Wat is een willekeurige nummergenerator?
Voordat we de Random Number Generator in Matlab begrijpen, moeten we eerst onderzoeken wat Random Number Generator is. Random Number Generator is het creëren van willekeurige getallen zonder enige beslissing of merkbare patronen tussen hen. Er zijn verschillende manieren om willekeurige getallen in MATLAB te genereren met verschillende toepassingen. Het wordt in veel programmeertalen gebruikt voor het genereren van willekeurige waarden binnen het opgegeven bereik. Er zijn verschillende functies die worden gebruikt volgens de taal. Ze worden voornamelijk gebruikt op het gebied van informatica, onderzoek en statistisch gerelateerd werk.
Willekeurige nummergenerator in Matlab
In MATLAB worden pseudo-willekeurige getallen gegenereerd met behulp van verschillende functies zoals rand, randi en randn. Elke functie heeft een ander doel in MATLAB zoals hieronder vermeld:
- rand: deze functie wordt gebruikt om uniform verdeelde willekeurige waarden te genereren.
- randi: deze functie wordt gebruikt om normaal verdeelde pseudo-willekeurige waarden te genereren.
- randn: deze functie wordt gebruikt om normaal verdeelde willekeurige waarden te genereren.
- randperm: dit wordt gebruikt om permuteerde willekeurige waarden te maken.
- rng: Dit regelt het genereren van willekeurige getallen
- RandStream: dit wordt gebruikt voor de stroom van willekeurige getallen.
rand, randn, randi en randperm worden voornamelijk gebruikt om arrays van willekeurige waarden te maken.
Functies in Random Number Generator in Matlab
Hieronder vindt u de functie die een ander doel dient in MATLAB zoals hieronder vermeld:
1. rand
randfunctie wordt gebruikt wanneer de verdeling uniform is en altijd reële getallen tussen 0 en 1 genereert. Het wordt aangegeven door functie rand ().
Voorbeeld: a=rand(100, 1)
Het bovenstaande voorbeeld legt uit dat a een 100 bij 1 kolomvector is die getallen uit een uniforme verdeling bevat. bevat de waarden tussen 0 en 1. De grafiek hiervan is normaal gesproken plat omdat deze uit een uniforme verdeling is getrokken.
rand ('staat') retourneert de huidige status van de generator. We kunnen ook de status van de generator wijzigen met behulp van de onderstaande code:
- rand ('staat', s): het wordt gereset naar de staat s.
- rand ('state', 0): hiermee wordt de generator in de oorspronkelijke staat gezet.
- rand ('state', k): hiermee wordt de generator ingesteld op zijn kth-status, voor elke waarde van k.
- rand ('staat', som (100 * klok)): deze wordt telkens opnieuw ingesteld op een andere status.
2. randi
Deze functie retourneert dubbele gehele getallen die worden getrokken uit de verdeling die discreet en uniform is. Het wordt aangegeven met randi ()
Voorbeeld: b= randi(1, 1000, 100)
Hierin bevat b de gehele getallen die zijn getrokken uit een uniforme verdeling in het bereik van 1 tot 100. De grafiek van de resulterende verzameling zal in het algemeen vlak zijn, omdat deze de getallen uit de uniforme verdeling retourneert.
3. randn
Deze functie retourneert gehele getallen die het gevolg zijn van de normale verdeling. Het wordt opgemerkt met behulp van de functie randn (). De grafiek van de resulterende verzameling volgt een normale verdeling met gemiddelde 0 en standaarddeviatie 1.
Voorbeeld: c=randn(100, 1)
randn ('status') retourneert de huidige status van de generator. We kunnen ook de status van de generator wijzigen met behulp van de onderstaande code:
- randn ('staat', s): het wordt gereset naar de staat s
- randn ('state', 0): hiermee wordt de generator in de oorspronkelijke staat gezet
- randn ('state', k): het zet de generator in zijn kth-status, voor elke waarde van k.
- randn ('staat', som (100 * klok)): het wordt elke keer opnieuw ingesteld op een andere status.
4. randperm
Deze functie retourneert de reeks unieke waarden. Het belangrijkste verschil tussen randi en randperm is dat randi een reeks waarden bevat die kan worden herhaald, maar randperm bevat een reeks gehele getallen die uniek zijn. Het wordt aangegeven met behulp van randperm ().
Voorbeeld: d= randperm(20, 10)
Dit is een 1 bij 10 array met gehele getallen in het bereik (1, 20).
Functies Genereren van willekeurige getallen
Er zijn ook verschillende functies die worden gebruikt om het genereren van willekeurige getallen te regelen. Hieronder vindt u uw referentie:
- rng (seed) : het genereert willekeurige getallen zodat het de voorspelbare getallen trekt.
- rng (shuffle): dit genereert willekeurige getallen afhankelijk van de huidige tijd. Het genereert dus de nummers na het aanroepen van de rng-functie.
- rng ('standaard'): deze functie wordt gebruikt om de instellingen van de functie rand, randn, randi in te stellen op hun standaardstatus.
- scurr: het geeft de instellingen terug die momenteel in de rand, randn, randi-functie worden gebruikt.
- rng (s): het herstelt de instelling die wordt gebruikt voor het maken van willekeurige getallen in de functie rand, randn, randi.
Conclusie - Random Number Generator in Matlab
Random Number Generation heeft op een zeer praktische manier veel toepassingen in het echte leven. Ze worden voornamelijk gebruikt voor authenticatie of beveiligingsdoeleinden. Verschillende gokautomaten, meteorologie en onderzoeksanalyse volgen een random number generator-benadering om uitkomsten van verschillende experimenten te genereren. Het is dus belangrijk om de achtergrond van het genereren van willekeurige getallen praktisch te kennen om de toepassingen ervan beter te begrijpen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor Random Number Generator in Matlab. Hier bespreken we verschillende functies in Random Number Generator in Matlab in detail. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Inleiding tot Matlab
- Random Number Generator in Python
- Omgekeerd nummer in C
- Willekeurige nummergenerator in R
- Willekeurige nummergenerator in C # | Functies | Voorbeelden
- Toepassingen van Matlab Compiler
- Nummerpatronen in Java | Top 14 voorbeelden