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Matlab利用随机数生成功能。

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简介：
Matlab随机数生成的常用算法包括：运用平方取中法来生成随机数列、采用混合合同余法产生随机数列、使用乘同余法1生成随机数列，以及生成柯西分布的随机数列、正态分布的随机数列和贝努里-高斯分布的随机数列。

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  • 单片机构造随机数生成功能
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    本项目探讨了在单片机平台上设计和实现高效的随机数生成算法，旨在提供安全可靠的随机数据源，适用于加密通信、游戏等多种应用场合。 在单片机上可以编写能够生成随机序列的代码，并且这种代码易于更换随机因子，从而实现真正的随机序列产生。
     
  • MATLAB生成随机数
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    简介：本文介绍了如何使用MATLAB软件生成各种类型的随机数，包括均匀分布和正态分布等，并提供了相应的代码示例。 Matlab生成随机数的源代码已经经过测试并且可用。
     
  • 利用VBA生成不同的随机数
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    本教程介绍如何使用VBA编写宏代码来在Excel中生成各种类型的随机数，适用于数据模拟和测试场景。 生成互不相同的随机数，并可以设定这些随机数的范围。
     
  • 基于PDF或CDF生成随机数：利用用户自定义的PDF或CDF在MATLAB中生成随机数
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    本简介介绍了一种方法，用于在MATLAB环境中通过给定的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)，生成服从特定概率分布的随机数。这种方法允许用户根据自己的需求定制随机数据集，广泛应用于统计分析、蒙特卡洛模拟和机器学习等领域。 haleyhit 于2018年8月15日编写了这段代码： 函数 y = randdf(S,D,F) 参数： - S - 维度大小的整数值。 示例：S=10 创建一个 10×1 数组；示例：S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 - D - 密度函数，数字矩阵Pdf 或 cdf。该矩阵大小为 N×2，其中pdf或cdf的采样点形成第二行，而 pdf 或 cdf 的函数值则在第一行。 - F - 标志，表示是 pdf 还是 cdf。 示例： x = [-1:0.01:1]; % 采样点 y = 2*(x<0) + (-0.1)*(x<=(-0.3)) + (4+0.1)*(x>=(0.3));% pdf的函数值 绘图(x, y, 黑色); r=randdf([10000],[y;x],pdf); % 生成随机数，稍等 h=histogram(r);
     
  • 基于PDF或CDF生成随机数：利用用户自定义的PDF或CDF在Matlab中生成随机数
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    本工具介绍如何在MATLAB环境中使用用户定义的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)，来生成符合特定分布特性的随机数，适用于需要定制化概率模型的应用场景。 根据用户定义的概率密度函数(pdf)或累积分布函数(cdf)生成随机数 - MATLAB开发 语法：y = randdf(S, D, F) - S: 维度的大小，整数值。 示例： S=10 创建一个 10×1 数组 S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 - D: 密度函数，数字矩阵。Pdf 或 cdf 的采样点形成第二行；pdf 或 cdf 的函数值形成第一行。 - F: 标志，表示是 pdf 还是 cdf 例子： x = [-1:0.01:1]; % 采样点 y = 2*(x - 0.1) + 4*abs(x - 0.3); % pdf 的函数值 % 绘制图表（此处省略绘图代码） r = randdf([10000], [y; x], pdf); % 根据用户定义的PDF生成随机数 h = histogram(r); h.Normalization=probability;
     
  • 利用混合同余法生成随机数
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    简介：本文探讨了混合同余法在生成伪随机数方面的应用，分析其算法原理及其在计算机模拟、密码学等领域的实用性。 混合同余法是一种用于生成均匀随机数的算法。该方法基于线性同余方程，在给定种子值、乘子、增量以及模数的情况下，通过迭代计算产生一系列伪随机数。 具体而言，设当前产生的随机数值为Xn，则下一个随机数值Xn+1可通过以下公式得到： \[ X_{n+1} = (a \times X_n + c) \mod m \] 其中，\( a \)是乘子、\( c \)是增量、而 \( m \) 是模数。初始的种子值为 \( X_0 \)，通常需要选择一个较大的质数作为模数以确保随机序列具有良好的统计特性。 改进方面可以考虑： 1. **参数优化**：通过调整乘子和增量子等关键参数，可以使生成的伪随机序列更加均匀且周期更长。 2. **组合方法应用**：结合其他类型的随机数发生器（如线性同余法、梅森旋转算法等）的优点来改进混合同余法的表现。 这些优化措施能够有效提升使用混合同余法产生高质量随机数的效果。
     
  • 利用MATLAB生成Erlang分布随机数的两种方式
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    本文介绍了使用MATLAB软件实现Erlang分布随机数生成的两种方法，旨在为需要模拟排队系统或网络通信等问题的研究者提供便利。 用两种不同的方法生成符合Erlang分布的随机数。
     
  • MATLAB中的随机数生成
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    本简介探讨了在MATLAB中生成随机数的方法与技巧，涵盖了常用函数如rand, randn以及如何初始化随机数种子等内容。 本段落介绍了在Matlab中生成随机数的常用算法实现方法，包括平方取中法、混合同余法、乘同余法1以及产生柯西分布、正态分布和贝努里-高斯分布的随机数列的方法。
     
  • MATLAB生成二维随机数
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    本教程介绍如何使用MATLAB软件生成和可视化二维随机数点，涵盖基本语法及常用函数，适用于初学者学习掌握。 在MATLAB中生成二维随机数并计算均值向量和协方差矩阵的方法如下：首先使用`mvnrnd`函数或相关命令来产生所需的随机数据点；接着利用这些数据点，可以通过调用相应的统计函数如`mean`和`cov`来分别求出均值向量与协方差。
     
  • 不用Math.random的方法生成随机数（随机数生成器）
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    本文章介绍了一种不依赖于Math.random方法实现随机数生成的技术方案，提供了一个新颖的随机数生成器的设计思路和具体实现。 现代计算机运行速度快，在主线程等待一定毫秒数期间，其他线程会执行`run`方法中的`while`循环，并且通常会执行数十万次。因此，不调用`Math.random()`方法也可以产生随机数。