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matlab中unifrnd函数用法

发布网友 发布时间:2022-04-29 15:22

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4个回答

热心网友 时间:2023-10-15 03:33

unifrnd可以创建随机的连续均匀分布的数组。

1、R = unifrnd(A,B)

A和B可以是向量也可以是标量,若两个都是向量,则两者都是列向量或都是行向量,而且维数相等。

从A到B产生一系列区间,若A和B均为向量,则区间个数等于他们的维数;若其中恰有一个是向量,假设A为向量,则区间个数等于A的维数;若两个均为标量,则A <= B,区间个数为1,且区间为[A,B]。然后在这一系列区间中随机产生连续均匀分布的数组R并返回之。

具体例子下述。

例1.

执行指令

>> x = [1:9];

>> y = [2:10];

>> unifrnd(x,y)

得到

ans =

1.9595    2.6557    3.0357    4.8491    5.9340    6.6787    7.7577    8.7431    9.3922

从x到y产生区间[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7],[7,8],[8,9],[9.10].然后从每个区间产生一个随机数,得到R。

例2.

执行指令

>> x = [1:3];

>> R1 = unifrnd(x,1);

>> R2 = unifrnd(1,x);

得到

R1 =

1   NaN   NaN

R2 =

1.0000    1.2769    1.0923

NaN表示"not a number"即不是数字。

观察语句R1 = unifrnd(x,1);“从x到1”产生区间[1,1],[2,1],[3,1]显然只有第一个区间可以取得“随机数”1,其余区间不符合规定,故而返回NaN。

观察R2 = unifrnd(1,x);从1到x产生区间[1,1],[1,2],[1,3],取得随机数组R2.

2.R = unifrnd(A,B,M,N,...) or R = unifrnd(A,B,[M,N,...]) 

returns an M-by-N-by-... array.

扩展资料:

MatLab随机数生成函数系列:

rand均匀分布

randn正态分布

sprand均匀分布的稀疏矩阵

sprandn正态分布的稀疏矩阵

sprandsym正态分布的对称的稀疏矩阵

randperm均匀分布的序列

betarnd贝塔分布

binornd二项分布

chi2rnd卡方分布

exprnd指数分布

frndf分布

gamrnd伽玛分布

geornd几何分布

hygernd超几何分布

lognrnd对数正态分布

nbinrnd负二项分布

ncfrnd非中心f分布

nctrnd非中心t分布

ncx2rnd非中心卡方分布

normrnd正态(高斯)分布

poissrnd泊松分布

raylrnd瑞利分布

trnd学生氏t分布

unidrnd离散均匀分布

unifrnd连续均匀分布

weibrnd威布尔分布

参考资料:

百度百科——MATLAB

热心网友 时间:2023-10-15 03:33

unifrnd可以创建随机的连续均匀分布的数组。

1、R = unifrnd(A,B)

A和B可以是向量也可以是标量,若两个都是向量,则两者都是列向量或都是行向量,而且维数相等。

从A到B产生一系列区间,若A和B均为向量,则区间个数等于他们的维数;若其中恰有一个是向量,假设A为向量,则区间个数等于A的维数;若两个均为标量,则A <= B,区间个数为1,且区间为[A,B]。然后在这一系列区间中随机产生连续均匀分布的数组R并返回之。

具体例子下述。

例1.

执行指令

>> x = [1:9];

>> y = [2:10];

>> unifrnd(x,y)

得到

ans =

1.9595    2.6557    3.0357    4.8491    5.9340    6.6787    7.7577    8.7431    9.3922

从x到y产生区间[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7],[7,8],[8,9],[9.10].然后从每个区间产生一个随机数,得到R。

例2.

执行指令

>> x = [1:3];

>> R1 = unifrnd(x,1);

>> R2 = unifrnd(1,x);

得到

R1 =

1   NaN   NaN

R2 =

1.0000    1.2769    1.0923

NaN表示"not a number"即不是数字。

观察语句R1 = unifrnd(x,1);“从x到1”产生区间[1,1],[2,1],[3,1]显然只有第一个区间可以取得“随机数”1,其余区间不符合规定,故而返回NaN。

观察R2 = unifrnd(1,x);从1到x产生区间[1,1],[1,2],[1,3],取得随机数组R2.

2.R = unifrnd(A,B,M,N,...) or R = unifrnd(A,B,[M,N,...]) 

returns an M-by-N-by-... array.

