生成不同的随机数

此示例显示如何避免在MATLAB时重复相同的随机数阵列^®重启。当您想要将来自在不同的MATLAB会话处执行的相同随机数命令组合时，此技术非常有用。

所有随机数函数，兰特那兰德那兰迪，和兰培姆，从共享随机数生成器绘制值。每次启动MATLAB时，发电机都将自身重置为同一状态。因此，诸如兰特（2,2）在启动后立即执行它的时间返回相同的结果。此外，随机数函数调用随机数函数的任何脚本或函数返回相同的结果。

获得不同随机数的一种方法是每次使用不同的种子初始化生成器。这样做可确保您不会从上一个会话中重复结果。

执行RNG（'Shuffle'）在调用任何随机数函数之前，在MATLAB会话中命令一次。

RNG（'洗牌'）

您可以在MATLAB命令窗口中执行此命令，或者您可以将其添加到启动文件中，这是MATLAB每次重新启动时执行的特殊脚本。

现在，执行随机数命令。

a = rand（2,2）;

每次打电话RNG（'Shuffle'），它使用基于当前时间使用不同的种子来重新使用不同的种子。

笔记

发电机的频繁重定义不会改善输出的统计特性，并且不会在任何真实意义上使输出更随机。重新启动MATLAB或运行涉及随机数的大型计算之前，重新定义可能很有用。但是，在会话中经常在会话中进行重新定义不是一个好主意，因为随机数的统计属性可能会受到不利影响。

或者，在不同的MATLAB会话中明确地指定不同的种子。例如，在一个MATLAB会话中生成随机数。

RNG（1）;a = rand（2,2）;

使用不同的种子在另一个Matlab会话中生成随机数。

RNG（2）;b =兰特（2,2）;

阵列一种和B.是不同的，因为发电机在每个调用之前用不同的种子初始化兰特功能。

要生成保证不重叠的多个独立流，并且已经执行了展示流之间的值的独立性的测试，可以使用randstream.create.。有关生成多个流的详细信息，请参阅多个流。

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