Что такое генератор случайных чисел?
Прежде чем понять генератор случайных чисел в Matlab, давайте сначала изучим, что такое генератор случайных чисел. Генератор случайных чисел - это создание случайных чисел без каких-либо решений или заметных шаблонов среди них. Существуют различные способы генерирования случайных чисел в MATLAB с различными приложениями. Он используется во многих языках программирования для генерации случайных значений в указанном диапазоне. Есть разные функции, которые используются в соответствии с языком. Они в основном используются в области компьютерных наук, исследований и статистических работ.
Генератор случайных чисел в Matlab
В MATLAB псевдослучайные числа генерируются с использованием различных функций, таких как rand, randi и randn. Каждая функция служит для разных целей в MATLAB, как указано ниже:
- rand: эта функция используется для генерации равномерно распределенных случайных значений.
- randi: эта функция используется для генерации нормально распределенных псевдослучайных значений.
- randn: эта функция используется для генерации нормально распределенных случайных значений.
- randperm: используется для создания случайных случайных значений.
- rng: контролирует генерацию случайных чисел
- RandStream: используется для потока случайных чисел.
rand, randn, randi и randperm в основном используются для создания массивов случайных значений.
Функции в генераторе случайных чисел в Matlab
Ниже приведены функции, предназначенные для другой цели в MATLAB, как указано ниже:
1. ранд
Функция rand используется, когда распределение равномерно и всегда генерирует действительные числа от 0 до 1. Обозначается функцией rand ().
Пример: a=rand(100, 1)
Приведенный выше пример объясняет, что a является вектором столбца 100 на 1, который содержит числа из равномерного распределения. содержит значения от 0 до 1. График этого обычно плоский, поскольку он составлен из равномерного распределения.
rand ('state') возвращает текущее состояние генератора. Мы также можем изменить состояние генератора, используя следующий код:
- rand ('state', s): сбрасывается в состояние s.
- rand ('state', 0): устанавливает исходное состояние генератора.
- rand ('state', k): устанавливает генератор в его k-е состояние для любого значения k.
- rand ('state', sum (100 * clock)): каждый раз сбрасывается в другое состояние.
2. Рэнди
Эта функция возвращает двойные целые числа, которые взяты из распределения, которое является дискретным и равномерным. Обозначается с помощью randi ()
Пример: b= randi(1, 1000, 100)
Здесь b содержит целые числа, взятые из равномерного распределения в диапазоне от 1 до 100. График результирующего набора будет в целом плоским, поскольку он возвращает числа из равномерного распределения.
3. Рандн
Эта функция возвращает целые числа, полученные в результате нормального распределения. Это отмечено с помощью функции randn (). График результирующего набора соответствует нормальному распределению, имеющему среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.
Пример: c=randn(100, 1)
randn ('state') возвращает текущее состояние генератора. Мы также можем изменить состояние генератора, используя следующий код:
- randn ('state', s): сбрасывается в состояние s
- randn ('state', 0): устанавливает исходное состояние генератора
- randn ('state', k): устанавливает генератор в его k-е состояние для любого значения k.
- randn ('state', sum (100 * clock)): каждый раз сбрасывается в другое состояние.
4. randperm
Эта функция возвращает массив уникальных значений. Основное различие между randi и randperm состоит в том, что randi содержит массив значений, которые можно повторить, но randperm содержит массив уникальных целых чисел. Обозначается с помощью randperm ().
Пример: d= randperm(20, 10)
Это массив 1 на 10, который содержит целые числа в диапазоне (1, 20).
Функции Генерация случайных чисел
Существуют также различные функции, используемые для управления генерацией случайных чисел. Пожалуйста, найдите ниже для вашей справки:
- rng (семя) : оно порождает генерацию случайных чисел, так что оно рисует случайные числа, которые являются предсказуемыми.
- rng (shuffle): генерирует случайные числа в зависимости от текущего времени. Таким образом, он генерирует числа после вызова функции rng.
- rng ('default'): эта функция используется для установки настроек, используемых функцией rand, randn, randi, в состояние по умолчанию.
- scurr: возвращает настройки, используемые в настоящее время в функциях rand, randn, randi.
- rng (s): восстанавливает настройку, используемую для создания случайных чисел в функциях rand, randn, randi.
Вывод - генератор случайных чисел в Matlab
Генерация случайных чисел имеет много практических применений в реальной жизни. Они в основном используются в целях аутентификации или безопасности. Различные игровые автоматы, метеорология и исследовательский анализ следуют подходу генератора случайных чисел для получения результатов различных экспериментов. Таким образом, знание фона генерации случайных чисел практически важно, чтобы лучше понять его применение.
Рекомендуемые статьи
Это руководство для генератора случайных чисел в Matlab. Здесь мы подробно обсудим различные функции в Генераторе случайных чисел в Matlab. Вы также можете просмотреть другие наши статьи, чтобы узнать больше -
- Введение в Matlab
- Генератор случайных чисел в Python
- Обратный номер в C
- Генератор случайных чисел в R
- Генератор случайных чисел в C # | Функции | Примеры
- Приложения Matlab Compiler
- Числовые Шаблоны в Java | Лучшие 14 примеров