扩展资料:

MatLab随机数生成函数系列:

rand均匀分布

randn正态分布

sprand均匀分布的稀疏矩阵

sprandn正态分布的稀疏矩阵

sprandsym正态分布的对称的稀疏矩阵

randperm均匀分布的序列

betarnd贝塔分布

binornd二项分布

chi2rnd卡方分布

exprnd指数分布

frndf分布

gamrnd伽玛分布

geornd几何分布

hygernd超几何分布

lognrnd对数正态分布

nbinrnd负二项分布

ncfrnd非中心f分布

nctrnd非中心t分布

ncx2rnd非中心卡方分布

normrnd正态(高斯)分布

poissrnd泊松分布

raylrnd瑞利分布

trnd学生氏t分布

unidrnd离散均匀分布

unifrnd连续均匀分布

weibrnd威布尔分布

参考资料:

百度百科——MATLAB

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

在matlab中unifrnd函数是生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

 

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

在matlab中unifrnd函数是生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

 

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

刚好搜到这个问题,解答者很耐心,也很全面,应该是将matlab中的这个函数帮助文档翻译过来,英语水平不错,呵呵。只是个人觉得还是有些不清楚,我看了好几遍还是不怎么理解,没办法值得自己再去实验,终于得出一些结论,自己作了笔记,花了时间和精力,也在这里分享一下吧,希望对大家有用。
unifrnd
Continuous uniform random numbers
在连续均匀分布里面取随机数,得到矩阵。按一定规律取,其值是在均匀分布中随机找,矩阵元素个数及形状面规定的。

Syntax

R = unifrnd(A,B)
R = unifrnd(A,B,m,n,...)
R = unifrnd(A,B,[m,n,...])

Description

R = unifrnd(A,B)returns an array R of random numbers generated from the continuous uniform distributions with lower and upper endpoints specified by A and B, respectively. If A and B are arrays, R(i,j) is generated from the distribution specified by the corresponding elements of A and B. If either A or B is a scalar, it is expanded to the size of the other input.

我的解释:
R = unifrnd(A,B)返回一个矩阵,什么样的一个矩阵呢?首先,矩阵的每个元素都是一定范围的一个连续均匀分布里面的一个随机值,这个连续分布有一个上限一个下限,这就要分多种情况讨论了:
1、若A、B都是单个数字,则函数返回的矩阵是以A为下限B位上限的连续均匀分布中一个随机值(单个元素也可以算一个矩阵)。若是R = unifrnd(A,B,m,n,...)函数形式,则返回各对应尺寸为m,n,...的一个矩阵,其中的每个元素都是以A为下限B为上限的连续均匀分布中一个随机值。
2、若A是数字,B是矩阵。则R = unifrnd(A,B)返回一个与B同型的矩阵。其中的每一个元素这样产生:以A为下限,以B中对应位置的元素为上限产生一个连续均匀分布,在里面随机取一个值即可。同样,对于R = unifrnd(A,B,m,n,...),返回的是一个尺寸为m,n,...的矩阵,那么易知这里暗示B必须能包含这个返回矩阵!
3、若A、B都是矩阵,那么R = unifrnd(A,B)函数也暗示A、B是同型矩阵,返回的也是同型矩阵,每个元素的产生参照前面的,就不用再介绍了。

R = unifrnd(A,B,m,n,...) or R = unifrnd(A,B,[m,n,...]) returns an m-by-n-by-... array. If A and B are scalars, all elements of R are generated from the same distribution. If either A or B is an array, they must be m-by-n-by-... . 如果A、B是常数,那么返回的规定尺寸的矩阵每一个元素都服从同一个连续均匀分布(上下限分别是A、B)。

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

刚好搜到这个问题,解答者很耐心,也很全面,应该是将matlab中的这个函数帮助文档翻译过来,英语水平不错,呵呵。只是个人觉得还是有些不清楚,我看了好几遍还是不怎么理解,没办法值得自己再去实验,终于得出一些结论,自己作了笔记,花了时间和精力,也在这里分享一下吧,希望对大家有用。
unifrnd
Continuous uniform random numbers
在连续均匀分布里面取随机数,得到矩阵。按一定规律取,其值是在均匀分布中随机找,矩阵元素个数及形状面规定的。

Syntax

R = unifrnd(A,B)
R = unifrnd(A,B,m,n,...)
R = unifrnd(A,B,[m,n,...])

