Равномерно распределенные случайные числа
r = rand(s,n)
r = rand(s,m,n)
r = rand(s,[m,n])
r = rand(s,m,n,p,...)
r =
rand(s,[m,n,p,...])
r = rand(s)
r = rand(s,size(A))
r = rand(..., 'double')
r
= rand(..., 'single')
r = rand(s,n) возвращает n-by-n матрица, содержащая псевдослучайные значения, чертившие от стандартного равномерного распределения на открытом интервале (0,1). Значения чертятся от случайного потока s.
r = rand(s,m,n) или r = rand(s,[m,n]) возвращает m-by-n матрица.
r = rand(s,m,n,p,...) или r =
rand(s,[m,n,p,...]) возвращает m-by-n-by-p-by-... массив.
r = rand(s) возвращает скаляр.
r = rand(s,size(A)) возвращает массив тот же размер как A.
r = rand(..., 'double') или r
= rand(..., 'single') возвращает массив универсальных значений заданного класса.
Размер вводит m, n, p... должен быть неотрицательными целыми числами. Отрицательные целые числа обработаны как 0.
Последовательность чисел, произведенная rand, определяется внутренним состоянием потока случайных чисел s. Сброс того потока к тому же фиксированному состоянию позволяет вычислениям быть повторенными. Установка, которую поток к различным состояниям приводит к уникальным вычислениям, однако, он не улучшает статистических свойств.
@RandStream | parallel.gpu.RandStream | rand | randi (RandStream) | randn (RandStream) | randperm (RandStream)
