一、matlab中的隨機函數有：rand、randn

1、rand（）

功能：生成0-1之間的偽隨機數
e.g. rand(3) 生成一個3*3的0-1之間的偽隨機數矩陣

2、randn（）

功能：生成標準正態分布的偽隨機數(均值為0，方差為1)

2、randn功能：生成標準正態分布的偽隨機數(均值為0，方差為1)

rand（）是產生隨機數的，每一次產生的都不一樣，這樣才叫做隨機數。但是，有些情況，如果我需要隨機數是一樣的，我需要跟蹤一下，那怎么辦？

3、用rng函數控制隨機數。

二、rng函數的功能：控制隨機函數的生成

2.1 用法一：rng(seed)

rng(seed) 使用非負整數 seed 為隨機數生成器提供種子，以使 rand、randi 和 randn 生成可預測的數字序列。

（seed用來控制rand和randn函數生成隨機數，例如rand(‘seed’,0)每次生成的隨機數都是一樣的）

將當前生成器設置保存在 s 中： s = rng; % 以 s 結構體的形式返回當前隨機數生成器的設置。 調用 rand 以生成隨機值向量：x = rand(1,5)x =0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324 通過調用 rng 還原原始生成器設置。生成一組新的隨機值并驗證 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’)

根據當前時間為隨機數生成器提供種子。這樣，rand、randi 和 randn 會在您每次調用 rng 時生成不同的數字序列。

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

制定隨機數生成的類型，因為我們使用的是算法來生成隨機數的，故指定的便是算法的類型

‘twister’:梅森旋轉

‘simdTwister’:面向 SIMD 的快速梅森旋轉算法

‘combRecursive’:組合多遞歸

‘philox’:執行 10 輪的 Philox 4×32 生成器

‘threefry’:執行 20 輪的 Threefry 4×64 生成器

‘multFibonacci’:乘法滯后 Fibonacci

‘v5uniform’:傳統 MATLAB? 5.0 均勻生成器

‘v5normal’:傳統 MATLAB 5.0 正常生成器

‘v4’:傳統 MATLAB 4.0 生成器

e.g. rng(seed) 指定 MATLAB 隨機數生成器的種子。例如，rng(1) 使用種子 1 初始化梅森旋轉生成器。

2.4 用法四：rng(‘default’)

rng(‘default’) 將 rand、randi 和 randn 使用的隨機數生成器的設置重置為其默認值。這樣，會生成相同的隨機數，就好像您重新啟動了 MATLAB。默認設置是種子為 0 的梅森旋轉生成器。

2.5 用法五：scurr = rng和rng(s)

功能在上述的代碼中可以看到

2.6 sprev = rng(…)

返回 rand、randi 和 randn 使用的隨機數生成器的以前設置，然后更改這些設置。

使用傳統生成器。sprev = rng(0,'v5uniform')sprev =Type: 'twister'Seed: 0State: [625x1 uint32]x = randx =0.9501 通過調用 rng 還原以前的設置。rng(sprev)

https://www.cnblogs.com/andrew-address/p/13030190.html
https://blog.csdn.net/weixin_40493805/article/details/101903159

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab中的rng函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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