Description

R = unifrnd(A,B)returns an array R of random numbers generated from the continuous uniform distributions with lower and upper endpoints specified by A and B, respectively. If A and B are arrays, R(i,j) is generated from the distribution specified by the corresponding elements of A and B. If either A or B is a scalar, it is expanded to the size of the other input.

我的解释:
R = unifrnd(A,B)返回一个矩阵,什么样的一个矩阵呢?首先,矩阵的每个元素都是一定范围的一个连续均匀分布里面的一个随机值,这个连续分布有一个上限一个下限,这就要分多种情况讨论了:
1、若A、B都是单个数字,则函数返回的矩阵是以A为下限B位上限的连续均匀分布中一个随机值(单个元素也可以算一个矩阵)。若是R = unifrnd(A,B,m,n,...)函数形式,则返回各对应尺寸为m,n,...的一个矩阵,其中的每个元素都是以A为下限B为上限的连续均匀分布中一个随机值。
2、若A是数字,B是矩阵。则R = unifrnd(A,B)返回一个与B同型的矩阵。其中的每一个元素这样产生:以A为下限,以B中对应位置的元素为上限产生一个连续均匀分布,在里面随机取一个值即可。同样,对于R = unifrnd(A,B,m,n,...),返回的是一个尺寸为m,n,...的矩阵,那么易知这里暗示B必须能包含这个返回矩阵!
3、若A、B都是矩阵,那么R = unifrnd(A,B)函数也暗示A、B是同型矩阵,返回的也是同型矩阵,每个元素的产生参照前面的,就不用再介绍了。

R = unifrnd(A,B,m,n,...) or R = unifrnd(A,B,[m,n,...]) returns an m-by-n-by-... array. If A and B are scalars, all elements of R are generated from the same distribution. If either A or B is an array, they must be m-by-n-by-... . 如果A、B是常数,那么返回的规定尺寸的矩阵每一个元素都服从同一个连续均匀分布(上下限分别是A、B)。

热心网友 时间:2023-10-15 03:35

函数功能:
生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

应用举例 :
a = 0; b = 1:5;
r1 = unifrnd(a,b)
r1 =
0.8147 1.8116 0.3810 3.6535 3.1618

B = repmat(b,5,1);
R = unifrnd(a,B)
R =
0.0975 0.3152 0.4257 2.6230 3.7887
0.2785 1.9412 1.2653 0.1428 3.7157
0.5469 1.9143 2.7472 3.3965 1.9611
0.9575 0.9708 2.3766 3.7360 3.2774
0.9649 1.6006 2.8785 2.7149 0.8559

r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
r2 =
1.4121 0.0637 0.5538 0.0923 0.1943追问r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
中的b(2)不应该是b(1,2)吗,为什么可以用b(2)呢,什么情况下可以这么用呢

热心网友 时间:2023-10-15 03:35

函数功能:
生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

应用举例 :
a = 0; b = 1:5;
r1 = unifrnd(a,b)
r1 =
0.8147 1.8116 0.3810 3.6535 3.1618

B = repmat(b,5,1);
R = unifrnd(a,B)
R =
0.0975 0.3152 0.4257 2.6230 3.7887
0.2785 1.9412 1.2653 0.1428 3.7157
0.5469 1.9143 2.7472 3.3965 1.9611
0.9575 0.9708 2.3766 3.7360 3.2774
0.9649 1.6006 2.8785 2.7149 0.8559

r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
r2 =
1.4121 0.0637 0.5538 0.0923 0.1943追问r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
中的b(2)不应该是b(1,2)吗,为什么可以用b(2)呢,什么情况下可以这么用呢

热心网友 时间:2023-10-15 03:33

unifrnd可以创建随机的连续均匀分布的数组。

1、R = unifrnd(A,B)

A和B可以是向量也可以是标量,若两个都是向量,则两者都是列向量或都是行向量,而且维数相等。

从A到B产生一系列区间,若A和B均为向量,则区间个数等于他们的维数;若其中恰有一个是向量,假设A为向量,则区间个数等于A的维数;若两个均为标量,则A <= B,区间个数为1,且区间为[A,B]。然后在这一系列区间中随机产生连续均匀分布的数组R并返回之。

具体例子下述。

例1.

