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  • matlab怎么生成随机矩阵 Matlab如何生成随机矩阵
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    2021-04-19 01:43:12

    matlab中怎么产生一个随机矩阵?

    matlab中通过rand函数产生的是介于0到1(不包括1)之间的伪随机数。更多信息请在matlab命令窗口输入help rand获得帮助信息。用法:1.rand(n)表示产生一个n×n的随机矩阵,n必须是整数,否则会报错。2.rand(m,n)或rand([m n])产生m×n均匀分布的随机矩阵,元素取值在0.0~1.0。3.X=rand(1,10)产生10个0~1的随机数。

    怎样用MATLAB按比例生成随机矩阵?

    你可以先构造特征值,使得最大特征值除以最小特征值为1000,再随机的生成正交矩阵作为特征向量矩阵,从而重构出所要的矩阵。如下所示,构造了个3*3的矩阵,其条件数为1000:

    &gt&gt V = diag([1000 20 1]) % 只要最大除最小等于1000即可

    &gt&gt U = orth(randn(3, 3))

    &gt&gt A = U*V*U^-1

    &gt&gt cond(A)

    ans =

    1000.0000

    下次问编程类问题选择问题分类为编程吧,这样可以贴代码。

    请问:怎样用matlab随机生成一个只有0,1元素的矩阵?用什么命令,谢谢啊?

    楼上的方法有问题,产生的是0,-1,1的随机矩阵,不是-1和1应该改成:clearclca=randint(3,2)%产生由0和1组成的,m*n维随机矩阵a(find(a==0))=-1%%%%转换成-1和1的矩阵

    如何用Matlab生成只含0,1值的随机矩阵,要求限制1的数量?

    %选择函数

    function A=xuanze(m,n)

    A=zeros()

    for i=1:m

    for j=1:n

    A(i,j)=randperm(2,1)-1

    end

    end

    end

    %测试函数

    m=10

    n=5

    A=xuanze(m,n)

    shu=sum(A(:))%判断1的数量

    while(shu&gt=20)

    A=xuanze(m,n)

    shu=sum(A(:))

    end

    disp("得到的随机矩阵:")

    A

    disp(["其中1的个数:"])

    shu

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  • matlab怎么生成随机矩阵

    千次阅读 2021-04-19 09:03:03
    (1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数 (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的随机矩阵在...

    (1) rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数 (2) randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声 (3) randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列 (4) normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为cXd的随机矩阵

    在MATLAB中,我们常常会用到一些随机数据,那么这些数据是怎么生成的呢?下面一起来看一看

    方法

    unifrnd (a,b) ;产生一个[a,b]的均匀随机数

    用rand函数生成元素均为0-1之间的随机数的矩阵,然后逐个判断,0.5一下的改为0,0.5以上的改为1: A=rand(m,n); for i=1:m for j=1:n if A(i,j)

    rand (m, n);产生m*n阶[0,1]均匀分布的随机数矩阵

    生成n个uniform(0,1)随机数x,然后计算乘积A=xx',A是一个n*n矩阵。 两个独立随机数的乘积的期望是1/4,(虽然可能不再是uniform分布了)。 那么取G=(A>1/4),G就会是一个对称的矩阵。 如果需要,对角线上的乘积期望不是1/4,可以特殊处理一下。

    binornd(n,p,[M,N,P,...])产生的是服从二项分布的随机数,二项分布的参数为:n和p

    删除多余变量矩阵 直接ctrl+s 就能保存当前工作区下的变量矩阵 也有函数save 用于保存 上面第一种方法比较简单 且方便 save函数 语言设置一些参数 具体的参数设置记得不是很清楚了 但也是比较简单的 可以help 一下进行了解 非常简单 不知道你问

    unidrnd(N,m,n) ;产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵;产生一个数值在1-N之间的mm*nn矩阵

    在matlab中“建立5*6的随机矩阵,其元素为【100,200】范围内的随机整数”通过random函数来进行实现。 matlab中random函数用法为:y=random('norm',A1,A2,A3,m,n)。式中:A1,A2,A3为分布的参数,m,n用来指定随机数的行和列,name的取值有相关的

    exprnd (mu ,m, n)产生m*n阶期望值为mu的指数分布的随机数矩阵

    1、首先启动matlab,启动界面如图所示。 2、在命令行窗口中输入代码:[0:0.1:1]。 3、点击回车,可以看到结果从0开始每次增加0.1到1结束。 4、赋予变量x从0到1等值增大的值。在命令行窗口中输入代码:x=[0:0.1:1]。 5、点击回车后便会显示出x变

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    怎样用MATLAB生成一个4行5列的间的随机矩阵

    rand(4,5) % 四行五列(0,1)之间的随机矩阵

    % 如果范围不在0-1之间,可以相应调整

    ceil(rand(4,5)*10) % [1,10]之间随机整数

    matlab 随机生成每列只有一个1 其余为0的矩阵

    m=10;%行数

    n=15;%列数

    A=zeros(m,n); %生成全零矩阵

    b=randi(m,[1 n]); %生成n个从1到m的随机整数

    ind=sub2ind([m,n],b,1:n);%形成位置

    A(ind)=1;%将对应位置变为1

    matlab中怎么随机生成一个M*N矩阵,使每列和为一固定值,每个元素为整数?

    % function num=randn(min_n,max_n,m,n)

    %思路:

    %对于某一列,先产生该列第一个随机数a,其范围为[min_n,max_n]

    %然后产生该列第二个随机数b,其范围为[min_n,max_n-a]

    %之后产生该列第三个随机数c,其范围为[min_n,max_n-a-b]

    %终止条件为max_n-a-b<=min_n

    min_n=2;%最小值

    max_n=100;%最大值

    m=5;%行数,注:行数不宜大,否则0元素过多

    n=30;%列数

    num=zeros(m,n);%初始化

    for i=1:n

    for j=1:m

    if round(max_n-sum(num(1:j,i)))>min_n%随机数产生的终止条件

    num(j,i)=floor(min_n+(max_n-sum(num(1:j,i)))*rand);%产生随机数

    end

    end

    end追问有点问题,就是每列最后一个应为总数减前面总数的差,加一句

    num(m,i)=max-sum(num(1:m-1,i));%每列最后元素为剩下的个数

    就行了,还是谢谢提供思路。追答嗯 不好意思我遗漏了 难怪会那么多0 嘿嘿

    MATLAB 随机产生一个矩阵序列

    生成一个元素为0-11之间的M*N维矩阵,这里以M=6,N=9为例,在MATLAB主窗口中输入R=round(11*rand(6,9)),回车。更多追问追答追问要随时监控矩阵中的每一个元素呢,这个怎么解决呢追答你是要监控矩阵中数据的变化还是其它类型的监控?追问这么说吧,希望能够提取第k个矩阵的某一个分量,小白求指教

    matlab如何生成满足一定条件数要求的随机矩阵。

    你可以先构造特征值,使得最大特征值除以最小特征值为1000,再随机的生成正交矩阵作为特征向量矩阵,从而重构出所要的矩阵。如下所示,构造了个3*3的矩阵,其条件数为1000:

    >> V = diag([1000 20 1]); % 只要最大除最小等于1000即可

    >> U = orth(randn(3, 3));

    >> A = U*V*U^-1;

    >> cond(A)

    ans =

    1000.0000

    下次问编程类问题选择问题分类为编程吧,这样可以贴代码。

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  • 基于随机矩阵理论的脉搏分析方法研究,张卫博,俞俊生,脉搏是中医医学
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  • 2 随机矩阵理论 2.1 背景和意义 2.2 随机矩阵理论 2.3随机矩阵理论应用于智能电网大数据分析的普适性 3 应用案例——静态稳定性 3.1 随机矩阵的构建 3.2应用于判定静态稳定性的方法 3.3 静态稳定性分析步骤 ...

    目录

    0 哲学思想

    1 智能电网

    2 随机矩阵理论 

    2.1 背景和意义

    2.2 随机矩阵理论 

    2.3 随机矩阵理论应用于智能电网大数据分析的普适性

    3 应用案例——静态稳定性 

    3.1 随机矩阵的构建

    3.2 应用于判定静态稳定性的方法

    3.3 静态稳定性分析步骤

    3.4 静态稳定性分析实例​ 

    4 应用案例——暂态稳定性  

    4.1 暂态稳定性分析步骤

    4.2 暂态稳定性分析案例-IEEE39

    ​ 

     


    0 哲学思想

    之所以开这个专栏,记得导师在一次组会上问我一个问题:你对现阶段的世界怎么看?

