Список функций Statistics Toolbox

В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

Синтаксис

R = unifrnd(A,B)
R = unifrnd(A,B,m)
R = unifrnd(A,B,m,n)

Описание

R = unifrnd(A,B) функция предназначена для генерации псевдослучайного числа по непрерывному равномерному распределению для каждой пары параметров A, B. Размерность векторов или матриц параметров A, B должна быть одинаковой. Скалярный параметр увеличивается до размера остальных входных аргументов. Размерность матрицы R равна размерности входных параметров.

R = unifrnd(A,B,m) позволяет получить вектор псевдослучайных чисел на m элементов распределенных по непрерывному равномерному распределению для параметров A и B, где m - вектор размерностью 1x2 определяющий размерность матрицы R.

R = unifrnd(A,B,m,n) позволяет получить матрицу псевдослучайных чисел с размерностью m-n элементов распределенных по непрерывному равномерному распределению для параметров A, B.

Примеры использования функции генерации псевдослучайных чисел

Генерация одного числа соответствующего заданной паре значений параметров A, B.

>> A=0;
>> B=1;
>> R = unifrnd(A,B)
R =
    0.3676
>> A=0;
>> B=[1 2 3 4];
>> R = unifrnd(A,B)
R =
   0.6315    1.4353    2.0780    0.3363
   
Генерация вектора псевдослучайных чисел с размерностью 1x5.

>> A=0;
>> B=1;
>> m=[1 5];
>> R = unifrnd(A,B,m)
R =
    0.4544    0.4418    0.3533    0.1536    0.6756
        
Второй вариант генерации вектора с размерностью 1x5.

>> A=0;
>> B=1;
>> m=1; n=5;
>> R = unifrnd(A,B,m,n)
R =
   0.6992    0.7275    0.4784    0.5548    0.1210
   
Генерация матрицы псевдослучайных чисел с размерностью 4x4.

>> A=0;
>> B=1;
>> m=[4 4];
>> R = unifrnd(A,B,m)
R =
    0.4508    0.2548    0.9084    0.0784
    0.7159    0.8656    0.2319    0.6408
    0.8928    0.2324    0.2393    0.1909
    0.2731    0.8049    0.0498    0.8439
        
Другой вариант генерации матрицы с размерностью 4x4.

>> A=0;
>> B=1;
>> m=4; n=4;
>> R = unifrnd(A,B,m,n)
R =
    0.1739    0.3400    0.5915    0.8699
    0.1708    0.3142    0.1197    0.9342
    0.9943    0.3651    0.0381    0.2644
    0.4398    0.3932    0.4586    0.1603
Графическая оценка качества генератора псевдослучайных чисел
>> A=0;
>> B=1;
>> N=9;
>> R = unifrnd(A,B,[1 100]);
>> hist(R, N)
>> grid on
>> X=min(R):(max(R)-min(R))/100:max(R);
>> f= unifpdf(X,A,B);
>> ff=f*100*((max(R)-min(R))/N);
>> hold on
>> plot(X,ff,'r')
>> hold off

В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу