Какво е генератор на случайни числа?

Преди да разберем генератора на случайни числа в Matlab, нека първо проучим какво е генератор на случайни числа. Генератор на случайни числа е създаването на случайни числа без никакво решение или забележими модели между тях. Има различни начини за генериране на произволни числа в MATLAB с различни приложения. Използва се в много програмни езици за генериране на произволни стойности в определения диапазон. Има различни функции, които се използват според езика. Те се използват главно в областта на компютърните науки, научните изследвания и работата, свързана със статистиката.

Генератор на случайни числа в Matlab

В MATLAB псевдослучайните числа се генерират с помощта на различни функции като rand, randi и randn. Всяка функция служи с различна цел в MATLAB, както е изброено по-долу:

  • rand: Тази функция се използва за генериране на равномерно разпределени случайни стойности.
  • randi: Тази функция се използва за генериране на нормално разпределени псевдослучайни стойности.
  • randn: Тази функция се използва за генериране на нормално разпределени случайни стойности.
  • randperm: Използва се за създаване на пермутирани случайни стойности.
  • rng: Това контролира генерирането на произволни числа
  • RandStream: Използва се за потока от случайни числа.

rand, randn, randi и randperm се използват главно за създаване на масиви от случайни стойности.

Функции в генератор на случайни числа в Matlab

По-долу функцията служи с различна цел в MATLAB, както е изброено по-долу:

1. rand

rand функция се използва, когато разпределението е равномерно и винаги генерира реални числа между 0 и 1. Тя се обозначава с функция rand ().

Пример: a=rand(100, 1)

Горният пример обяснява, че a е колонен вектор 100 на 1, който съдържа числа от равномерно разпределение. съдържа стойностите между 0 и 1. Графиката на това обикновено е плоска, тъй като е изведена от равномерно разпределение.

rand ('state') връща текущото състояние на генератора. Можем също да променим състоянието на генератора, използвайки кода по-долу:

  • rand ('състояние', s): Това се нулира на състоянието s.
  • rand ('state', 0): Той задава генератора в първоначалното си състояние.
  • rand ('state', k): Той задава генератора на kth състояние за всяка стойност на k.
  • rand ('state', sum (100 * часовник)): Всеки път се рестартира в различно състояние.

2. randi

Тази функция връща двойни цели числа, които са изтеглени от разпределението, което е дискретно и еднородно. Обозначава се с помощта на randi ()

Пример: b= randi(1, 1000, 100)

Тук b съдържа целите числа, изведени от равномерно разпределение в диапазона от 1 до 100. Графиката на резултиращия набор обикновено е плоска, тъй като връща числата от равномерното разпределение.

3. randn

Тази функция връща цели числа в резултат на нормалното разпределение. Отбелязва се с помощта на функция randn (). Графиката на получения резултат следва нормално разпределение със средно значение 0 и стандартно отклонение 1.

Пример: c=randn(100, 1)

randn ('state') връща текущото състояние на генератора. Можем също да променим състоянието на генератора, използвайки кода по-долу:

  • randn ('състояние', s): Това се нулира на състоянието s
  • randn ('state', 0): Той задава генератора в първоначалното си състояние
  • randn ('състояние', k): Той задава генератора на kth състояние за всяка стойност на k.
  • randn ('състояние', сума (100 * часовник)): Всеки път се рестартира в различно състояние.

4. рандперм

Тази функция връща масива от уникални стойности. Основната разлика между randi и randperm е, че randi съдържа масив от стойности, които могат да бъдат повторени, но randperm съдържа масив от цели числа, които са уникални. Обозначава се с помощта на randperm ().

Пример: d= randperm(20, 10)

Това е масив от 1 по 10, който съдържа цели числа в диапазона (1, 20).

Функции Генериране на случайни числа

Има и различни функции, използвани за контрол на генерирането на произволни числа. Моля, намерете по-долу за справка:

  • rng (семена) : Семената генерират случайни числа, така че да изтегля случайни числа, които са предвидими.
  • rng (разбъркване): Това генерира произволни числа в зависимост от текущото време. И така, той генерира числата след извикване на функцията rng.
  • rng ('по подразбиране'): Тази функция се използва за определяне на настройките, използвани от функцията rand, randn, randi, в тяхното стандартно състояние.
  • scurr: Връща връзките, използвани в момента rand, randn, randi.
  • rng (s): Възстановява настройката, използвана за създаване на произволни числа във функция rand, randn, randi.

Заключение - Генератор на случайни числа в Matlab

Генерирането на произволни числа има много приложения в реалния живот по много практичен начин. Те се използват главно за целите на удостоверяването или сигурността. Различните слот машини, метеорологията и анализите на изследванията следват подход за генериране на произволни числа, за да генерират резултати от различни експерименти. Така че познаването на фона на генерирането на случайни числа на практика е важно да се разберат приложенията на него по-добър начин.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за генератор на случайни числа в Matlab. Тук обсъждаме подробно различни функции в генератора на случайни числа в Matlab. Можете също да прегледате и другите ни свързани статии, за да научите повече -

  1. Въведение в Matlab
  2. Генератор на случайни числа в Python
  3. Обратен номер в С
  4. Генератор на случайни числа в R
  5. Генератор на случайни числа в C # | Функции | Примери
  6. Приложения на Matlab Compiler
  7. Брой шаблони в Java | Топ 14 примера

Категория:

Голяма информация