执行指令

>> x = [1:9];

>> y = [2:10];

>> unifrnd(x,y)

得到

ans =

1.9595    2.6557    3.0357    4.8491    5.9340    6.6787    7.7577    8.7431    9.3922

从x到y产生区间[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7],[7,8],[8,9],[9.10].然后从每个区间产生一个随机数,得到R。

例2.

执行指令

>> x = [1:3];

>> R1 = unifrnd(x,1);

>> R2 = unifrnd(1,x);

得到

R1 =

1   NaN   NaN

R2 =

1.0000    1.2769    1.0923

NaN表示"not a number"即不是数字。

观察语句R1 = unifrnd(x,1);“从x到1”产生区间[1,1],[2,1],[3,1]显然只有第一个区间可以取得“随机数”1,其余区间不符合规定,故而返回NaN。

观察R2 = unifrnd(1,x);从1到x产生区间[1,1],[1,2],[1,3],取得随机数组R2.

2.R = unifrnd(A,B,M,N,...) or R = unifrnd(A,B,[M,N,...]) 

returns an M-by-N-by-... array.

扩展资料:

MatLab随机数生成函数系列:

rand均匀分布

randn正态分布

sprand均匀分布的稀疏矩阵

sprandn正态分布的稀疏矩阵

sprandsym正态分布的对称的稀疏矩阵

randperm均匀分布的序列

betarnd贝塔分布

binornd二项分布

chi2rnd卡方分布

exprnd指数分布

frndf分布

gamrnd伽玛分布

geornd几何分布

hygernd超几何分布

lognrnd对数正态分布

nbinrnd负二项分布

ncfrnd非中心f分布

nctrnd非中心t分布

ncx2rnd非中心卡方分布

normrnd正态(高斯)分布

poissrnd泊松分布

raylrnd瑞利分布

trnd学生氏t分布

unidrnd离散均匀分布

unifrnd连续均匀分布

weibrnd威布尔分布

参考资料:

百度百科——MATLAB

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

在matlab中unifrnd函数是生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

 

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

刚好搜到这个问题,解答者很耐心,也很全面,应该是将matlab中的这个函数帮助文档翻译过来,英语水平不错,呵呵。只是个人觉得还是有些不清楚,我看了好几遍还是不怎么理解,没办法值得自己再去实验,终于得出一些结论,自己作了笔记,花了时间和精力,也在这里分享一下吧,希望对大家有用。
unifrnd
Continuous uniform random numbers
在连续均匀分布里面取随机数,得到矩阵。按一定规律取,其值是在均匀分布中随机找,矩阵元素个数及形状面规定的。

Syntax

R = unifrnd(A,B)
R = unifrnd(A,B,m,n,...)
R = unifrnd(A,B,[m,n,...])

Description

R = unifrnd(A,B)returns an array R of random numbers generated from the continuous uniform distributions with lower and upper endpoints specified by A and B, respectively. If A and B are arrays, R(i,j) is generated from the distribution specified by the corresponding elements of A and B. If either A or B is a scalar, it is expanded to the size of the other input.

我的解释:
R = unifrnd(A,B)返回一个矩阵,什么样的一个矩阵呢?首先,矩阵的每个元素都是一定范围的一个连续均匀分布里面的一个随机值,这个连续分布有一个上限一个下限,这就要分多种情况讨论了:
1、若A、B都是单个数字,则函数返回的矩阵是以A为下限B位上限的连续均匀分布中一个随机值(单个元素也可以算一个矩阵)。若是R = unifrnd(A,B,m,n,...)函数形式,则返回各对应尺寸为m,n,...的一个矩阵,其中的每个元素都是以A为下限B为上限的连续均匀分布中一个随机值。
2、若A是数字,B是矩阵。则R = unifrnd(A,B)返回一个与B同型的矩阵。其中的每一个元素这样产生:以A为下限,以B中对应位置的元素为上限产生一个连续均匀分布,在里面随机取一个值即可。同样,对于R = unifrnd(A,B,m,n,...),返回的是一个尺寸为m,n,...的矩阵,那么易知这里暗示B必须能包含这个返回矩阵!
3、若A、B都是矩阵,那么R = unifrnd(A,B)函数也暗示A、B是同型矩阵,返回的也是同型矩阵,每个元素的产生参照前面的,就不用再介绍了。

