matlab怎么生成0到1的隨機數(shù)？Matlab函數(shù)Rand生成的區(qū)間（0,1）為均勻隨機數(shù)，它是（0,1）之間的平均分布。一個名為seed的值用于控制生成隨機數(shù)的次數(shù)。均勻隨機數(shù)函數(shù)的語法為rand

matlab怎么生成0到1的隨機數(shù)？

Matlab函數(shù)Rand生成的區(qū)間（0,1）為均勻隨機數(shù)，它是（0,1）之間的平均分布。一個名為seed的值用于控制生成隨機數(shù)的次數(shù)。均勻隨機數(shù)函數(shù)的語法為rand（n），rand（m，n）。結(jié)果是：矩陣包含n×n個隨機數(shù)，矩陣包含M×n個隨機數(shù)。請注意，每個隨機數(shù)的值將不相同，這些值表示隨機和意外，這是使用隨機數(shù)的目的。我們可以用這些隨機數(shù)來表示某個信號的不規(guī)則幅度或某個事件的概率。數(shù)值均勻分布在區(qū)間內(nèi)的均勻隨機數(shù)的特性可用其概率密度函數(shù)（PDF）來解釋。從它的PDF分布類似于條形圖的分布，可以看出每個隨機數(shù)的概率是相同的，所以稱之為均勻隨機數(shù)。嘗試幫助Rand

真實的隨機數(shù)（或隨機事件）是在實驗過程中根據(jù)分布概率隨機生成的，其結(jié)果是不可預(yù)測的、不可見的。程序和語言（如C和MATLAB）中的大多數(shù)隨機數(shù)實際上是偽隨機的。它是由可確定函數(shù)（常用線性同余）通過種子（常用時鐘）生成的偽隨機數(shù)。這意味著：如果你知道種子，或者已經(jīng)生成的隨機數(shù)，你可以得到下一個隨機數(shù)序列的信息（可預(yù)測性）。所以計算機隨機函數(shù)產(chǎn)生的“隨機數(shù)”不是隨機數(shù)，而是偽隨機數(shù)。實際上，偽隨機算法只有幾種，1。線性同余，2。正中方格，3。用于在other

C中生成隨機數(shù)的函數(shù)是rand（），返回值是integer。0到1之間的隨機數(shù)顯然是浮點數(shù)。這不能直接生成。因此，必須對其進行改造。轉(zhuǎn)換思想是生成一個0-n的隨機數(shù)，然后除以n1得到一個0-1的直接浮點隨機數(shù)。N的測定與所需的準(zhǔn)確度有關(guān)。例如，如果需要小數(shù)點后三位，則可以使用n=999。如果需要四位小數(shù)，可以使用n=9999，依此類推。具體操作如下：#include<cstdlib>#include<cstdime>void getThe rand（float*P，int n）//函數(shù)生成n個0-1的隨機數(shù)并存儲在數(shù)組P中{int i#define n 999//小數(shù)點后三位。Srand（time（null））//設(shè)置隨機數(shù)種子，使每次獲得的隨機序列不同。對于（I=0i< ni）P[I]=rand（）%（n1）/（float）（n1）//生成0-1之間的隨機數(shù)。}

0到1之間的隨機數(shù)是怎么產(chǎn)生的？

因為生成的隨機數(shù)在0-1之間，它實際上是在生成一個浮點數(shù)，例如0.421232566356，所以：（random number*1000）然后被格式化為整數(shù)，即小數(shù)部分被刪除，并且可以獲得0-1000之間的隨機數(shù)