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  • normrnd
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    2021-04-21 04:03:09

    基本结构为:1.r=normrnd(mu,sigma):生成服从正态分布(mu参数代表均值,sigma参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵mu和sigma必须形式相同,输出r也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有 相同维数的矩阵。

    2.r=normrnd(mu,sigma,m):生成服从正态分布(mu参数代表均值,sigma参数代表标准差)的 随机数矩阵,矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量,其中的两个元素分别代表返回值r中行与列的维数。MATLAB中normrnd函数的使用方法

    3.r=normrnd(mu,sigma,m,n): 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵

    在MATLAB中使用help:论文网

    >>help normrnd

    normrnd - Normal random numbers

    This MATLAB function generates a random number from the normal distribution with

    mean parameter mu and standard deviation parameter sigma.

    r = normrnd(mu,sigma)

    r = normrnd(mu,sigma,sz1,...,szN)

    r = normrnd(mu,sigma,[sz1,...,szN])

    MATLAB中normrnd函数的使用方法:http://www.lwfree.com/fanwen/lunwen_61919.html

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  • a=zeros(10,10);i=1;j=1;while i<=10while j<=10a(i,j)=normrnd(2,4);j=j+1;endi=i+1;end输出为:a=[ -2.6033 0.7369 2.7789 5.6589 -0.2654 3.0058 -0.9884 1.9275 0.3544 3.32900 ...

    a=zeros(10,10);

    i=1;

    j=1;

    while i<=10

    while j<=10

    a(i,j)=normrnd(2,4);

    j=j+1;

    end

    i=i+1;

    end

    输出为:

    a=[ -2.6033    0.7369    2.7789    5.6589   -0.2654    3.0058   -0.9884    1.9275    0.3544    3.3290

    0         0         0         0         0         0         0         0         0         0

    0         0         0         0         0         0         0         0         0         0

    0         0         0         0         0         0         0         0         0         0

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    为什么随机数只计算了一次就不算了呢?

    这个程序只是对我想法的一个模拟,我对normrnd函数有些疑问,

    我把normrnd函数写进了子程序了,然后会调用这个子函数3000次,可是每次调用的结果都是一样的!

    是因为子函数只计算一次呢,每次都只调用子函数的地址?

    还是说子函数每次都计算,只是normrnd函数只计算了一次?

    还有就是1、生成3000个随机数再一一调用

    2、一次调用一次normrnd生成一个随机数,调用normrnd函数3000次

    1和2的效果一样么?

    感谢各位前辈的答复,唉,我都快奔溃了,我是用的思路2,要改成思路1就要涉及三维矩阵,要改一大堆参数~~

    展开全文
  • a=zeros(10,10);i=1;j=1;while i<=10while j<=10a(i,j)=normrnd(2,4);j=j+1;endi=i+1;end输出为:a=[ -2.6033 0.7369 2.7789 5.6589 -0.2654 3.0058 -0.9884 1.9275 0.3544 3.32900 ...

    a=zeros(10,10);

    i=1;

    j=1;

    while i<=10

    while j<=10

    a(i,j)=normrnd(2,4);

    j=j+1;

    end

    i=i+1;

    end

    输出为:

    a=[ -2.6033    0.7369    2.7789    5.6589   -0.2654    3.0058   -0.9884    1.9275    0.3544    3.3290

    0         0         0         0         0         0         0         0         0         0

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    为什么随机数只计算了一次就不算了呢?

    这个程序只是对我想法的一个模拟,我对normrnd函数有些疑问,

    我把normrnd函数写进了子程序了,然后会调用这个子函数3000次,可是每次调用的结果都是一样的!

    是因为子函数只计算一次呢,每次都只调用子函数的地址?

    还是说子函数每次都计算,只是normrnd函数只计算了一次?

    还有就是1、生成3000个随机数再一一调用

    2、一次调用一次normrnd生成一个随机数,调用normrnd函数3000次

    1和2的效果一样么?

    感谢各位前辈的答复,唉,我都快奔溃了,我是用的思路2,要改成思路1就要涉及三维矩阵,要改一大堆参数~~

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  • 功能 生成服从正态分布的随机数语法R normrnd(MU,SIGMA)R normrnd(MU,SIGMA,m)R normrnd(MU,SIGMA,m,n)说 明R normrnd(MU,SIGMA) 生成服从正态分布(MU参数代表均值 SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵...

    功能 生成服从正态分布的随机数

    语法

    R normrnd(MU,SIGMA)

    R normrnd(MU,SIGMA,m)

    R normrnd(MU,SIGMA,m,n)

    说 明

    R normrnd(MU,SIGMA) 生成服从正态分布(MU参数代表均值 SIGMA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同 输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有 相同维数的矩阵。

    R norrmrnd(MU,SIGMA,m) 生成服从正态分布(MU参数代表均值 SIGMA参数代表标准差)的 随机数矩阵 矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量 其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。

    R normrnd(MU,SIGMA,m,n) 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。

    help normrnd

    NORMRND Random arrays from the normal distribution.

    R NORMRND(MU,SIGMA) returns an array of random numbers chosen from a

    normal distribution with mean MU and standard deviation SIGMA.  The size

    of R is the common size of MU and SIGMA if both are arrays.  If either

    parameter is a scalar, the size of R is the size of the other

    parameter.

    R NORMRND(MU,SIGMA,M,N,...) or R NORMRND(MU,SIGMA,[M,N,...])

    returns an M-by-N-by-... array.

    例 生成正态分布随机数。

    a normrnd(0,1)

    a

    -1.4814

    a normrnd(0,1,1,6)

    a

    1.1287   -0.2900    1.2616    0.4754    1.1741    0.1269

    a normrnd(0,1,[1 6])

    a

    0.1555    0.8186   -0.2926   -0.5408   -0.3086   -1.0966

    a normrnd(10,2,2,3)

    a

    13.6280   13.6090   11.0531

    10.6240    8.5538    9.4795

    m

    n

    x 0:1:100;

    y exp(-(x-m).^2/(2*n^2));

    subplot(2,1,1)

    plot(x,y)

    subplot(2,1,2)

    % z normrnd(50,2,100,1);

    % plot(z)

    z 0:1:100;

    d normpdf(z,50,2);

    plot(z,d)

    等价表达

    责任编辑:xiaochao

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