最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

乱数発生

Statistics and Machine Learning Toolbox™ では、さまざまな分布からの乱数の発生がサポートされています。各乱数発生器 (RNG) は分布のパラメーター族を表します。乱数発生器は、指定した分布からの乱数を、指定した大きさの配列に返します。

特定の分布をサポートしない他の乱数発生関数には以下のようなものがあります。

Statistics and Machine Learning Toolbox ソフトウェアの乱数発生器は、関数の randrandn を介した MATLAB® の既定の設定の乱数ストリームにより異なります。各乱数発生器は、一般的な疑似乱数発生法 で説明した手法のいずれかを使用して、与えられた分布から乱数を生成します。

既定の設定の乱数ストリームとその状態を制御することにより、Statistics and Machine Learning Toolbox ソフトウェアの乱数発生器がランダムな値を生成する方法を制御することができます。たとえば、既定の設定のストリームの状態を保存/復元して、乱数発生器からの同じ連続の値を再生することも、既定の設定のストリームをリセットすることもできます。既定の設定の乱数ストリームを管理する方法の詳細は、グローバル ストリームの管理 (MATLAB)を参照してください。

MATLAB は、起動されるたびに、既定乱数ストリームを同じ状態に初期化します。そのため、Statistics and Machine Learning Toolbox ソフトウェアの乱数発生器は、起動時にその状態を変更しない限り、MATLAB のセッションごとに同じ連続の値を生成します。それを行う簡単な方法の 1 つは、以下のようなコマンドを startup.m に追加することです。

rng shuffle

これはセッションごとに MATLAB の既定の設定の乱数ストリームを異なる状態に初期化します。

次の表は、サポートされる分布とそのそれぞれの乱数発生関数のリストです。

分布乱数発生関数
ベータbetarndrandomrandtool
二項binorndrandomrandtool
バーンバウム・サンダースrandom
ブール型 XIIrandomrandtool
カイ二乗chi2rndrandomrandtool
クレイトン コピュラcopularnd
指数exprndrandomrandtool
極値evrndrandomrandtool
Ffrndrandomrandtool
フランク・コピュラcopularnd
ガンマgamrndrandgrandomrandtool
ガウス型コピュラcopularnd
混合ガウスrandom
一般化極値gevrndrandomrandtool
一般化パレートgprndrandomrandtool
幾何georndrandomrandtool
ガンベル・コピュラcopularnd
半正規randomrandtool
超幾何hygerndrandomrandtool
逆ガウスrandom
逆ウィシャートiwishrnd
ジョンソン システムjohnsrnd
カーネルrandom
ロジスティックrandom
対数ロジスティックrandom
対数正規lognrndrandomrandtool
多項mnrnd
多変量正規mvnrnd
多変量 tmvtrnd
仲上random
負の二項nbinrndrandomrandtool
非心カイ二乗ncx2rndrandomrandtool
非心 Fncfrndrandomrandtool
非心 tnctrndrandomrandtool
正規 (ガウス)normrndrandnrandomrandtool
パレートrandom
ピアソン システムpearsrnd
区分的random
ポアソンpoissrndrandomrandtool
レイリーraylrndrandomrandtool
ライスrandom
安定random
スチューデントの ttrndrandomrandtool
t コピュラcopularnd
t 位置 - スケールrandom
三角形random
一様 (連続)unifrndrandrandom
一様 (離散)unidrndrandomrandtool
ワイブルwblrndrandom
ウィシャートwishrnd

関連するトピック