Qu'est-ce qu'un générateur de nombres aléatoires?

Avant de comprendre le générateur de nombres aléatoires dans Matlab, étudions d'abord ce qu'est le générateur de nombres aléatoires. Le générateur de nombres aléatoires est la création de nombres aléatoires sans décision ni schéma notable entre eux. Il existe différentes façons de générer des nombres aléatoires dans MATLAB avec différentes applications. Il est utilisé dans de nombreux langages de programmation pour la génération de valeurs aléatoires dans la plage spécifiée. Il existe différentes fonctions utilisées selon la langue. Ils sont principalement utilisés dans le domaine informatique, la recherche et les travaux statistiques.

Générateur de nombres aléatoires dans Matlab

Dans MATLAB, les nombres pseudo-aléatoires sont générés à l'aide de diverses fonctions comme rand, randi et randn. Chaque fonction remplit une fonction différente dans MATLAB, comme indiqué ci-dessous:

  • rand: Cette fonction est utilisée pour générer des valeurs aléatoires uniformément distribuées.
  • randi: Cette fonction est utilisée pour générer des valeurs pseudo-aléatoires normalement distribuées.
  • randn: Cette fonction est utilisée pour générer des valeurs aléatoires normalement distribuées.
  • randperm: Ceci est utilisé pour créer des valeurs aléatoires permutées.
  • rng: Ceci contrôle la génération de nombres aléatoires
  • RandStream: Ceci est utilisé pour le flux de nombres aléatoires.

rand, randn, randi et randperm sont principalement utilisés pour créer des tableaux de valeurs aléatoires.

Fonctions du générateur de nombres aléatoires dans Matlab

Ci-dessous, la fonction sert un objectif différent dans MATLAB, comme indiqué ci-dessous:

1. rand

La fonction rand est utilisée lorsque la distribution est uniforme et génère toujours des nombres réels entre 0 et 1. Elle est désignée par la fonction rand ().

Exemple: a=rand(100, 1)

L'exemple ci-dessus explique que a est un vecteur de colonne 100 par 1 qui contient des nombres d'une distribution uniforme. contient les valeurs entre 0 et 1. Le graphique est normalement plat car il est tiré d'une distribution uniforme.

rand ('état') renvoie l'état actuel du générateur. Nous pouvons également changer l'état du générateur en utilisant le code ci-dessous:

  • rand ('état', s): il réinitialise l'état s.
  • rand ('état', 0): Il met le générateur à son état initial.
  • rand ('état', k): Il met le générateur à son kième état, pour toute valeur de k.
  • rand ('état', somme (100 * horloge)): Il revient à un état différent à chaque fois.

2. randi

Cette fonction retourne des entiers doubles qui sont tirés de la distribution qui est discrète et uniforme. Il est noté en utilisant randi ()

Exemple: b= randi(1, 1000, 100)

Ici b contient les entiers tirés d'une distribution uniforme dans la plage de 1 à 100. Le graphique de l'ensemble résultant sera généralement plat car il renvoie les nombres de la distribution uniforme.

3. randn

Cette fonction renvoie des entiers résultant de la distribution normale. Il est noté en utilisant la fonction randn (). Le graphique de l'ensemble résultant suit une distribution normale ayant la moyenne 0 et l'écart type 1.

Exemple: c=randn(100, 1)

randn ('state') renvoie l'état actuel du générateur. Nous pouvons également changer l'état du générateur en utilisant le code ci-dessous:

  • randn ('state', s): il revient à l'état s
  • randn ('state', 0): Il met le générateur à son état initial
  • randn ('state', k): Il met le générateur à son kième état, pour toute valeur de k.
  • randn ('état', somme (100 * horloge)): Il revient à chaque fois à un état différent.

4. randperm

Cette fonction renvoie le tableau de valeurs uniques. La principale différence entre randi et randperm est que randi contient un tableau de valeurs qui peuvent être répétées mais randperm contient un tableau d'entiers uniques. Il est noté en utilisant randperm ().

Exemple: d= randperm(20, 10)

Il s'agit d'un tableau de 1 sur 10 qui contient des entiers dans la plage (1, 20).

Fonctions Génération de nombres aléatoires

Il existe également diverses fonctions utilisées pour contrôler la génération de nombres aléatoires. Veuillez trouver ci-dessous pour votre référence:

  • rng (seed) : il amorce la génération de nombres aléatoires afin qu'il tire les nombres aléatoires qui sont prévisibles.
  • rng (shuffle): Cela génère des nombres aléatoires en fonction de l'heure actuelle. Ainsi, il génère les nombres après avoir appelé la fonction rng.
  • rng ('default'): Cette fonction est utilisée pour définir les paramètres utilisés par la fonction rand, randn, randi à leur état par défaut.
  • scurr: Il retourne les paramètres utilisés dans la fonction rand, randn, randi actuellement.
  • rng (s): Il restaure le paramètre utilisé pour créer des nombres aléatoires dans la fonction rand, randn, randi.

Conclusion - Générateur de nombres aléatoires dans Matlab

La génération de nombres aléatoires a de nombreuses applications dans la vie réelle d'une manière très pratique. Ils sont principalement utilisés à des fins d'authentification ou de sécurité. Diverses machines à sous, la météorologie et l'analyse de la recherche suivent une approche de générateur de nombres aléatoires pour générer les résultats de diverses expériences. Donc, connaître l'arrière-plan de la génération de nombres aléatoires est pratiquement important pour mieux comprendre les applications de celui-ci.

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