R = unifrnd(A,B,m,n,...) or R = unifrnd(A,B,[m,n,...]) returns an m-by-n-by-... array. If A and B are scalars, all elements of R are generated from the same distribution. If either A or B is an array, they must be m-by-n-by-... . 如果A、B是常数,那么返回的规定尺寸的矩阵每一个元素都服从同一个连续均匀分布(上下限分别是A、B)。

热心网友 时间:2023-10-15 03:35

函数功能:
生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

应用举例 :
a = 0; b = 1:5;
r1 = unifrnd(a,b)
r1 =
0.8147 1.8116 0.3810 3.6535 3.1618

B = repmat(b,5,1);
R = unifrnd(a,B)
R =
0.0975 0.3152 0.4257 2.6230 3.7887
0.2785 1.9412 1.2653 0.1428 3.7157
0.5469 1.9143 2.7472 3.3965 1.9611
0.9575 0.9708 2.3766 3.7360 3.2774
0.9649 1.6006 2.8785 2.7149 0.8559

r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
r2 =
1.4121 0.0637 0.5538 0.0923 0.1943追问r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
中的b(2)不应该是b(1,2)吗,为什么可以用b(2)呢,什么情况下可以这么用呢

热心网友 时间:2023-10-15 03:33

unifrnd可以创建随机的连续均匀分布的数组。

1、R = unifrnd(A,B)

A和B可以是向量也可以是标量,若两个都是向量,则两者都是列向量或都是行向量,而且维数相等。

从A到B产生一系列区间,若A和B均为向量,则区间个数等于他们的维数;若其中恰有一个是向量,假设A为向量,则区间个数等于A的维数;若两个均为标量,则A <= B,区间个数为1,且区间为[A,B]。然后在这一系列区间中随机产生连续均匀分布的数组R并返回之。

具体例子下述。

例1.

执行指令

>> x = [1:9];

>> y = [2:10];

>> unifrnd(x,y)

得到

ans =

1.9595    2.6557    3.0357    4.8491    5.9340    6.6787    7.7577    8.7431    9.3922

从x到y产生区间[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7],[7,8],[8,9],[9.10].然后从每个区间产生一个随机数,得到R。

例2.

执行指令

>> x = [1:3];

>> R1 = unifrnd(x,1);

>> R2 = unifrnd(1,x);

得到

R1 =

1   NaN   NaN

R2 =

1.0000    1.2769    1.0923

NaN表示"not a number"即不是数字。

观察语句R1 = unifrnd(x,1);“从x到1”产生区间[1,1],[2,1],[3,1]显然只有第一个区间可以取得“随机数”1,其余区间不符合规定,故而返回NaN。

观察R2 = unifrnd(1,x);从1到x产生区间[1,1],[1,2],[1,3],取得随机数组R2.

2.R = unifrnd(A,B,M,N,...) or R = unifrnd(A,B,[M,N,...]) 

returns an M-by-N-by-... array.

扩展资料:

MatLab随机数生成函数系列:

rand均匀分布

randn正态分布

sprand均匀分布的稀疏矩阵

sprandn正态分布的稀疏矩阵

sprandsym正态分布的对称的稀疏矩阵

randperm均匀分布的序列

betarnd贝塔分布

binornd二项分布

chi2rnd卡方分布

exprnd指数分布

frndf分布

gamrnd伽玛分布

geornd几何分布

hygernd超几何分布

lognrnd对数正态分布

nbinrnd负二项分布

ncfrnd非中心f分布

nctrnd非中心t分布

ncx2rnd非中心卡方分布

normrnd正态(高斯)分布

poissrnd泊松分布

raylrnd瑞利分布

trnd学生氏t分布

unidrnd离散均匀分布

unifrnd连续均匀分布

weibrnd威布尔分布

参考资料:

百度百科——MATLAB

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

在matlab中unifrnd函数是生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

 

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

刚好搜到这个问题,解答者很耐心,也很全面,应该是将matlab中的这个函数帮助文档翻译过来,英语水平不错,呵呵。只是个人觉得还是有些不清楚,我看了好几遍还是不怎么理解,没办法值得自己再去实验,终于得出一些结论,自己作了笔记,花了时间和精力,也在这里分享一下吧,希望对大家有用。
unifrnd
Continuous uniform random numbers
在连续均匀分布里面取随机数,得到矩阵。按一定规律取,其值是在均匀分布中随机找,矩阵元素个数及形状面规定的。

Syntax

R = unifrnd(A,B)
R = unifrnd(A,B,m,n,...)
R = unifrnd(A,B,[m,n,...])

