rand

Gleichmäßig verteilte Zufallszahlen

Syntax

X = rand

X = rand(n)

X = rand(sz1,...,szN)

X = rand(sz)

X = rand(___,typename)

X = rand(___,like=p)

X = rand(s,___)

Beschreibung

X = rand gibt einen zufälligen Skalar zurück, entnommen aus der einheitlichen Verteilung im Intervall (0;1).

X = rand(n) gibt eine nxn-Matrix aus einheitlich verteilten Zufallszahlen zurück.

X = rand(sz1,...,szN) gibt ein sz1x...xszN-Array aus Zufallszahlen zurück, wobei sz1,...,szN die Größe der jeweiligen Dimension angibt. rand(3,4) gibt beispielsweise eine 3x4-Matrix zurück.

X = rand(sz) gibt ein Array aus Zufallszahlen zurück, bei dem der Größenvektor sz size(X) definiert. rand([3 4]) gibt beispielsweise eine 3x4-Matrix zurück.

X = rand(___,typename) gibt ein Array aus Zufallszahlen mit dem Datentyp typename zurück. Die Eingabe typename kann "single" oder "double" sein. Sie können ein beliebiges der Eingabeargumente aus den vorherigen Syntaxen verwenden.

X = rand(___,like=p) gibt ein Array aus Zufallszahlen wie p zurück, also mit demselben Datentyp und derselben Komplexität (reell oder komplex) wie p. Sie können entweder typename oder like festlegen, nicht jedoch beides.

X = rand(s,___) generiert Zahlen aus einem Zufallszahlen-Stream s statt dem globalen Standard-Stream. Verwenden Sie RandStream, um einen Stream zu erstellen. Sie können s angeben, gefolgt von beliebigen Eingabeargument-Kombinationen aus den vorherigen Syntaxen.

Beispiele

Matrix aus Zufallszahlen

Generieren Sie eine 5x5-Matrix aus einheitlich verteilten Zufallszahlen zwischen 0 und 1.

r = rand(5)

r = 5×5

    0.8147    0.0975    0.1576    0.1419    0.6557
    0.9058    0.2785    0.9706    0.4218    0.0357
    0.1270    0.5469    0.9572    0.9157    0.8491
    0.9134    0.9575    0.4854    0.7922    0.9340
    0.6324    0.9649    0.8003    0.9595    0.6787

Zufallszahlen im angegebenen Intervall

Generieren Sie einen 10x1-Spaltenvektor aus einheitlich verteilten Zahlen im Intervall (-5,5). Mit der Formel r = a + (b-a).*rand(n,1) können Sie n Zufallszahlen im Intervall (a,b) generieren.

a = -5;
b = 5;
n = 10;
r = a + (b-a).*rand(n,1)

r = 10×1

    3.1472
    4.0579
   -3.7301
    4.1338
    1.3236
   -4.0246
   -2.2150
    0.4688
    4.5751
    4.6489

Zufällige Ganzzahlen

Verwenden Sie die randi-Funktion (statt rand), um 5 zufällige Ganzzahlen aus der einheitlichen Verteilung zwischen 10 und 50 zu generieren.

r = randi([10 50],1,5)

r = 1×5

    43    47    15    47    35

Zurücksetzen des Zufallszahlengenerators

Speichern Sie den aktuellen Zustand des Zufallszahlengenerators und erstellen Sie einen 1x5-Vektor aus Zufallszahlen.

s = rng;
r = rand(1,5)

r = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

Setzen Sie den Zustand des Zufallszahlengenerators auf s zurück und erstellen Sie einen neuen 1x5-Vektor aus Zufallszahlen. Die Werte sind identisch zu den vorherigen Werten.

rng(s);
r1 = rand(1,5)

r1 = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

3-D-Array aus Zufallszahlen

Erstellen Sie ein 3x2x3-Array aus Zufallszahlen.

