一、matlab中的随机函数有：rand、randn

1、rand功能：生成0-1之间的伪随机数

rand(2)%生成0-1之间的方阵
ans =
 
    0.2785    0.9575
    0.5469    0.9649
 
 
 
rand(1,2)%生成1行2列的矩阵
ans =
 
    0.1576    0.9706
  
 
 
rand(1,2,'double')%生成1行2列的类型为double的随机数
ans =
 
    0.9572    0.4854

2、randn功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)

使用的例子和上面一样

二、rng函数的功能：控制随机函数的生成

2.1用法一：rng(seed)

rng(seed) 使用非负整数 seed 为随机数生成器提供种子，以使 rand、randi 和 randn 生成可预测的数字序列。
（seed用来控制rand和randn函数生成随机数，例如rand(‘seed’,0)每次生成的随机数都是一样的）

例如执行两次rng(1)以后，每一次后面出面的数字序列都是相同的，这也表达了可预测。
例：

#将当前生成器设置保存在 s 中：
s = rng;
%调用 rand 以生成随机值向量：
 
x = rand(1,5)
 
x =
 
    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324
%通过调用 rng 还原原始生成器设置。生成一组新的随机值并验证 x 和 y 是否相等：
 
rng(s);
y = rand(1,5)
 
y =
 
    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

2.2用法二：rng(‘shuffle’)

根据当前时间为随机数生成器提供种子。这样，rand、randi 和 randn 会在您每次调用 rng 时生成不同的数字序列。

2.3用法三：rng(seed,generator)、rng(‘shuffle’,generator)

制定随机数生成的类型，因为我们使用的是算法来生成随机数的，故指定的便是算法的类型
‘twister’:梅森旋转

‘simdTwister’:面向 SIMD 的快速梅森旋转算法

‘combRecursive’:组合多递归

‘philox’:执行 10 轮的 Philox 4×32 生成器

‘threefry’:执行 20 轮的 Threefry 4×64 生成器

‘multFibonacci’:乘法滞后 Fibonacci

‘v5uniform’:传统 MATLAB® 5.0 均匀生成器

‘v5normal’:传统 MATLAB 5.0 正常生成器

‘v4’:传统 MATLAB 4.0 生成器

2.4用法四：rng(‘default’)

rng(‘default’) 将 rand、randi 和 randn 使用的随机数生成器的设置重置为其默认值。这样，会生成相同的随机数，就好像您重新启动了 MATLAB。默认设置是种子为 0 的梅森旋转生成器。

2.5用法五：scurr = rng和rng(s)

功能在上述的代码中可以看到

2.6sprev = rng(…)

返回 rand、randi 和 randn 使用的随机数生成器的以前设置，然后更改这些设置。

%使用传统生成器。
 
sprev = rng(0,'v5uniform')
 
sprev =
     Type: 'twister'
     Seed: 0
    State: [625x1 uint32]
 
x = rand
 
x =
 
    0.9501
%通过调用 rng 还原以前的设置。
 
rng(sprev)