Description

R = unifrnd(A,B)returns an array R of random numbers generated from the continuous uniform distributions with lower and upper endpoints specified by A and B, respectively. If A and B are arrays, R(i,j) is generated from the distribution specified by the corresponding elements of A and B. If either A or B is a scalar, it is expanded to the size of the other input.

我的解释:
R = unifrnd(A,B)返回一个矩阵,什么样的一个矩阵呢?首先,矩阵的每个元素都是一定范围的一个连续均匀分布里面的一个随机值,这个连续分布有一个上限一个下限,这就要分多种情况讨论了:
1、若A、B都是单个数字,则函数返回的矩阵是以A为下限B位上限的连续均匀分布中一个随机值(单个元素也可以算一个矩阵)。若是R = unifrnd(A,B,m,n,...)函数形式,则返回各对应尺寸为m,n,...的一个矩阵,其中的每个元素都是以A为下限B为上限的连续均匀分布中一个随机值。
2、若A是数字,B是矩阵。则R = unifrnd(A,B)返回一个与B同型的矩阵。其中的每一个元素这样产生:以A为下限,以B中对应位置的元素为上限产生一个连续均匀分布,在里面随机取一个值即可。同样,对于R = unifrnd(A,B,m,n,...),返回的是一个尺寸为m,n,...的矩阵,那么易知这里暗示B必须能包含这个返回矩阵!
3、若A、B都是矩阵,那么R = unifrnd(A,B)函数也暗示A、B是同型矩阵,返回的也是同型矩阵,每个元素的产生参照前面的,就不用再介绍了。

R = unifrnd(A,B,m,n,...) or R = unifrnd(A,B,[m,n,...]) returns an m-by-n-by-... array. If A and B are scalars, all elements of R are generated from the same distribution. If either A or B is an array, they must be m-by-n-by-... . 如果A、B是常数,那么返回的规定尺寸的矩阵每一个元素都服从同一个连续均匀分布(上下限分别是A、B)。

热心网友 时间:2023-10-15 03:35

函数功能:
生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

应用举例 :
a = 0; b = 1:5;
r1 = unifrnd(a,b)
r1 =
0.8147 1.8116 0.3810 3.6535 3.1618

B = repmat(b,5,1);
R = unifrnd(a,B)
R =
0.0975 0.3152 0.4257 2.6230 3.7887
0.2785 1.9412 1.2653 0.1428 3.7157
0.5469 1.9143 2.7472 3.3965 1.9611
0.9575 0.9708 2.3766 3.7360 3.2774
0.9649 1.6006 2.8785 2.7149 0.8559

r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
r2 =
1.4121 0.0637 0.5538 0.0923 0.1943追问r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
中的b(2)不应该是b(1,2)吗,为什么可以用b(2)呢,什么情况下可以这么用呢

热心网友 时间:2023-10-15 03:33

unifrnd可以创建随机的连续均匀分布的数组。

1、R = unifrnd(A,B)

A和B可以是向量也可以是标量,若两个都是向量,则两者都是列向量或都是行向量,而且维数相等。

从A到B产生一系列区间,若A和B均为向量,则区间个数等于他们的维数;若其中恰有一个是向量,假设A为向量,则区间个数等于A的维数;若两个均为标量,则A <= B,区间个数为1,且区间为[A,B]。然后在这一系列区间中随机产生连续均匀分布的数组R并返回之。

具体例子下述。

例1.

执行指令

>> x = [1:9];

>> y = [2:10];

>> unifrnd(x,y)

得到

ans =

1.9595    2.6557    3.0357    4.8491    5.9340    6.6787    7.7577    8.7431    9.3922

从x到y产生区间[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7],[7,8],[8,9],[9.10].然后从每个区间产生一个随机数,得到R。

例2.

执行指令

>> x = [1:3];

>> R1 = unifrnd(x,1);

>> R2 = unifrnd(1,x);

得到

R1 =

1   NaN   NaN

R2 =

1.0000    1.2769    1.0923

NaN表示"not a number"即不是数字。

观察语句R1 = unifrnd(x,1);“从x到1”产生区间[1,1],[2,1],[3,1]显然只有第一个区间可以取得“随机数”1,其余区间不符合规定,故而返回NaN。

观察R2 = unifrnd(1,x);从1到x产生区间[1,1],[1,2],[1,3],取得随机数组R2.

