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randn

正規分布した乱数

構文

X = randn

X = randn(n)

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

X = randn(sz)

X = randn(___,typename)

X = randn(___,'like',p)

説明

X = randn は標準正規分布から取り出された乱数スカラーを返します。

X = randn(n) は、正規分布乱数からなる n 行 n 列の行列を返します。

X = randn(sz1,...,szN) は、sz1 x ... x szN の乱数の配列を返します。sz1,...,szN はそれぞれの次元のサイズを示します。たとえば、randn(3,4) は 3 行 4 列の行列を返します。

X = randn(sz) は、乱数の配列を返します。サイズ ベクトル sz は size(X) を定義します。たとえば、randn([3 4]) は 3 行 4 列の行列を返します。

X = randn(___,typename) は、データ型が typename の乱数の配列を返します。typename の入力値は 'single' または 'double' です。前述の構文の入力引数のいずれかを使用できます。

X = randn(___,'like',p) は p と同様の乱数の配列を返します。ここでいう同様とはオブジェクト タイプが p と同じという意味です。typename または 'like' のどちらか一方のみを指定できます。

メモ

関数 randn への 'seed'、'state' および 'twister' 入力は推奨されません。代わりに関数 rng を使用します。詳細については、rand と randn の非推奨構文の置換を参照してください。

例

乱数の行列

正規分布した乱数から成る 5 行 5 列の行列を生成します。

r = randn(5)

r = 5×5

    0.5377   -1.3077   -1.3499   -0.2050    0.6715
    1.8339   -0.4336    3.0349   -0.1241   -1.2075
   -2.2588    0.3426    0.7254    1.4897    0.7172
    0.8622    3.5784   -0.0631    1.4090    1.6302
    0.3188    2.7694    0.7147    1.4172    0.4889

二変量正規分布の乱数

指定した平均ベクトルと共分散行列をもつ二変量正規分布から値を生成します。

mu = [1 2];
sigma = [1 0.5; 0.5 2];
R = chol(sigma);
z = repmat(mu,10,1) + randn(10,2)*R

z = 10×2

    1.5377    0.4831
    2.8339    6.9318
   -1.2588    1.8302
    1.8622    2.3477
    1.3188    3.1049
   -0.3077    1.0750
    0.5664    1.6190
    1.3426    4.1420
    4.5784    5.6532
    3.7694    5.2595

ランダムな複素数

正規分布した実数部と虚数部から成る 1 つのランダムな複素数を生成します。

a = randn + 1i*randn

a = 0.5377 + 1.8339i

乱数発生器のリセット

乱数発生器の現在の状態を保存し、1 行 5 列の乱数のベクトルを作成します。

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

r = 1×5

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622    0.3188

乱数発生器を s の状態に戻し、1 行 5 列の乱数のベクトルを新たに作成します。前と同じ値が得られます。

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

r1 = 1×5

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622    0.3188

乱数発生器の設定を指定するときは常に関数rngを使用します (rand または randn は使用しない)。詳細については、rand と randn の非推奨構文の置換を参照してください。

乱数の 3 次元配列

3 x 2 x 3 の乱数の配列を作成します。

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

X = 
X(:,:,1) =

    0.5377    0.8622
    1.8339    0.3188
   -2.2588   -1.3077


X(:,:,2) =

   -0.4336    2.7694
    0.3426   -1.3499
    3.5784    3.0349


X(:,:,3) =

    0.7254   -0.2050
   -0.0631   -0.1241
    0.7147    1.4897

乱数のデータ型の指定

単精度の乱数から成る 1 行 4 列のベクトルを作成します。

r = randn(1,4,'single')

r = 1x4 single row vector

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622

class(r)

ans = 
'single'

既存の配列からサイズをクローン

正規分布した乱数の行列を既存の配列と同じサイズで作成します。

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

X = 2×2

    0.5377   -2.2588
    1.8339    0.8622

上記の 2 行のコードを 1 行にまとめた一般的なパターンを次に示します。

X = randn(size(A));

