unifrnd

Непрерывные универсальные случайные числа

Описание

пример

r = unifrnd(a,b) генерирует случайное число от непрерывного равномерного распределения с более низкими конечными точками a и верхняя конечная точка b.

пример

r = unifrnd(a,b,sz1,...,szN) генерирует массив универсальных случайных чисел, где sz1,...,szN указывает на размер каждой размерности.

пример

r = unifrnd(a,b,sz) генерирует массив универсальных случайных чисел, где вектор размера sz задает size(r).

Примеры

свернуть все

Сгенерируйте случайное число от непрерывного равномерного распределения более низким параметром 0 и верхний параметр 1.

r = unifrnd(0,1)
r = 0.8147

Сгенерируйте 5 случайные числа от непрерывных равномерных распределений на интервалах (0,1), (0,2)..., (0,5).

a1 = 0;
b1 = 1:5;
r1 = unifrnd(a1,b1)
r1 = 1×5

    0.8147    1.8116    0.3810    3.6535    3.1618

По умолчанию, unifrnd генерирует массив, который одного размера с a и b после любого необходимого скалярного расширения так, чтобы все скаляры были расширены, чтобы совпадать с размерностями других входных параметров.

Если вы задаете измерения массива sz1,...,szN, они должны совпадать с размерностями a и b после любого необходимого скалярного расширения.

Сгенерируйте массив 2х3 случайных чисел от непрерывного равномерного распределения более низким параметром 0 и верхний параметр 1.

sz = [2 3];
r2 = unifrnd(0,1,sz)
r2 = 2×3

    0.0975    0.5469    0.9649
    0.2785    0.9575    0.1576

Сгенерируйте 6 случайных чисел на интервалах (0,1), (1,2)..., (5,6).

a3 = 0:5;
b3 = 1:6;
r3 = unifrnd(a3,b3,1,6)
r3 = 1×6

    0.9706    1.9572    2.4854    3.8003    4.1419    5.4218

Входные параметры

свернуть все

Более низкая конечная точка равномерного распределения в виде скалярного значения или массива скалярных значений.

Чтобы сгенерировать случайные числа от нескольких распределений, задайте a и b использование массивов. Если оба a и b массивы, затем размеры массивов должны быть тем же самым. Если любой a или b скаляр, затем unifrnd расширяет скалярный аргумент в постоянный массив одного размера с другим аргументом. Каждый элемент в r случайное число, сгенерированное от распределения, заданного соответствующими элементами в a и b.

Пример: [0 -1 7 9]

Типы данных: single | double

Верхняя конечная точка равномерного распределения в виде скалярного значения или массива скалярных значений.

Чтобы сгенерировать случайные числа от нескольких распределений, задайте a и b использование массивов. Если оба a и b массивы, затем размеры массивов должны быть тем же самым. Если любой a или b скаляр, затем unifrnd расширяет скалярный аргумент в постоянный массив одного размера с другим аргументом. Каждый элемент в r случайное число, сгенерированное от распределения, заданного соответствующими элементами в a и b.

Пример: [1 1 10 10]

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде отдельных аргументов целых чисел.

Если любой a или b массив, затем заданные измерения sz1,...,szN должен совпадать с общими размерностями a и b после любого необходимого скалярного расширения. Значения по умолчанию sz1,...,szN общие размерности.

  • Если вы задаете одно значение sz1, затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, unifrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, unifrnd(–3,5,3,1,1,1) дает вектор 3 на 1 случайных чисел от равномерного распределения с более низкой конечной точкой-3 и верхней конечной точкой 5.

Пример: 2,3

Типы данных: single | double

Размер каждой размерности в виде вектора-строки из целых чисел.

Если любой a или b массив, затем заданные измерения sz должен совпадать с общими размерностями a и b после любого необходимого скалярного расширения. Значения по умолчанию sz общие размерности.

  • Если вы задаете одно значение [sz1], затем r квадратная матрица размера sz1- sz1.

  • Если размером какой-либо размерности является 0 или отрицательный, затем r пустой массив.

  • После второго измерения, unifrnd игнорирует последующие измерения с размером 1. Например, unifrnd(–3,5,[3 1 1 1]) дает вектор 3 на 1 случайных чисел от равномерного распределения с более низкой конечной точкой-3 и верхней конечной точкой 5.

Пример: [2 3]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Универсальные случайные числа, возвращенные как скалярное значение или массив скалярных значений с размерностями, заданными sz1,...,szN или sz. Каждый элемент в r случайное число, сгенерированное от распределения, заданного соответствующими элементами в a и b.

Альтернативная функциональность

  • unifrnd функционально-специализированное к непрерывному равномерному распределению. Statistics and Machine Learning Toolbox™ также предлагает родовой функции random, который поддерживает различные вероятностные распределения. Использовать random, создайте UniformDistribution объект вероятностного распределения и передача объект как входной параметр или задают имя вероятностного распределения и его параметры. Обратите внимание на то, что специфичный для распределения функциональный unifrnd быстрее, чем родовая функция random.

  • Используйте rand сгенерировать числа от равномерного распределения на интервале (0,1).

  • Чтобы сгенерировать случайные числа в интерактивном режиме, используйте randtool, пользовательский интерфейс для генерации случайных чисел.

Расширенные возможности

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте