Иллюстрированный самоучитель по Matlab
с равномерным распределением координат на
Рис. 10.1.
Случайные точки с равномерным распределением координат на плоскости
Функция randn генерирует массив со случайными элементами, распределенными по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением, равным 1:
randn(n) — возвращает матрицу размера nхn. Если n — не скаляр, то появится сообщение об ошибке;
randn(m.n) или randn([m n]) — возвращают матрицу размера mxn;
randn(m,n,p,...) или randn([m n р...]) — возвращает массив с элементами, значения которых распределены по нормальному закону;
randn(size(A)) — возвращает массив того же размера, что и А, с элементами, распределенными по нормальному закону;
randn (без аргументов) — возвращает одно случайное число, которое изменяется при каждом последующем вызове и имеет нормальное распределение;
randn( 'state') — возвращает двухэлементный вектор, включающий текущее состояние нормального генератора. Для изменения состояния генератора можно применять следующие формы этой функции:
randn('state',s) — устанавливает состояние в
s;
randn('state' ,0) — сбрасывает генератор в начальное состояние;
randn('state', j) — для целых j устанавливает генератор в
J-e
состояние;
randn('state', sum( 100*clock)) — каждый раз сбрасывает генератор в состояние, зависящее от времени.
Пример:
>>Y=randn(4.3)
Y =
-0.4326 -1.1465 0.3273
-1.6656 1.1909 0.1746
0.1253 1.1892 -0.1867
0.2877 -0.0376 0.7258
Проверить распределение случайных чисел по нормальному закону можно, построив гистограмму распределения большого количества чисел. Например, следующие команды
» Y=randn(10000,1);
» hist(Y,100)
строят гистограмму (рис. 10.2) из 100 столбцов для 10 000 случайных чисел с нормальным распределением.
Рис. 10.2.
Гистограмма для 10 000 нормально распределенных чисел в 100 интервалах
Из рисунка видно, что огибающая гистограммы действительно близка к нормальному закону распределения.
В пакете расширения Statistics Toolbox можно найти множество статистических функций, в том числе для генерации случайных чисел с различными законами распределения и определения их статистических характеристик.
