MATLAB 30种随机数发生器合集（含组合生成器）

用 C 语言写的随机数生成器，代码挺简洁的，逻辑也一目了然，适合想快速上手的小伙伴。你要是搞嵌入式或者通信模拟，拿它当个基础模板再扩展功能，挺方便的。

该文描述了使用Shadowed Rician概率密度函数生成随机数的方法。这种方法在matlab环境下进行开发和实现。

在matlab开发中，设计了一个随机数生成器，用于生成帕累托分布的随机变量。

此资料仅供学习参考之用。

介绍了一种基于改进型 Ziggurat 算法的快速伪随机数生成器 (PRNG) 实现，用于生成指数分布和正态分布的随机数。 实现语言: C/C++, Fortran, Python, Matlab 源代码: exponential.h 和 normal.h 使用方法:* C/C++: 将源代码文件所在目录添加到编译器的路径中，并参考 Benchmarks/profile.c 文件中的示例进行使用。* Fortran: 采用GNU Fortran编译。* Python: 使用 pip install fast_prng 命令安装。模块函数的使用方法与 NumPy 中同名函数类似。* M

要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本。要重新运行实验，请运行deployConfig.m。我们总共实施了五名学习者：随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签我

MATLAB中的随机数生成方法综述。简明扼要地介绍MATLAB中常用的随机数生成技术。

介绍如何在MATLAB中开发随机单位矢量发生器。其目标是生成一个各向同性的单位矢量，其中向量的长度为1，且方向完全随机。 实现步骤如下：1. 使用MATLAB的随机数生成函数生成均匀分布的随机数。2. 确保生成的向量满足单位长度的条件，即其模长为1。3. 通过归一化处理，确保生成的向量在所有方向上具有相同的概率分布。 这种方法可以广泛应用于物理模拟、计算机图形学等领域，特别是在需要随机方向的情况下。

在做前端开发时，遇到需要一些复杂数据或者生成随机数的情况，一维随机数方法是你可以快速上手的一个工具。你可以选择每次生成一个随机数并逐个计算，也可以一次性生成整个数组，通过Matlab的矩阵运算进行计算，后者虽然代码稍微复杂些，但效率挺高。生成随机数后，hist()函数还能你查看这些数的大致分布，使用起来直观。至于这两种方法，第一种适合快速实现，第二种适合大规模数据。如果你还不熟悉随机数的生成方法，最好掌握一下如何构建随机数组成的矩阵哦。这样可以提高你的代码效率，减少不必要的循环。