我正在使用Mersenne,以便在Matlab和C++中的项目之间有一致的随机值。但在使用randn或C++11的normal_distribution时,我无法得到一致的正态分布伪随机值。
这里是C++:
void main()
{
unsigned int mersenneSeed = 1977;
std::mt19937_64 generator; // it doesn't matter if I use the 64 or the std::mt19937
generator.seed(mersenneSeed);
std::normal_di
我正在尝试将一些数组相乘,但似乎想不出怎么做。我正在从MatLab翻译一些线性代数代码,但似乎不能让它在Numpy中工作,因为Matlab使用列为主索引,Python使用行为主索引。 我已经成功地将矩阵相乘,但我没有得到与Matlab中相同的结果。 我有三个数组: a.shape = 40x40 in Python, 40x40 in Matlab, zeroes array
b.shape = 40x21 in Python, 21x40 in Matlab, array with < 1 float values
c.shape = 31x40 in Python, 40x31 i
我想写一个matlab脚本,它使用多个CPUS并行运行。然后,脚本应该打印出一个正态分布的随机数序列。目前,我的脚本如下所示:
matlabpool close force local
clusterObj = parcluster;
matlabpool(clusterObj);
parfor K = 1:10
disp(randn)
end
它按预期打印出一系列随机数。然而,当我再次运行代码时,它再次打印出完全相同的数字序列。我不想这样。每次我运行我的脚本,它应该打印一个独立的随机序列的数字。同样,每次启动matlab时,当我第一次运行它时,我的脚本应该打印出由10个随机生成的数
我需要生成5个整数,它必须来自给定的一组数字{1,2,4,8,16}。
我需要不同的价值观才能产生不同的可能性。
0.10 chance of 1
0.15 chance of 2
0.30 chance of 4
0.25 chance of 8
0.20 chance of 16
我如何在Matlab中做到这一点?
我在R和Matlab中为两个独立的分析生成数据,我想确定这两个系统中的结果是否相等。由于随机数生成器的原因,两组代码之间存在固有的可变性。如果可能,我想删除这种可变性的来源。有没有人知道在Matlab和R中设置相同起始种子的方法?下面我提供了一些演示代码。
%Matlab code
seed=rng %save seed
matlabtime1=randn(1,5) %generate 5 random numbers from standard normal
rng(seed) %get saved seed
matlabtime2=randn(1,5) %generates same o
rand()似乎不会产生真正的随机数。我有一个简单的程序,通过调用来返回一个6位数的数字:
for i=1:6
r=rand(1,1)
end
所以我昨天跑了4-5次。并保存了输出。今天,我再次打开MATLAB,并再次调用相同的函数4-5次.同样的号码也被归还了。
为什么会发生这种情况?
我应该提供一个随机种子或任何其他解决办法吗?
谢谢你的帮助!
我正在运行一个使用HPC的Matlab作业数组。每个作业都执行一个包含随机数的循环。我在每项工作中都得到相同的随机数。我如何解决这个问题,并得到不同的随机数每项工作?
我发现了一个类似的问题-- ,但我认为这是一个比我的问题更复杂的问题:在每个作业中,我只有一个for循环,而不是一个parfor循环。
这里是我代码的简化版本
%%%% main.m %%%%%
clear all
n=5;
K=2;
H=5; %number of jobs per worker
%%%% f.m %%%%%
RVall=zeros(n,K,H);
for s=1:H
RVall(:,:,s) =
如何从给定的数据列表中选择随机数
我可以使用下面的代码创建一个在50到100 dataset=10;20;25;111;14;之间的5随机数列表,但是我如何让它从一个值数据集中随机选择数字呢?
amtofNumbers=5; %amount of numbers
a = 50;
b = 100;
r = (b-a).*rand(amtofNumbers,1) + a
我使用的是倍频程3.8.1,它与matlab一起工作。