rng

控制随机数发生器

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rng(种子)

rng(种子、发电机)

S = RNG

rng (种子）指定MATLAB的种子^®随机数发生器。例如,rng (1)的种子初始化梅森扭扭器生成器1．

的rng函数控制全球流，这决定了如何兰德，兰迪，randn,randperm函数产生一个随机数序列。若要创建一个或多个与全局流分离的独立流，请参见RandStream而且RandStream.create．

rng (种子，发电机）还指定要使用的随机数生成器的类型。例如,rng (0, ' philox ')的种子初始化Philox 4x32随机生成器0．

S = RNG返回结构中的当前随机数生成器设置年代．

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将随机数生成器设置为默认种子(0)和算法(Mersenne Twister)，然后保存发电机设置。

rng (“默认”) s = RNG

s =带字段的结构:类型:'twister'种子:0状态:[625x1 uint32]

创建一个0到1之间的随机值的1乘5行向量。

X = rand(1,5)

x =1×50.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324

更改生成器种子和算法，并创建一个新的随机行向量。

rng (1,“philox”) xnew = rand(1,5)

xnew =1×50.5361 0.2319 0.7753 0.2390 0.0036

现在恢复原始生成器设置并创建一个随机矢量。结果与原来的行向量匹配x使用默认生成器创建。

Rng (s) xold = rand(1,5)

xold =1×50.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324

生成器初始化，指定为以下选项之一。

价值	描述
`0`	用种子初始化生成器`0`．
正整数	使用指定的正整数种子初始化生成器，例如`1`．
`“默认”`	用种子初始化梅森扭扭器生成器`0`．这是每个MATLAB会话开始时的默认设置。
`“洗牌”`	基于当前时间初始化生成器，从而在每次调用后产生不同的随机数序列`rng`．
结构	根据包含字段的结构中的设置初始化生成器`类型`，`种子`,`状态`．

随机数算法，指定为表中的选项之一。有关生成器算法的更多信息，请参见创建和控制随机数流．

对于MATLAB 4.0和5.0版本中使用的遗留生成器，请使用这些选项之一。

执行并行处理时，不要使用rng(“洗牌”)在不同的worker上设置随机数流，以确保流是独立的，因为它基于当前时间为随机数生成器播种。当命令被同时发送给多个工作线程时，尤其如此parfor的工作。对于worker上的独立流，使用默认行为或考虑在每个worker上使用唯一的子流RandStream．
在执行并行处理时，MATLAB客户端和MATLAB工作者上的默认随机数生成器是不同的。如果您需要在客户机和工作者上生成相同的随机数字流，您可以使用rng使用相同的发电机类型和种子(或考虑使用RandStream使用相同的生成器类型、种子和正常转换算法)。有关更多信息，请参见控制工人上的随机数流(并行计算工具箱)．
使用rng而不是兰德或randn函数具有“种子”，“状态”,或“旋风”输入,看到替换rand和randn的不鼓励语法．

使用注意事项和限制:

只有“旋风”，“v5normal”,v4的支持生成器。金宝app
生成的代码rng(“洗牌”)可能会产生与MATLAB不同的种子。
对于MEX目标:
- 如果外部调用被禁用或rng在parfor的输出rng中的MEX功能不兼容rng函数的MATLAB。的输出不能传递S = RNG从MEX函数到rng在MATLAB。
- 如果外部调用被启用和rng是不是从一个parfor循环,只rng可以访问结构中的数据吗rng的回报。
- 如果外部调用被启用和rng是不是从一个parfor循环，生成的MEX文件使用与MATLAB中串行代码相同的随机数状态。否则，生成的MEX代码和独立代码保持自己的随机数状态，并初始化为与MATLAB相同的状态。