X = rand([3,2,3])

X = 
X(:,:,1) =

    0.8147    0.9134
    0.9058    0.6324
    0.1270    0.0975


X(:,:,2) =

    0.2785    0.9649
    0.5469    0.1576
    0.9575    0.9706


X(:,:,3) =

    0.9572    0.1419
    0.4854    0.4218
    0.8003    0.9157

Angeben eines Datentyps aus Zufallszahlen

Erstellen Sie einen 1x4-Vektor aus Zufallszahlen, deren Elemente einfache Genauigkeit aufweisen.

r = rand(1,4,"single")

r = 1×4 single row vector

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134

class(r)

ans = 
'single'

Größe definiert durch bestehendes Array

Erstellen Sie eine Matrix aus einheitlich verteilten Zufallszahlen mit derselben Größe wie ein bestehendes Array.

A = [3 2; -2 1];
sz = size(A);
X = rand(sz)

X = 2×2

    0.8147    0.1270
    0.9058    0.9134

Es ist ein gängiges Muster, die beiden vorherigen Codezeilen zu einer einzigen Zeile zu kombinieren:

X = rand(size(A));

Größe und Datentyp durch bestehendes Array definiert

Erstellen Sie eine 2x2-Matrix aus Zufallszahlen mit einfacher Genauigkeit.

p = single([3 2; -2 1]);

Erstellen Sie ein Array aus Zufallszahlen mit derselben Größe und demselben Datentyp wie p.

X = rand(size(p),like=p)

X = 2×2 single matrix

    0.8147    0.1270
    0.9058    0.9134

class(X)

ans = 
'single'

Zufällige komplexe Zahlen

Generieren Sie 10 zufällige komplexe Zahlen aus der einheitlichen Verteilung über einen quadratischen Bereich mit reellen und imaginären Teilen im Intervall (0;1).

a = rand(10,1,like=1i)

a = 10×1 complex

   0.8147 + 0.9058i
   0.1270 + 0.9134i
   0.6324 + 0.0975i
   0.2785 + 0.5469i
   0.9575 + 0.9649i
   0.1576 + 0.9706i
   0.9572 + 0.4854i
   0.8003 + 0.1419i
   0.4218 + 0.9157i
   0.7922 + 0.9595i

Eingabeargumente

n — Größe der quadratischen Matrix

ganzzahliger Wert

Größe der quadratischen Matrix, angegeben als ganzzahliger Wert.

• Wenn n 0 ist, dann ist X eine leere Matrix.

• Wenn n negativ ist, wird der Wert wie 0 behandelt.

Datentypen: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz1,...,szN — Größe der jeweiligen Dimension (als separate Argumente)

ganzzahlige Werte

Größe der jeweiligen Dimension, angegeben als separate Argumente ganzzahliger Werte.

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension 0 ist, dann ist X ein leeres Array.

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension negativ ist, wird der Wert wie 0 behandelt.

• Jenseits der zweiten Dimension ignoriert rand nachgeordnete Dimensionen mit einer Größe von 1. Beispielsweise generiert rand(3,1,1,1) einen 3x1-Vektor aus Zufallszahlen.

Datentypen: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz — Größe der jeweiligen Dimension (als Zeilenvektor)

ganzzahlige Werte

Größe der jeweiligen Dimension, angegeben als Zeilenvektor ganzzahliger Werte. Jedes Element dieses Vektors gibt die Größe der entsprechenden Dimension an:

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension 0 ist, dann ist X ein leeres Array.

• Wenn die Größe einer beliebigen Dimension negativ ist, wird der Wert wie 0 behandelt.

• Jenseits der zweiten Dimension ignoriert rand nachgeordnete Dimensionen mit einer Größe von 1. Beispielsweise generiert rand([3 1 1 1]) einen 3x1-Vektor aus Zufallszahlen.

Beispiel: sz = [2 3 4] erstellt ein 2x3x4-Array.

Datentypen: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

typename — Zu erstellender Datentyp (Klasse)

"double" (Standardeinstellung) | "single"

Zu erstellender Datentyp (Klasse), angegeben als "double", "single" oder als Name einer anderen Klasse, die Unterstützung für rand bereitstellt.

