Що таке генератор випадкових чисел?

Перш ніж зрозуміти генератор випадкових чисел у Matlab, давайте спочатку вивчимо, що таке Генератор випадкових чисел. Генератор випадкових чисел - це створення випадкових чисел без будь-якого рішення або помітних зразків серед них. Існують різні способи генерації випадкових чисел у MATLAB з різними додатками. Він використовується у багатьох мовах програмування для генерації випадкових значень у заданому діапазоні. Існують різні функції, які використовуються відповідно до мови. В основному вони використовуються в галузі інформатики, дослідженнях та статистичних роботах.

Генератор випадкових чисел у Matlab

У MATLAB псевдовипадкові числа генеруються за допомогою різних функцій, таких як rand, randi та randn. Кожна функція служить різному призначенню в MATLAB, як зазначено нижче:

  • rand: Ця функція використовується для генерації рівномірно розподілених випадкових значень.
  • randi: Ця функція використовується для генерації нормально розподілених псевдовипадкових значень.
  • randn: Ця функція використовується для генерації нормально розподілених випадкових значень.
  • randperm: використовується для створення перестановлених випадкових значень.
  • rng: Це керує генерацією випадкових чисел
  • RandStream: використовується для потоку випадкових чисел.

rand, randn, randi та randperm в основному використовуються для створення масивів випадкових значень.

Функції генератора випадкових чисел у Matlab

Нижче наведено функцію, яка виконує інше призначення в MATLAB, як зазначено нижче:

1. ранд

rand-функція використовується, коли розподіл є рівномірним і завжди генерує дійсні числа між 0 і 1. Позначається функцією rand ().

Приклад: a=rand(100, 1)

Наведений вище приклад пояснює, що a - стовпець 100 на 1, який містить числа з рівномірного розподілу. містить значення між 0 і 1. Графік цього зазвичай плоский, оскільки він виведений з рівномірного розподілу.

rand ('стан') повертає поточний стан генератора. Ми також можемо змінити стан генератора, використовуючи наведений нижче код:

  • rand ('держава', s): це скидає стан s.
  • rand ('стан', 0): він встановлює генератор у початковий стан.
  • rand ('стан', k): він встановлює генератор у його kth стан для будь-якого значення k.
  • rand ("стан", сума (100 * годин)): щоразу скидається на інший стан.

2. ранді

Ця функція повертає подвійні цілі числа, виведені з розподілу, який є дискретним та рівномірним. Позначається за допомогою randi ()

Приклад: b= randi(1, 1000, 100)

Тут b містить цілі числа, отримані з рівномірного розподілу в діапазоні від 1 до 100. Графік результуючого набору буде загалом плоским, оскільки він повертає числа з рівномірного розподілу.

3. randn

Ця функція повертає цілі числа, отримані в результаті нормального розподілу. Відзначається за допомогою функції randn (). Графік отриманого набору слід за нормальним розподілом, що має середнє значення 0 і стандартне відхилення 1.

Приклад: c=randn(100, 1)

randn ('стан') повертає поточний стан генератора. Ми також можемо змінити стан генератора, використовуючи наведений нижче код:

  • randn ('стан', s): він скидає стан s
  • randn ('стан', 0): він встановлює генератор у початковий стан
  • randn ('стан', k): він встановлює генератор у його kth стан для будь-якого значення k.
  • randn ("стан", сума (100 * годин)): щоразу скидається на інший стан.

4. рандперм

Ця функція повертає масив унікальних значень. Основна відмінність randi від randperm полягає в тому, що randi містить масив значень, який можна повторити, але randperm містить масив цілих чисел, які є унікальними. Позначається за допомогою randperm ().

Приклад: d= randperm(20, 10)

Це масив 1 на 10, який містить цілі числа в діапазоні (1, 20).

Функції Генерація випадкових чисел

Існують також різні функції, що використовуються для управління генерацією випадкових чисел. Будь ласка, знайдіть нижче для довідки:

  • rng (насіння) : це насіння генерації випадкових чисел, щоб воно намалювало випадкові числа, які можна передбачити.
  • rng (перетасування): це генерує випадкові числа залежно від поточного часу. Отже, він генерує числа після виклику функції rng.
  • rng ('за замовчуванням'): Ця функція використовується для встановлення параметрів, використовуваних функцією rand, randn, randi, до їх стану за замовчуванням.
  • scurr: Він повертає налаштування, які використовуються в поточній функції rand, randn, randi.
  • rng (s): відновлює налаштування, що використовується для створення випадкових чисел у функції rand, randn, randi.

Висновок - Генератор випадкових чисел у Matlab

Генерація випадкових чисел має багато застосувань у реальному житті дуже практичним способом. В основному вони використовуються для автентифікації або безпеки. Різні ігрові автомати, метеорологія та аналіз досліджень дотримуються підходу генератора випадкових чисел для отримання результатів різних експериментів. Отже, знаючи передумови генерації випадкових чисел практично важливо, щоб краще зрозуміти їх застосування.

Рекомендовані статті

Це посібник з генератора випадкових чисел у Matlab. Тут ми детально обговорюємо різні функції у генераторі випадкових чисел у Matlab. Ви також можете ознайомитись з іншими нашими пов’язаними статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Вступ до Матлаба
  2. Генератор випадкових чисел у Python
  3. Зворотне число в С
  4. Генератор випадкових чисел в R
  5. Генератор випадкових чисел у C # | Функції | Приклади
  6. Застосування компілятора Matlab
  7. Шаблони чисел на Java | Топ-14 прикладів

Категорія:

Великі дані