ドキュメンテーション

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rng

乱数発生の制御

構文

rng(seed)
rng('shuffle')
rng(seed, generator)
rng('shuffle', generator)
rng('default')
scurr = rng
rng(s)
sprev = rng(...)

説明

メモ

'seed'、'state' または 'twister' 入力を使用する rand あるいは randn の代わりに、関数 rng を使用する場合は、rand と randn の非推奨構文の置換に関するドキュメンテーションを参照してください。

rand、randi、および randn が予測可能な数列を生成するように、rng(seed) は、非負の整数 seed を使用して乱数発生器にシードを指定します。

rng('shuffle') は、乱数発生器に現在時間に基づくシードを指定します。したがって、rand、randi および randn は、rng を呼び出すたびに異なる数列を返します。

rng(seed, generator) と rng('shuffle', generator) は、rand、randi、および randn で使用される乱数発生器のタイプを指定します。generator 入力は、以下のいずれかです。

  • 'twister': メルセンヌ・ツイスター

  • 'simdTwister': SIMD 指向高速メルセンヌ・ツイスター

  • 'combRecursive': 複数の再帰発生器の組み合わせ

  • 'philox': Philox 4x32 発生器、10 ラウンド

  • 'threefry': Threefry 4x64 発生器、20 ラウンド

  • 'multFibonacci': 乗法ラグ フィボナッチ

  • 'v5uniform': レガシ MATLAB® 5.0 一様分布発生器

  • 'v5normal': レガシ MATLAB 5.0 正規分布発生器

  • 'v4': レガシ MATLAB 4.0 発生器

rng('default') は、rand、randi および randn で使用される乱数発生器の設定を既定値に指定します。これにより、MATLAB を再起動したかのように、同じ乱数が生成されます。既定の設定は、seed が 0 のメルセンヌ・ツイスターです。

scurr = rng は、rand、randi、および randn で使用されている乱数発生器の現在の設定値を返します。設定値は、フィールド 'Type'、'Seed'、および 'State' をもつ構造体 scurr に返されます。

rng(s) は、rand、randi、および randn で使用されている乱数発生器の設定値を、以前に s = rng などのコマンドで取得された値に戻します。

sprev = rng(...) は、設定を変更する前に、rand、randi、および randn で使用されている乱数発生器の以前の設定値を返します。

例

例 1 — 発生器の設定の取得および復元

s の現在の発生器設定を保存します。

s = rng;

rand を呼び出して、乱数のベクトルを生成します。

x = rand(1,5)

x =

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

rng を呼び出して、発生器の元の設定を復元します。新しい乱数値の集合を生成し、x と y が等しいことを確認します。

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

y =

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

例 2 — レガシ発生器の設定の復元

レガシ発生器を使用します。

sprev = rng(0,'v5uniform')

sprev = 
     Type: 'twister'
     Seed: 0
    State: [625x1 uint32]

x = rand

x =

    0.9501

以下のように、rng を呼び出して、前の設定を復元します。

rng(sprev)

拡張機能

参考

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