2.R = unifrnd(A,B,M,N,...) or R = unifrnd(A,B,[M,N,...]) 

returns an M-by-N-by-... array.

扩展资料:

MatLab随机数生成函数系列:

rand均匀分布

randn正态分布

sprand均匀分布的稀疏矩阵

sprandn正态分布的稀疏矩阵

sprandsym正态分布的对称的稀疏矩阵

randperm均匀分布的序列

betarnd贝塔分布

binornd二项分布

chi2rnd卡方分布

exprnd指数分布

frndf分布

gamrnd伽玛分布

geornd几何分布

hygernd超几何分布

lognrnd对数正态分布

nbinrnd负二项分布

ncfrnd非中心f分布

nctrnd非中心t分布

ncx2rnd非中心卡方分布

normrnd正态(高斯)分布

poissrnd泊松分布

raylrnd瑞利分布

trnd学生氏t分布

unidrnd离散均匀分布

unifrnd连续均匀分布

weibrnd威布尔分布

参考资料:

百度百科——MATLAB

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

在matlab中unifrnd函数是生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

 

热心网友 时间:2023-10-15 03:34

刚好搜到这个问题,解答者很耐心,也很全面,应该是将matlab中的这个函数帮助文档翻译过来,英语水平不错,呵呵。只是个人觉得还是有些不清楚,我看了好几遍还是不怎么理解,没办法值得自己再去实验,终于得出一些结论,自己作了笔记,花了时间和精力,也在这里分享一下吧,希望对大家有用。
unifrnd
Continuous uniform random numbers
在连续均匀分布里面取随机数,得到矩阵。按一定规律取,其值是在均匀分布中随机找,矩阵元素个数及形状面规定的。

Syntax

R = unifrnd(A,B)
R = unifrnd(A,B,m,n,...)
R = unifrnd(A,B,[m,n,...])

Description

R = unifrnd(A,B)returns an array R of random numbers generated from the continuous uniform distributions with lower and upper endpoints specified by A and B, respectively. If A and B are arrays, R(i,j) is generated from the distribution specified by the corresponding elements of A and B. If either A or B is a scalar, it is expanded to the size of the other input.

我的解释:
R = unifrnd(A,B)返回一个矩阵,什么样的一个矩阵呢?首先,矩阵的每个元素都是一定范围的一个连续均匀分布里面的一个随机值,这个连续分布有一个上限一个下限,这就要分多种情况讨论了:
1、若A、B都是单个数字,则函数返回的矩阵是以A为下限B位上限的连续均匀分布中一个随机值(单个元素也可以算一个矩阵)。若是R = unifrnd(A,B,m,n,...)函数形式,则返回各对应尺寸为m,n,...的一个矩阵,其中的每个元素都是以A为下限B为上限的连续均匀分布中一个随机值。
2、若A是数字,B是矩阵。则R = unifrnd(A,B)返回一个与B同型的矩阵。其中的每一个元素这样产生:以A为下限,以B中对应位置的元素为上限产生一个连续均匀分布,在里面随机取一个值即可。同样,对于R = unifrnd(A,B,m,n,...),返回的是一个尺寸为m,n,...的矩阵,那么易知这里暗示B必须能包含这个返回矩阵!
3、若A、B都是矩阵,那么R = unifrnd(A,B)函数也暗示A、B是同型矩阵,返回的也是同型矩阵,每个元素的产生参照前面的,就不用再介绍了。

R = unifrnd(A,B,m,n,...) or R = unifrnd(A,B,[m,n,...]) returns an m-by-n-by-... array. If A and B are scalars, all elements of R are generated from the same distribution. If either A or B is an array, they must be m-by-n-by-... . 如果A、B是常数,那么返回的规定尺寸的矩阵每一个元素都服从同一个连续均匀分布(上下限分别是A、B)。

热心网友 时间:2023-10-15 03:35

函数功能:
生成(连续)均匀分布的随机数

使用方法:
R = unifrnd(A,B)
生成被A和B指定上下端点[A,B]的连续均匀分布的随机数组R。
如果A和B是数组,R(i,j)是生成的被A和B对应元素指定连续均匀分布的随机数。
如果N或P是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维数的数组。
R = unifrnd(A,B,m,n,...) 或 R = unifrnd(A,B,[m,n,...])
返回m*n*...数组。
如果A和B是标量,R中所有元素是相同分布产生的随机数。
如果A或B是数组,则必须是m*n*...数组。