    然后突然我被问懵了,好好的专业问题,突然来了一个哲学问题,我有点措不及防,导师看我有点呆懵。然后就说到:“现阶段的世界,是一个随机性的一个世界,我们现阶段的所有知识都是对未来不确定的研究,知识就是主观模型,其实不仅是现阶段的知识,整个人类的知识都是对未来不确定的研究。导师给你推荐《随机矩阵理论》,知识虽然很难,但是如果学懂啦,前途无量。”思考好久,打算还是静下心来抽空学习一下。

    1 智能电网

          

    智能电网就是电网的智能化,也被称为电网2.0,是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上,通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用,实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标,其主要特征包括自愈、激励和保护用户、抵御攻击、提供满足用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。 

    2 随机矩阵理论 

    2.1 背景和意义

    2.2 随机矩阵理论 

    (1)随机矩阵就是元素为随机变量的一类矩阵,随机矩阵理论主要研究随机矩阵的特征根(谱)和特征向量的一些统计分析性质。从随机数据中分析关联性,表征数据波动性,并将数据特征映射到物理系统中

    (2)能够分析高维度大样本数据,并对传统统计分析呈现病态的高维度小样本有一定的适用性。当维数足够大,样本协方差矩阵的极限经验谱有很好的收敛性,满足M-P律、单环律。
    (3)随机矩阵理论起源于量子物理研究中,后推广应用于金融、医疗等领域。50年代, Wi gner证明随机矩阵的经验谱分布的期望收敛到半圆,就是半圆律。60年代,Marcenko和Pastur发现了大维样本协方差矩阵的极限谱分布,即M-P律。
     

     

    2.3 随机矩阵理论应用于智能电网大数据分析的普适性


    3 应用案例——静态稳定性 

    3.1 随机矩阵的构建

    3.2 应用于判定静态稳定性的方法

    3.3 静态稳定性分析步骤


     

    3.4 静态稳定性分析实例


     

     

     

    4 应用案例——暂态稳定性  

    4.1 暂态稳定性分析步骤

    4.2 暂态稳定性分析案例-IEEE39


     

    展开全文
  • 用python生成随机矩阵

    千次阅读 2021-01-13 18:46:49
    在下面的代码中,我对一般的平方线性系统Ax=b实现了带有...我想通过求解Ax=b来测试我的实现,其中A是随机的100x100矩阵,b是随机的100x10向量。在我的代码中,我把矩阵A = np.array([[3.,2.,-4.],[2.,3.,3.],[5.,-3.,1...

    在下面的代码中,我对一般的平方线性系统Ax=b实现了带有部分旋转的高斯消去。我测试了我的代码,它产生了正确的输出。不过,现在我正在尝试做以下事情,但我不太确定如何编码它,寻找一些帮助与此!

    我想通过求解Ax=b来测试我的实现,其中A是随机的100x100矩阵,b是随机的100x10向量。

    在我的代码中,我把矩阵

    A = np.array([[3.,2.,-4.],[2.,3.,3.],[5.,-3.,1.]])

    b = np.array([[3.],[15.],[14.]])

    得到以下正确的输出:

    [3. 1. 2.]

    [3. 1. 2.]

    但是现在我如何改变它来生成随机矩阵呢?

    下面是我的代码:

    import numpy as np

    def GEPP(A, b, doPricing = True):

    '''

    Gaussian elimination with partial pivoting.

    input: A is an n x n numpy matrix

    b is an n x 1 numpy array

    output: x is the solution of Ax=b

    with the entries permuted in

    accordance with the pivoting

    done by the algorithm

    post-condition: A and b have been modified.

    '''

    n = len(A)

    if b.size != n:

    raise ValueError("Invalid argument: incompatible sizes between"+

    "A & b.", b.size, n)

    # k represents the current pivot row. Since GE traverses the matrix in the

    # upper right triangle, we also use k for indicating the k-th diagonal

    # column index.

    # Elimination

    for k in range(n-1):

    if doPricing:

    # Pivot

    maxindex = abs(A[k:,k]).argmax() + k

    if A[maxindex, k] == 0:

    raise ValueError("Matrix is singular.")

    # Swap

    if maxindex != k:

    A[[k,maxindex]] = A[[maxindex, k]]

    b[[k,maxindex]] = b[[maxindex, k]]

    else:

    if A[k, k] == 0:

    raise ValueError("Pivot element is zero. Try setting doPricing to True.")

    #Eliminate

    for row in range(k+1, n):

    multiplier = A[row,k]/A[k,k]

    A[row, k:] = A[row, k:] - multiplier*A[k, k:]

    b[row] = b[row] - multiplier*b[k]

    # Back Substitution

    x = np.zeros(n)

    for k in range(n-1, -1, -1):

    x[k] = (b[k] - np.dot(A[k,k+1:],x[k+1:]))/A[k,k]

    return x

    if __name__ == "__main__":

    A = np.array([[3.,2.,-4.],[2.,3.,3.],[5.,-3.,1.]])

    b = np.array([[3.],[15.],[14.]])

    print (GEPP(np.copy(A), np.copy(b), doPricing = False))

    print (GEPP(A,b))

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随机矩阵

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