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！📚💡