MATLAB随机数产生方法

matlab的rand产生的是0到1(不包括1)的随机数，这是伪随机数,即由种子产生出来的。如果种子相同,则生成的随机数也相同，可以用于重复实验验证。

（1）多次运行matlab程序,可以生成相同的随机数方法如下。
用rand('state',S)设定种子。 S为35阶向量，最简单的做法就是设置为0。

例:

rand('state',0);rand(7)

运行一次结果为：

ans =

0.9501 0.0185 0.1763 0.3529 0.2722 0.4186 0.6813
0.2311 0.8214 0.4057 0.8132 0.1988 0.8462 0.3795
0.6068 0.4447 0.9355 0.0099 0.0153 0.5252 0.8318
0.4860 0.6154 0.9169 0.1389 0.7468 0.2026 0.5028
0.8913 0.7919 0.4103 0.2028 0.4451 0.6721 0.7095
0.7621 0.9218 0.8936 0.1987 0.9318 0.8381 0.4289
0.4565 0.7382 0.0579 0.6038 0.4660 0.0196 0.3046

再运行一次，结果还是一样的，哈哈

rand('state',0);rand(7)

ans =

（2）试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.

rand('state',sum(100*clock))

即:

rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)

只要执行rand('state',sum(100*clock))时当前计算机时间不同,生成的随机数就不同.

也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.

在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:

rand('state',sum(100*clock));A=rand(3,3);rand('state',sum(100*clock));B=rand(3,3);

A和B是相同.

A =

0.3850 0.2128 0.9341
0.6634 0.4328 0.0164
0.8643 0.9855 0.4181

B =

0.3850 0.2128 0.9341
0.6634 0.4328 0.0164
0.8643 0.9855 0.4181

这种情况需要再乘以一个随机变量，如下所示:

rand('state',sum(100*clock)*rand(1));A=rand(3,3);rand('state',sum(100*clock)*rand(1));B=rand(3,3);

这时候，A和B是就不相同啦。

A =

0.3899 0.5395 0.0749
0.5462 0.1890 0.1753
0.8543 0.5700 0.6675

B =

0.7133 0.2904 0.4909
0.8367 0.4804 0.9301
0.2017 0.7422 0.7071

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