MATLAB 📈中的`randn`函数原理揭秘✨
在MATLAB编程中,`randn`函数是一个非常实用的工具,主要用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。简单来说,它可以帮助我们模拟现实世界中许多自然现象的数据分布。例如,在金融建模、信号处理和机器学习等领域,这种随机数的生成都至关重要。
那么,`randn`是如何工作的呢?其实,它基于一种叫做Box-Muller变换的方法,通过均匀分布的随机数来生成符合正态分布的随机数。换句话说,它先从一个均匀分布中抽取数据,再经过一系列数学运算转换成我们需要的正态分布数据。
如果你想要生成不同均值和标准差的正态分布随机数,只需对结果进行简单的线性变换即可:`y = mu + sigma.randn(n, m)`,其中`mu`是期望值,`sigma`是标准差,而`n`和`m`定义了输出矩阵的大小。
简单来说,`randn`就像一位魔术师,能帮你变出各种符合特定规律的数据,让我们的模型更加真实可信!📚💡
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