Matlab的rng函数介绍及使用方法

很多人对Matlab中的rng函数的用法存在疑惑，本文将给大家介绍一下rng函数的基本用法。

查阅Matlab帮助文档

首先，我们可以查阅Matlab的帮助文档，了解rng函数的用法。在帮助文档中，第一行提到了“控制随机数的生成”，接下来又介绍了几种常用的调用方式。

其中，rng(seed)函数使用一个非负整数种子（seed）来初始化随机数生成器，使得rand、randi和randn函数能够产生可预测的数字序列。而rng('shuffle')函数则是根据当前时间来初始化随机数生成器，每次调用rng函数后，rand、randi和randn函数都会生成不同的数字序列。

这说明电脑生成的随机数并不像实际掷骰子那样完全随机，而是利用特定的算法生成的。

不同的随机数生成算法

在帮助文档中还列举了七种不同的随机数生成算法，具体的细节这里就不一一翻译了。通过阅读这些算法的介绍，我们可以更好地理解电脑生成随机数的原理。

这些算法包括：Mersenne Twister、Philox 4x32-10、Threefry 2x32-16、Threefry 4x32-20、PCG-64、PCG-32和Xoshiro。

其他用法

除了上述基本用法，rng函数还可以通过一些可选参数来进一步控制随机数的生成。例如，可以设置rng('default')来恢复默认的随机数生成设置，或者通过rng('state')来获取当前的随机数生成状态。

总之，通过了解和使用Matlab中的rng函数，我们可以在需要使用随机数的时候，灵活地控制和预测生成的数字序列，以满足不同的应用需求。

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