如何使用MATLAB产生指数分布的随机数

一、如何使用MATLAB产生指数分布的随机数

在matlab中用来产生指数分布随机数的函数是exprnd( )；

语法：

1. R＝exprnd(MU)

生成服从参数为MU的指数分布随机数。

2. R＝exprnd(MU，m)

生成服从参数为MU的指数分布的随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。

例如，n＝exprnd(5，[1 6])

3. R＝exprnd(MU，m，n)

生成m×n形式的指数分布的随机数矩阵。

当产生的数组是一维向量时，若想排序可以利用sort(A)函数，A为随机数组，默认的结果是升序排列。

如果排序后还需要保留原来的索引可以用返回值，即[B,ind]=sort(A)，计算后，B是A排序后的向量，A保持不变，ind是B中每一项对应于A 中项的索引。

若想对A数组进行降序排列，先用X＝eye（n）生成一个n维的单位阵，然后用X＝rot90（X）将其旋转为次对角线的单位阵，再用原来矩阵乘以X即可，如要讲A逆序排列采用如下步骤：

X=eye(size(A));

X=rot90(X);

A=A*X;

二、云南旅游哪个路线性价比高?

昆明——大理——丽江——香格里拉比较高

三、神仙居旅游在什么地方

神仙居景区位于浙江省仙居县城西南方向的白塔镇,距县城25公里,总面积22.32平方公里,是仙居国家级风景名胜区的核心景区、国家AAAAA级旅游景区(2015年11月30日刚评上)

四、大气容易散射波长长的还是短的。为什么

你好，一般波长较短的蓝紫光最容易被散射。

五、Rayleigh商对于求矩阵的特征值和特征向量有何意义

举个例子，线性变换PCA可以用来处理图像。如2维的人像识别：我们把图像A看成矩阵，进一步看成线性变换矩阵，把这个训练图像的特征矩阵求出

来(假设取了n个能量最大的特征向量)。用A乘以这个n个特征向量，

得到一个n维矢量a，也就是A在特征空间的投影。今后在识别的时候同一

类的图像(例如，

来自同一个人的面部照片)，认为是A的线性相关图像，它乘以这个特征向量，得到n个数字组成的一个矢量b，也就是B在特征空间的投影。那么a和b之间的距离就是我们判断B是不是A的准则

六、令Y等于X减去E(X)除以根号下D(X),求E(Y)和D(Y)

E(Y)=0

D(Y)=1

E(Y)=E[X-E(X)]/D(X)^(-1)={E(X)-E[E(X)]}/D(X)^(-1) 而E(X)=E[E(X)] 所以 E(Y)=0

因为D(KX+C)=K^2*D(X) 所以D(Y)=D(X)/D(X)=1

关键是E(X)和D(X)都为常数