matlab中的rng函数

一、matlab中的随机函数有:rand、randn

1、rand功能:生成0-1之间的伪随机数

 rand(2)%生成0-1之间的方阵
ans =

    0.2785    0.9575
    0.5469    0.9649



rand(1,2)%生成1行2列的矩阵
ans =

    0.1576    0.9706
 


rand(1,2,'double')%生成1行2列的类型为double的随机数
ans =

    0.9572    0.4854

 2、randn功能:生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)

使用的例子和上面一样

二、rng函数的功能:控制随机函数的生成

2.1用法一:rng(seed)

rng(seed) 使用非负整数 seed 为随机数生成器提供种子,以使 randrandi 和 randn 生成可预测的数字序列。

(seed用来控制rand和randn函数生成随机数,例如rand('seed',0)每次生成的随机数都是一样的)

将当前生成器设置保存在 s 中:
s = rng;
调用 rand 以生成随机值向量:

x = rand(1,5)

x =

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324
通过调用 rng 还原原始生成器设置。生成一组新的随机值并验证 x 和 y 是否相等:

rng(s);
y = rand(1,5)

y =

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

2.2用法二:rng('shuffle') 

根据当前时间为随机数生成器提供种子。这样,randrandi 和 randn 会在您每次调用 rng 时生成不同的数字序列

2.3用法三:rng(seed,generator)、rng('shuffle',generator)

制定随机数生成的类型,因为我们使用的是算法来生成随机数的,故指定的便是算法的类型

  • 'twister':梅森旋转

  • 'simdTwister':面向 SIMD 的快速梅森旋转算法

  • 'combRecursive':组合多递归

  • 'philox':执行 10 轮的 Philox 4×32 生成器

  • 'threefry':执行 20 轮的 Threefry 4×64 生成器

  • 'multFibonacci':乘法滞后 Fibonacci

  • 'v5uniform':传统 MATLAB® 5.0 均匀生成器

  • 'v5normal':传统 MATLAB 5.0 正常生成器

  • 'v4':传统 MATLAB 4.0 生成器

2.4用法四:rng('default')

rng('default') 将 randrandi 和 randn 使用的随机数生成器的设置重置为其默认值。这样,会生成相同的随机数,就好像您重新启动了 MATLAB。默认设置是种子为 0梅森旋转生成器

2.5用法五:scurr = rng和rng(s) 

功能在上述的代码中可以看到

2.6sprev = rng(...)

 返回 randrandi 和 randn 使用的随机数生成器的以前设置,然后更改这些设置。

使用传统生成器。

sprev = rng(0,'v5uniform')

sprev = 
     Type: 'twister'
     Seed: 0
    State: [625x1 uint32]

x = rand

x =

    0.9501
通过调用 rng 还原以前的设置。

rng(sprev)

  

posted @ 2020-06-02 11:30  蛮好不太坏  阅读(...)  评论(...编辑  收藏