应用举例 :
a = 0; b = 1:5;
r1 = unifrnd(a,b)
r1 =
0.8147 1.8116 0.3810 3.6535 3.1618

B = repmat(b,5,1);
R = unifrnd(a,B)
R =
0.0975 0.3152 0.4257 2.6230 3.7887
0.2785 1.9412 1.2653 0.1428 3.7157
0.5469 1.9143 2.7472 3.3965 1.9611
0.9575 0.9708 2.3766 3.7360 3.2774
0.9649 1.6006 2.8785 2.7149 0.8559

r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
r2 =
1.4121 0.0637 0.5538 0.0923 0.1943追问r2 = unifrnd(a,b(2),1,5)
中的b(2)不应该是b(1,2)吗,为什么可以用b(2)呢,什么情况下可以这么用呢

matlab中unifrnd函数用法

2.R = unifrnd(A,B,M,N,...) or R = unifrnd(A,B,[M,N,...])returns an M-by-N-by-... array.

高品质开关插座产品哪个厂家好?

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matlab中random函数如何生成均匀分布或指数分布?

1、均匀分布:unifrnd (a, b, m, n); 产生m*n阶[a, b]均匀分布,unifrnd (a,b) ;产生一个[a,b]的均匀随机数。2、rand (m, n);产生m*n阶[0,1]均匀分布的随机数矩阵,rand(n); 产生n*n阶[0,1]均匀分布的随机数。3、binornd(n,p,[M,N,P,...]) 产生的是服从...

a=unifrnd(0,1,n,1);什么意思

0到1之间,100行一列。如果把n换成5就是5行1列

matlab中unifrnd(20,30,1000,1)各个数字是什么意思?

unifrnd(20,30,1000,1)意思是:产生一个1000*1的array,这个array中的每个元素为20到30之间连续均匀分布的随机数。R=unifrnd(A,B,m,n,...)是一个函数的表达形式,运行后返回各对应尺寸为m,n,...的一个矩阵。

在matlab中unifrnd(0.2,0.3,[1 10])是什么意思??

其实这种问题查一下帮助就很容易知道答案的。unifrnd函数用于产生均匀分布的随机数(组),几个参数的含义是:产生一个1x10的随机数矩阵,其元素在0.2~0.3之间均匀分布。

matlab怎么生成0到1的随机数

在matlab 中产生0-1上均匀分布的随机数方法如下:方法1、对于问题,如果 Y 是m*n的服从0~1均匀分布的随机矩阵:Y = rand(m,n);方法2、用统计工具箱,Y = unifrnd(0,1,m,n).另外,提供常用的函数分布供参考:1、 均匀分布U(a,b)产生m*n阶[a,b]均匀分布U(a,b)的随机数矩阵...

Matlab蒙特卡洛法计算圆周率怎么写最快

用unifrnd()随机函数和mean()平均函数来计算 fun=inline('4./(1+x.*x)');N=100000;x=unifrnd(0,1,N,1);mean(fun(x))

如何用matlab生成m序列并在一定的区间内生成随机数

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MATLAB中生成随机数方法总结

3. linspace用于生成线性间隔向量。该函数可以指定向量起始值、终止值、向量大小和向量中元素的步长。4. unifrnd用于产生连续统一的随机数字。需要指定随机数分布的均值和方差,以及随机数矩阵的大小。5. unidrnd用于产生离散的统一随机数字。需要指定随机数分布的均值和矩阵大小。这些方法在数据处理、模拟、...

Matlab蒙特卡洛法计算圆周率怎么写最快

用unifrnd()随机函数,计算圆周率比较快,时间仅为 0.008871 秒。而用rand()随机函数,时间仅为 0.009704 秒。clc tic disp('用unifrnd()随机函数计算π值')N=100000;x=unifrnd(-1,1,N,1);y=unifrnd(-1,1,N,1);count=0;for i=1:N if (x(i)^2+y(i)^2&lt;=1)count=count+1...

unifrnd在matlab中的用法 matlab中均值 Matlab中怎么用unidrnd函数 matlab中定义整数变量 matlab中normrnd函数用法 matlab随机变量标准化 matlab中正态分布随机数 matlab中length函数 matlab double函数的用法
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