Beispiel: rand(5,"single")

p — Prototyp eines zu erstellenden Arrays

Numerisches Array

Prototyp eines zu erstellenden Arrays, angegeben als numerisches Array.

Beispiel: rand(5,like=p)

Datentypen: single | double
Unterstützung komplexer Zahlen: Ja

s — Zufallszahlen-Stream

RandStream-Objekt

Zufallszahlen-Stream, angegeben als RandStream-Objekt.

Beispiel: s = RandStream("dsfmt19937"); rand(s,[3 1])

Ausgabeargumente

X — Ausgabearray

Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array

Ausgabearray, zurückgegeben als Skalar, Vektor, Matrix oder mehrdimensionales Array.

Mehr über

Pseudozufallszahlengenerator

Der zugrundeliegende Zahlengenerator von rand ist ein Pseudozufallszahlengenerator, der eine deterministische Sequenz aus zufällig scheinenden Zahlen erstellt. Diese Zahlen sind vorhersagbar, wenn der Seed und der deterministische Algorithmus des Generators bekannt sind. Die generierten Zahlen sind zwar nicht tatsächlich zufällig, bestehen jedoch diverse statistische Tests der Zufälligkeit und erfüllen die Bedingungen der Unabhängigkeit und identischen Verteilung, wodurch die Bezeichnung Pseudozufall gerechtfertigt ist.

Tipps

• Die von rand erzeugte Zahlensequenz wird durch die internen Einstellungen des einheitlichen Pseudozufallszahlengenerators festgelegt, der die Grundlage von rand, randi und randn bildet. Sie können diesen gemeinsamen Zufallszahlengenerator mithilfe von rng steuern.

Erweiterte Fähigkeiten

C/C++ Codegenerierung

Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:

• Das Eingabeargument typename, so verwendet, muss den Typ "double","single", "int8", "uint8", "int16", "uint16", "int32", "uint32" oder "logical" aufweisen. Andere Klassen werden nicht unterstützt, auch wenn die Klasse eine statische rand-Methode definiert.

• Die Größenargumente n, sz und sz1,...,szN, so verwendet, müssen eine feste Größe aufweisen.

• Der Codegenerator verwendet zur Berechnung von Ausgaben mit einfacher Genauigkeit Arithmetik mit doppelter Genauigkeit.

• In den meisten Fällen verwenden generierte MEX-Dateien denselben Zufallszahlen-Zustand wie MATLAB^®. Wenn Sie extrinsische Aufrufe deaktivieren oder rand aus einer parfor-Schleife aufrufen, behalten der generierte MEX-Code und der eigenständige Code ihren eigenen Zufallszahlen-Zustand bei, der auf die MATLAB-Standardeinstellung rng(0,"twister") initialisiert wird.

Thread-Based Environment

Führen Sie mithilfe von MATLAB® backgroundPool den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool schneller.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für thread-basierte Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

GPU-Arrays

Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.

Die Funktion rand unterstützt GPU-Array-Eingaben mit folgenden Verwendungshinweisen und Einschränkungen:

• Sie können typename als 'gpuArray' angeben. Wenn Sie typename als 'gpuArray' angeben, ist der standardmäßig zugrunde liegende Typ des Arrays double.

  Zum Erstellen eines Grafikkarten-Arrays mit dem zugrunde liegenden Typ datatype geben Sie den zugrunde liegenden Typ als zusätzliches Argument vor typename an. Beispielsweise erstellt X = rand(3,datatype,'gpuArray') ein 3x3-Grafikkarten-Array aus Zufallszahlen mit dem zugrunde liegenden Typ datatype.

  Sie können den zugrunde liegenden Typ datatype als eine der folgenden Optionen angeben:

  • 'double'

  • 'single'

• Sie können auch die numerische Variable p als gpuArray angeben.

  Wenn Sie p als gpuArray angeben, ist der zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays identisch mit p.

• Um die Streaming-Syntax rand(s,___) auf einer GPU zu verwenden, muss s ein parallel.gpu.RandStream (Parallel Computing Toolbox)-Objekt sein.

Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Verteilte Arrays

Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.

Hinweise zur Verwendung und Einschränkungen:

• Die Streaming-Syntax rand(s,___) wird für codistributed- oder distributed-Arrays nicht unterstützt.

• Sie können typename als 'codistributed' oder 'distributed' angeben. Wenn Sie typename als 'codistributed' oder 'distributed' angeben, ist der standardmäßig zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays double.

  Zum Erstellen eines verteilten oder mitverteilten Arrays mit dem zugrunde liegenden Typ datatype geben Sie den zugrunde liegenden Typ als zusätzliches Argument vor typename an. Beispielsweise erstellt X = rand(3,datatype,'distributed') eine verteilte 3x3-Matrix aus Zufallszahlen mit dem zugrunde liegenden Typ datatype.

  Sie können den zugrunde liegenden Typ datatype als eine der folgenden Optionen angeben:

  • 'double'

  • 'single'

• Sie können auch p als mitverteiltes (codistributed) oder verteiltes (distributed) Array angeben.

  Wenn Sie p als mitverteiltes (codistributed) oder verteiltes (distributed) Array angeben, ist der zugrunde liegende Typ des zurückgegebenen Arrays identisch mit p.

• Weitere mitverteilte (codistributed) Syntaxen finden Sie unter rand (codistributed) (Parallel Computing Toolbox).

Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

R2022a: Abgleichen der Komplexität mit like und Verwenden von like mit dem RandStream-Objekt

Das Name-Wert-Argument like unterstützt sowohl reelle als auch komplexe Prototypen-Arrays. Beispiel:

r = rand(2,2,like=1i)

r =

   0.8147 + 0.9058i   0.6324 + 0.0975i
   0.1270 + 0.9134i   0.2785 + 0.5469i

Alle Syntaxen unterstützen dieses Feature. Zudem können Sie nun like zusammen mit einem RandStream-Objekt als erste Eingabe von rand verwenden.

R2014a: Abgleichen des Datentyps einer bestehenden Variablen mit 'like'

Verwenden Sie die Syntax rand(__,'like',p), um Zufallszahlen mit demselben Datentyp wie eine bestehende Variable zu generieren. Beispiel:

A = single(pi);
r = rand(4,4,'like',A);
class(r)

ans = 
single

Dieses Feature ist nicht verfügbar, wenn Sie ein RandStream-Objekt als erste Eingabe für rand verwenden.

R2013b: Eingaben, die keine Ganzzahlen darstellen, werden nicht unterstützt

Wenn Sie eine Dimension angeben, die keine Ganzzahl ist, wird ein Fehler ausgelöst. Verwenden Sie floor, um Eingaben, die keine Ganzzahl sind, in Ganzzahlen umzuwandeln.

R2008b: Die Eingaben 'seed', 'state' und 'twister' werden nicht empfohlen

Es ist nicht geplant, diese Eingaben zu entfernen, die den Zufallsgenerator steuern, der rand, randi und randn zugrunde liegt. Es wird jedoch die rng-Funktion empfohlen. Dies hat folgende Gründe:

• Die Generatoren 'seed' und 'state' sind fehlerhaft.

• Die Begriffe 'seed' und 'state' sind irreführende Namen für die Generatoren. 'seed' bezieht sich auf den MATLAB v4-Generator, nicht den Seed-Initialisierungswert. 'state' bezieht sich auf die v5-Generatoren, nicht den internen Zustand des Generators.

• Diese drei Eingaben verwenden unnötigerweise verschiedene Generatoren für rand und randn.

Weitere Informationen zur Aktualisierung Ihres Codes finden Sie unter Replace Discouraged Syntaxes of rand and randn.

Siehe auch

randi | randn | rng | RandStream | sprand | sprandn | randperm

Themen

• Erstellen von Arrays mit Zufallszahlen
• Controlling Random Number Generation
• Zufallszahlen in einem bestimmten Bereich
• Class Support for Array-Creation Functions
• Why Do Random Numbers Repeat After Startup?