既存の配列からサイズとデータ型をクローン

単精度の乱数から成る 2 行 2 列の行列を作成します。

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

p とサイズおよびデータ型が同じである乱数の配列を作成します。

X = randn(size(p),'like',p)

X = 2x2 single matrix

    0.5377   -2.2588
    1.8339    0.8622

class(X)

ans = 
'single'

分散配列をクローン

Parallel Computing Toolbox™ がある場合、基となるデータ型に single を指定して 1000 行 1000 列の乱数の分散配列を作成します。distributed データ型の場合、'like' 構文は、主なデータ型に加えて基となるデータ型もクローンします。

p = randn(1000,'single','distributed');

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 6 workers.

p とサイズ、主なデータ型および基となるデータ型が同じである乱数の配列を作成します。

X = randn(size(p),'like',p);

class(X)

ans =

distributed

classUnderlying(X)

ans =
single

入力引数

n — 正方行列のサイズ

整数値

正方行列のサイズ。整数値として指定します。

• n が 0 の場合、X は空の行列です。

• n が負の場合、0 として扱われます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz1,...,szN — 各次元のサイズ (個別の引数として指定)

整数値

各次元のサイズ。整数値の個別の引数として指定します。

• いずれかの次元のサイズが 0 の場合、X は空の配列です。

• いずれかの次元のサイズが負の場合、そのサイズは 0 として扱われます。

• 2 番目より後の次元のサイズが 1 の場合、それらの次元は randn で無視されます。たとえば randn(3,1,1,1) では 3 行 1 列の乱数のベクトルが生成されます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz — 各次元のサイズ (行ベクトルとして指定)

整数値

各次元のサイズ。整数値の行ベクトルとして指定します。このベクトルの各要素は対応する次元のサイズを示します。

• いずれかの次元のサイズが 0 の場合、X は空の配列です。

• いずれかの次元のサイズが負の場合、そのサイズは 0 として扱われます。

• 2 番目より後の次元のサイズが 1 の場合、それらの次元は randn で無視されます。たとえば randn([3 1 1 1]) では 3 行 1 列の乱数のベクトルが生成されます。

例: sz = [2 3 4] は、2 x 3 x 4 の配列を作成します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

typename — 作成するデータ型 (クラス)

'double' (既定値) | 'single'

作成するデータ型 (クラス)。'double' または 'single' として指定するか、randn をサポートする別のクラスの名前を指定します。

例: randn(5,'single')

p — 作成する配列のプロトタイプ

数値配列

作成する配列のプロトタイプ。数値配列として指定します。

例: randn(5,'like',p)

データ型: single | double

ヒント

• randn で生成された数列は rand、randi および randn で使用される一様疑似乱数発生器の内部設定値によって定義されます。共有乱数発生器は、rng を使用して制御できます。

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意事項および制限事項:

• データ型 (クラス) は組み込みの MATLAB^® 数値型でなければなりません。その他のクラスでは、静的 randn メソッドは呼び出されません。たとえば、randn(sz,'myclass') は myclass.randn(sz) を呼び出しません。

• サイズの引数は固定サイズでなければなりません。

• ツールボックス関数のコード生成に対する可変サイズの制限 (MATLAB Coder)を参照してください。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

使用上の注意事項および制限事項:

• Parallel Computing Toolbox ドキュメンテーションの randn (Parallel Computing Toolbox) を参照してください。

分散配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。

使用上の注意事項および制限事項:

• Parallel Computing Toolbox ドキュメンテーションの randn (Parallel Computing Toolbox) を参照してください。

参考

rand | randi | randperm | RandStream | rng | sprand | sprandn

トピック

• 乱数配列の作成
• 指定範囲内の乱数
• 球内の乱数
• 指定の平均値と分散をもつ正規分布からの乱数
• 乱数ストリームの作成と管理
• 配列作成関数に対するクラス サポート
• rand と randn の非推奨構文の置換
• 起動後に乱数が繰り返される理由

R2006a より前に導入

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