一维随机数

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。

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。

此资料仅供学习参考之用。

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。

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。

在Matlab中生成高斯随机数的过程涉及到使用内置函数或特定算法，这需要确保生成的随机数符合高斯分布特征。为了实现这一目标，通常使用randn函数或Box-Muller转换方法来生成所需的随机数序列。这些方法不仅仅能够生成符合高斯分布的随机数，还可以通过调整参数以控制均值和方差，从而满足具体的应用需求。

Matlab提供了多种生成随机数的方法。您可以使用rand函数生成均匀分布的随机数，或者使用randn函数生成符合正态分布的随机数。此外，您还可以利用Matlab的rng函数设置随机数种子，以确保结果的可重复性。下面是几种常用的生成随机数的源代码示例： 生成均匀分布随机数： rand(1, 10) 生成正态分布随机数： randn(1, 10) 设置随机数种子： rng(123); rand(1, 5)

来自各种概率分布的随机数是MATLAB开发中常见的需求，包括二项式、几何、一般离散和帕累托分布。这些例程展示了如何从不同分布生成随机数，详细信息请参阅： http://www.math.uu.se/research/telecom/software

随机数的总和刚好等于你设定的值？在 makeGDSum.m 和 makeGDSum2.m 这两个 MATLAB 函数里就能轻松搞定。写模拟、做测试、跑优化时，这类函数用得可太频了。前者比较直接，生成 N-1 个随机数，一个用总和减前面的和就行。简单粗暴但管用。后者就稍微聪明点，会加些条件，比如随机数分布要均匀、落在某个范围内什么的。用法也挺灵活，想生成 [0,1) 的随机数就用 rand，要整数就 randi，正态分布用 randn 或 normrnd。记得设置种子 rng，不然结果每次都不一样；还有，N 和 S 要合理，比如 N 得大于 0，S 太小也不行。如果你在做一些带约束的数值实验，或

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。