MATLAB中rng()用法,如何替换rand/randn |
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1. rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd)中各参数的含义 我们知道,rand和randn都是用来产生伪随机数的,但是产生伪随机数的generator(发生器)有多种,而seed、state、twister等就是用来指定不同类型的伪随机数发生器的,其中seed 指“v4 generator”,state指“v5 generator”,twister指"Mersenne Twister generator"。第二个参数“sd”是“seed”的缩写,表示发生器的种子点,这个值将作为generator的输入,用于产生伪随机数。这里有必要先解释一下随机数和伪随机数的本质区别:随机数是在某次产生过程中,按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,不可重复的;而伪随机数则是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,可重复的。当然这里的确定和可重复是指给定相同的初始值,算法模拟将产生相同的输出。 2. 为什么要用rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd) 在实际应用中,比如检查程序问题时,为了重现错误,我们可能希望产生相同的伪随机数,这个时候就需要用这些表达式了。正如前面所说的,如果选用相同的generator并设置相同的初始值sd,那么你就可以得到同样伪随机数。 举个例子: rand('seed',0); %选定generator并设定初始值 a=rand(3,3); rand('seed',0);%设定同样的generator和相同的初始值 b=rand(3,3); a b 输出: a = 0.218959186328090 0.679296405836612 0.519416372067955 0.047044616214486 0.934692895940828 0.830965346112366 0.678864716868319 0.383502077489859 0.034572110527461 b = 0.218959186328090 0.679296405836612 0.519416372067955 0.047044616214486 0.934692895940828 0.830965346112366 0.678864716868319 0.383502077489859 0.034572110527461 对比后你会发现a和b相等。 3. 为什么要用rng替换rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd) MATLAB官方给出的理由如下: 1)“seed”和“state”等词对于所对应的generator来说是一种误导; 2)除了“twister”以外,其他的generator都有问题; 3)这些表达式对于rand和randn采用了不同的generator,没必要。 所以在新版的MATLAB中已经不推荐这种方法了。 4. 替换的具体方法 下图是MATLAB给的一个替换的方式,最右边的才是它推荐的方法。 实际应用中举例如下(这里只以seed为例,其他的类似): randn('seed',0);%rng(0); a=randn(4,3); randn('seed',0);%rng(0); b=randn(4,3); a b MATLAB推荐用注释掉的语句替换对应行的语句。 |
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