]);b=3*log(1./a)+3;

正态分布在整个实数轴上都有可能取到,只不过取某些值得可能性很小,按照你的要求在[110]之间生成均匀分布列还还能满足,用1+9*rand(N),N指的是数组的维数.对于正态分布,必须指出其数学期望和方

mvnrnd(mu,sigma,number)——产生number个均值为mu,协方差矩阵为sigma的正态分布随机数例子：mvnrnd([1,2],[21;14],100)

matlab上有现成的函数,函数名称为：mvnrnd（mu,sigma,cases,t)帮助文件如下MVNRNDRandomvectorsfromthemultivariatenormaldistri

x=3+randn(500,1);>>mean(x)ans=2.9648>>std(x)ans=1.0134>>y=normpdf(x,3,1);>>plot(x,y,'.')

x=rand(1,10);%多少个请自行修改x(find(x>0.2))=1;x(find(x

and()*4-2生成的是-2,2的随机数,但不是正态分布,正态分布随机数的生成,需要知道平均值和和标准差,因此你必须知道这两个参数,而不是（-2,2）

n=500;%散点数R=5;t=0:0.02:2*pi;plot(R*cos(t),R*sin(t),'r');axissquareholdonr=R*sqrt(rand(1,n));seta=2*p

是不是q-function?

and([mn])产生m行,n列（0,1）范围内均匀分布的伪随机数如果要求在区间（a,b）内产生均匀分布的随机数r=a+(b-a).*rand([mn]));

cleary=random('Normal',70,16.667,1,100000);x=round(y);r=minmax(x);t=r(1):1:r(2);fori=1:1:(r(

=0.647;mu1=83.1;sigma1=14;mu2=136.64;sigma2=16.32;x=zeros(1,10000);fori=1:10000r1=rand;x(i)=(mu2+sig

%产生0~1均匀分布m=1000;n=10;u=rand(m,n);%产生a~b均匀分布a=-1;b=1;x=a+(b-a)*u;%正态分布函数的逆是求不出来的%只能通过瑞利分布产生%产生时需要两个0

一般有两种算法：算法一产生12个（0,1）平均分布的随机函数,用大数定理可以模拟出正态分布.算法二用到了数学中的雅可比变换,直接生成正态分布,但此算法在计算很大规模的数时会出现溢出错误.测试程序：#i