在matlab中使用高斯和均勻分佈的隨機數

我想在高斯和均勻分佈中使用matlab生成數字。我知道這個函數randi和rand()但他們都是正常（高斯）分佈。怎樣才能生成均勻分佈的隨機數字？在matlab中使用高斯和均勻分佈的隨機數

來源

2012-12-12 zhilevan

正態分佈*是*高斯分佈。 – jerad

@zhilevan：我是否在最新的答案中閱讀了您的想法？ – mmgp

@mmgp，tnx你的注意力，是的，我讀過它 – zhilevan

爲0和1

之間的均勻分佈使用randn(dimensions) * sqrt(sigma) + mu用於高斯分佈與畝一個均值和方差西格瑪使用rand(dimensions)。

Uniform Distribution

Normal Distribution

來源

2012-12-12 17:58:25 chriswynnyk

'randnrm' **在matlab 2011中不是有效函數** :( – zhilevan

好的，只是在r2011a上更新和測試。 – chriswynnyk

標準偏差和方差是不同的東西，答案目前是錯誤的。這裏有另一個答案是正確的。 – mmgp

編輯器，你已經產生了一個高斯分佈的僞隨機數。正態分佈是它的同義詞。

我可以從你的問題得到的唯一其他可能的解釋是，你想要的東西意味着！= 0和/或方差！= 1.要做到這一點，只需執行mean + sqrt(var) * randn(X)即可。

來源

2012-12-12 17:16:39 mmgp

pease爲**生成數字，** **和另一個** gaussin **分佈。 tnx – zhilevan

您需要查看您的書籍或其他來源。你讀過我答案的第一句話了嗎？它們是同義詞，即它們是同一物。 – mmgp

是的，我讀了它，我想要2分佈，1：高斯（普通），2：統一 – zhilevan

randn是產生高斯分佈變量（randi和rand產生均勻分佈的變量）的函數。

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2012-12-12 17:17:19 Jonas

不，如果你嘗試在matlab 2011中幫助'randn'看到這個幫助randn RANDN正態分佈的僞隨機數。 R = RANDN（N）返回一個N乘N矩陣，其中包含來自標準正態分佈的的僞隨機值。 RANDN（M，N）或RANDN（[M，N]）返回 M乘N矩陣。 RANDN（M，N，P，...）或RANDN（[M，N，P，...]）返回一個N×P-by -...數組。 RANDN返回一個標量。 RANDN（SIZE（A））返回與A相同的數組。注意：大小輸入M，N，P ...應爲非負整數。負整數被視爲0. – zhilevan

是的。通常意味着「高斯」。正如其他人所說的，你需要rand和randn。 – Pete

@zhilevan：正態分佈也稱爲高斯分佈。 – Jonas

您可以生成從蘭特任何分配（）。

例如，假設您想要爲rayleigh dist生成100000個樣本。要做到這一點的方法是您反轉該特定函數的cdf。基本思想是由於cdf必須介於0和1之間我們可以通過輸入CDF的值b/W 0和1.找到隨機變量的值，所以對於瑞利，這將是

for i = 1:100000 
    data(i) = (2*sigma^2 *(-(log(1 - rand(1,1)))))^.5; 
end

你可以做高斯分佈類似的東西。

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2013-11-19 18:58:34 raj

在一行中：'sigma = 3; tmp =（2 * sigma^2 *（ - （log（1-rand（1e6,1）））））。^。5; hist（tmp，100）'。 – randomatlabuser

繼Raj的回答：使用箱穆勒變換可以生成獨立的標準正態/高斯隨機數：

N = 1e6; z = sqrt(-2*log(rand(N, 1))) .* cos(2*pi * rand(N, 1)); figure; hist(z, 100) 
N = 1e6; z = sqrt(-2*log(rand(N, 1))) .* sin(2*pi * rand(N, 1)); figure; hist(z, 100)

如果你想申請的逆變換法，您可以使用反互補誤差函數（erfcinv）：

N = 1e6; z = -sqrt(2) * erfcinv(2 * rand(1e6, 1)); figure; hist(z, 100)

但我希望randn效果更好。

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2013-11-19 20:04:59 randomatlabuser

在matlab中使用高斯和均勻分佈的隨機數

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