基于用户指定分布的离散随机元素选择-MATLAB开发

%SHUFFLE功能：随机排列元素。对于向量，SHUFFLE(X)将X的元素打乱。对于矩阵，SHUFFLE(X)将X的行随机打乱。对于ND数组，SHUFFLE(X)沿第一个非单例维度随机排列X。SHUFFLE(X,DIM)沿维度DIM随机排列。如果DIM为0，则线性打乱X的所有元素。[Y,I] = SHUFFLE(X,DIM)返回索引向量I。如果X是向量，则Y = X(I)。如果X是矩阵且DIM=1，则Y = X(I,:)。示例：X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]。

利用MATLAB，在任意分辨率下生成符合任意二维离散概率分布的随机数。

使用MATLAB开发的TRIRND函数用于生成三角形分布的离散随机数。函数参数包括最小值、最高值和最大值，其中最高值具有最高概率。该分布确保在指定范围内每个值（包括最大和最小值）都有非零概率。对于需要生成随机整数矩阵的情况，还提供了返回随机矩阵的功能。需要注意的是，这是一个数值近似，适用于广泛的应用场景，但在严格的统计应用中需谨慎使用。

计算随机序列所需的所有信息都是从多项式分布结构中提取的，特别是最低和最高生成的数字分别对应于多项式分布的第一个和最后一个中断。MATLAB的RANDPDFS函数使用FNINT来计算累积分布函数，因此需要访问样条工具箱以确保RANDPDFS正常运行。

这是一个MATLAB类，专门用于处理随机变量的分布。当前版本提供了多种标准分布和基本操作，如添加独立随机变量。该类通过重载操作简化了随机变量的处理，使用户可以轻松进行诸如“X+Y”或“min(X,Y)”之类的操作并获得结果分布。在可能的情况下，类会尝试使用解析解对已知分布进行操作；否则，将以数值方式执行操作。用户还可以通过提供PDF的数值来创建任意分布。该类目前处于开发阶段，文档记录尚不完善。

在Matlab编程中，您可以使用RandIntegers函数生成指定范围内的随机整数。

生成Gamma分布的随机变量涉及统计分布理论中的参数设置。输入参数包括数组大小(N, M)，比例参数b（b > 0），形状参数c（c > 0）。概率密度函数(pdf)定义为 p(x) = (x/b)^(c-1) * exp(-x/b) / (b * gamma(c))，其中gamma(c)是Gamma函数。该分布的平均值为bc，方差为b^2c。详细生成方法参考链接：http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution#Generating_gamma-distributed_random_variables。

数组操作里的经典小技巧——删除某个元素，还真是前端日常绕不开的操作。用 splice() 删除指定下标的值挺方便的，但如果你想删指定值呢？配合 indexOf() 一起用，思路就清楚了。嗯，用起来还挺顺的。

Tuyen Tran (tuyen.tran@rutgers.edu)在2015年提出了一种基于Zipf分布生成随机数的方法。根据该方法，可以在Matlab环境下开发生成符合Zipf分布的随机数的程序。Zipf分布的特性使得生成的随机数集中在少数几个值上，这在某些应用中具有重要意义。详细信息可以参考维基百科的Zipf定律条目。