matlab中用rng替換rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd)的通俗解釋

 

1. rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd)中各參數的含義

      我們知道，rand和randn都是用來產生偽隨機數的，但是產生偽隨機數的generator(發生器)有多種，而seed、state、twister等就是用來指定不同類型的偽隨機數發生器的，其中seed 指“v4 generator”，state指“v5 generator”，twister指"Mersenne Twister generator"。第二個參數“sd”是“seed”的縮寫，表示發生器的種子點，這個值將作為generator的輸入，用於產生偽隨機數。這里有必要先解釋一下隨機數和偽隨機數的本質區別：隨機數是在某次產生過程中，按照實驗過程中表現的分布概率隨機產生的，其結果是不可預測的，不可重復的；而偽隨機數則是按照一定算法模擬產生的，其結果是確定的，可重復的。當然這里的確定和可重復是指給定相同的初始值，算法模擬將產生相同的輸出。

2. 為什么要用rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd)

        在實際應用中，比如檢查程序問題時，為了重現錯誤，我們可能希望產生相同的偽隨機數，這個時候就需要用這些表達式了。正如前面所說的，如果選用相同的generator並設置相同的初始值sd，那么你就可以得到同樣偽隨機數。

舉個例子：

rand('seed',0); %選定generator並設定初始值

a=rand(3,3);

rand('seed',0);%設定同樣的generator和相同的初始值

b=rand(3,3);

a

b

輸出：

a =
   0.218959186328090   0.679296405836612   0.519416372067955  
   0.047044616214486   0.934692895940828   0.830965346112366 
   0.678864716868319   0.383502077489859   0.034572110527461 

b =
   0.218959186328090   0.679296405836612   0.519416372067955  
   0.047044616214486   0.934692895940828   0.830965346112366  
   0.678864716868319   0.383502077489859   0.034572110527461   

對比后你會發現a和b相等。

3. 為什么要用rng替換rand('seed',sd)、randn('seed',sd)和rand('state',sd)

        MATLAB官方給出的理由如下：

1)“seed”和“state”等詞對於所對應的generator來說是一種誤導；

2)除了“twister”以外，其他的generator都有問題；

3)這些表達式對於rand和randn采用了不同的generator，沒必要。

所以在新版的MATLAB中已經不推薦這種方法了。

4. 替換的具體方法

下圖是MATLAB給的一個替換的方式，最右邊的才是它推薦的方法。

 

實際應用中舉例如下(這里只以seed為例，其他的類似)：

randn('seed',0);%rng(0);

a=randn(4,3);

randn('seed',0);%rng(0);

b=randn(4,3);

a

b

MATLAB推薦用注釋掉的語句替換對應行的語句。