《隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生》PPT課件.ppt

1、第三講 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生,問(wèn)題背景,問(wèn)題背景：多次重復(fù)第拋擲一枚勻質(zhì)的硬幣是一個(gè)古老而現(xiàn)實(shí)的實(shí)驗(yàn)問(wèn)題，通過(guò)分析“正面向上”出現(xiàn)的概率，可以從中得出許多結(jié)論。但要做這個(gè)簡(jiǎn)單而重復(fù)的實(shí)驗(yàn)，很多人沒有多余的時(shí)間內(nèi)完成它。因此，借助于計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，產(chǎn)生服從各類分布的隨機(jī)數(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)處理和分析，可以從中發(fā)現(xiàn)許多有用的規(guī)律，或者來(lái)驗(yàn)證理論推導(dǎo)的結(jié)論是否正確。,3.1 各種分布的隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生1、二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,命令 參數(shù)為N，P的二項(xiàng)隨機(jī)數(shù)據(jù) 函數(shù) binornd 格式： R = binornd(N,P) %N、P為二項(xiàng)分布的兩個(gè)參數(shù)，返回服從參數(shù)為N、P的二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)。 R = bin

2、ornd(N,P,m,n) %m,n分別表示R的行數(shù)和列數(shù),產(chǎn)生參數(shù)為10，概率為0.5的二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)。 1、產(chǎn)生1個(gè)隨機(jī)數(shù) R=binornd(10,0.5) R = 3 2、產(chǎn)生6個(gè)隨機(jī)數(shù) R=binornd(10,0.5,1,6) R = 8 1 3 7 6 4 3、產(chǎn)生10個(gè)（要求1行10列）隨機(jī)數(shù) R=binornd(10,0.5,1,10) R = 6 8 4 6 7 5 3 5 6 2,2、正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,命令 參數(shù)為、的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù) 函數(shù) normrnd 格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值為MU，標(biāo)準(zhǔn)差為SIGMA的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)

3、據(jù)，R可以是向量或矩陣。 R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定隨機(jī)數(shù)的個(gè)數(shù)，與R同維數(shù)，產(chǎn)生1 m個(gè)隨機(jī)數(shù)。 R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分別表示R的行數(shù)和列數(shù), R = normrnd(0,1,1 5) 生成 5 個(gè)正態(tài)(0,1) 隨機(jī)數(shù) R = 0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462 R = normrnd(1 2 3;4 5 6,0.1,2,3) 生成均值依次為1,2,3;4,5,6, 方差為 0.1 的 2 3 個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù) R = 0.9299 1.9361 2.9640 4.1246 5.0577

4、5.9864,3、泊松分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,R = poissrnd(lambda) 返回服從參數(shù)為lambda的泊松分布的隨機(jī)數(shù) R = poissrnd(lambda,m,n) 返回服從參數(shù)為lambda的泊松分布的隨機(jī)矩陣，矩陣的大小為m*n,【例】使用函數(shù)poissrnd()產(chǎn)生泊松分布的隨機(jī)數(shù)據(jù) R=poissrnd(8) R2=poissrnd(8,4,4),4、指數(shù)分布,R = exprnd(MU) 返回一個(gè)以MU為參數(shù)的指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù) R = exprnd(MU,m,n) 返回一個(gè)以MU為參數(shù)的指數(shù)分布的隨機(jī)矩陣，矩陣的大小為m*n,【例】使用函數(shù)exprnd()產(chǎn)生指數(shù)分布

5、的隨機(jī)數(shù)據(jù) R1= exprnd(10)； R2= exprnd(8,4,4)；,5、均勻分布,離散的均勻分布 R = unidrnd(N) 產(chǎn)生一個(gè)離散型的均勻分布 R = unidrnd(N,m,n) 產(chǎn)生一個(gè)離散型的均勻分布矩陣，矩陣大小為m*n,【例】使用函數(shù)unidrnd()產(chǎn)生離散型均勻分布的隨機(jī)數(shù)據(jù) R1=unidrnd(10) R2=unidrnd(8,4,4),連續(xù)型均勻分布 R = unifrnd(A,B) 返回區(qū)間為A,B的連續(xù)均勻分布 R = unifrnd(A,B,m,n)返回區(qū)間為A,B的連續(xù)均勻分布矩陣m*n,【例】使用函數(shù)unifrnd()產(chǎn)生離散型均勻分布的隨

6、機(jī)數(shù)據(jù) R1=unifrnd(1,3) R2=unifrnd(1,3,4,4),6、幾何分布,R = geornd(P) （生成參數(shù)為 P 的幾何隨機(jī)數(shù)） R = geornd(P,m) （生成參數(shù)為 P 的 m 個(gè)幾何隨機(jī)數(shù)） R = geornd(P,m,n) （生成參數(shù)為 P 的 m 行 n 列的 m n 個(gè)幾何隨機(jī)數(shù)） 例如 (1) R = geornd(0.01,1 5) (生成參數(shù)為 0.01 的（行列）5 個(gè)幾何隨機(jī)數(shù)).,3.2 通用函數(shù)求各分布的隨機(jī)數(shù)據(jù),命令 求指定分布的隨機(jī)數(shù) 函數(shù) random 格式 y = random(name,A1,A2,A3,m,n) %name

7、的取值見表3-2；A1，A2，A3為分布的參數(shù)；m，n指定隨機(jī)數(shù)的行和列,【例】 利用函數(shù)“random”產(chǎn)生12（3行4列）個(gè)均值為2，標(biāo)準(zhǔn)差為0.3的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù) y=random(norm,2,0.3,3,4) y = 2.3567 2.0524 1.8235 2.0342 1.9887 1.9440 2.6550 2.3200,3.3 隨機(jī)數(shù)生成工具箱,Matlab提供了隨機(jī)數(shù)生成工具箱，使用圖形用戶界面，可以交互式地生成常用的各種隨機(jī)數(shù) 調(diào)用格式： randtool 說(shuō)明：randtool命令打開一個(gè)圖形用戶界面，可以觀察在服從一定概率分布的隨機(jī)樣本直方圖上改變參數(shù)和樣本大小帶來(lái)的變化,Distribution:分布類型，改變分布函數(shù)類型 Samples：樣本數(shù)量，改變樣本容量的大小 Resample：重復(fù)取樣，從同一分布的總體中進(jìn)行重復(fù)取樣 Export：輸出，輸出隨機(jī)數(shù)的當(dāng)前位置，結(jié)果保存在變量中,練習(xí),1、產(chǎn)生區(qū)間(-1,1)上的12個(gè)連續(xù)型與離散型的均勻分布隨機(jī)數(shù) 2、產(chǎn)生12（要求3行4列）個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)。 3、產(chǎn)生20個(gè)=1的指數(shù)分布隨機(jī)數(shù) 4、產(chǎn)生32（要求4行8列）個(gè)參數(shù)為=3的泊松分布隨機(jī)數(shù)