一、matlab中的隨機函數有：rand、randn
1、rand功能：生成0-1之間的偽隨機數
rand(2)%生成0-1之間的方陣
ans =
0.2785 0.9575
0.5469 0.9649
rand(1,2)%生成1行2列的矩陣
ans =
0.1576 0.9706
rand(1,2,'double')%生成1行2列的類型為double的隨機數
ans =
0.9572 0.4854
2、randn功能：生成標准正態分布的偽隨機數(均值為0，方差為1)
使用的例子和上面一樣
二、rng函數的功能：控制隨機函數的生成
2.1用法一：rng(seed)
rng(seed) 使用非負整數 seed 為隨機數生成器提供種子，以使 rand、randi 和 randn 生成可預測的數字序列。
（seed用來控制rand和randn函數生成隨機數，例如rand('seed',0)每次生成的隨機數都是一樣的）
將當前生成器設置保存在 s 中：
s = rng;
調用 rand 以生成隨機值向量：
x = rand(1,5)
x =
0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324
通過調用 rng 還原原始生成器設置。生成一組新的隨機值並驗證 x 和 y 是否相等：
rng(s);
y = rand(1,5)
y =
0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324
2.2用法二：rng('shuffle')
根據當前時間為隨機數生成器提供種子。這樣，rand、randi 和 randn 會在您每次調用 rng 時生成不同的數字序列。
2.3用法三：rng(seed,generator)、rng('shuffle',generator)
制定隨機數生成的類型，因為我們使用的是算法來生成隨機數的，故指定的便是算法的類型
-
'twister':梅森旋轉 -
'simdTwister':面向 SIMD 的快速梅森旋轉算法 -
'combRecursive':組合多遞歸 -
'philox':執行 10 輪的 Philox 4×32 生成器 -
'threefry':執行 20 輪的 Threefry 4×64 生成器 -
'multFibonacci':乘法滯后 Fibonacci -
'v5uniform':傳統 MATLAB® 5.0 均勻生成器 -
'v5normal':傳統 MATLAB 5.0 正常生成器 -
'v4':傳統 MATLAB 4.0 生成器
2.4用法四：rng('default')
rng('default') 將 rand、randi 和 randn 使用的隨機數生成器的設置重置為其默認值。這樣，會生成相同的隨機數，就好像您重新啟動了 MATLAB。默認設置是種子為 0 的梅森旋轉生成器。
2.5用法五：scurr = rng和rng(s)
功能在上述的代碼中可以看到
2.6sprev = rng(...)
返回 rand、randi 和 randn 使用的隨機數生成器的以前設置，然后更改這些設置。
使用傳統生成器。
sprev = rng(0,'v5uniform')
sprev =
Type: 'twister'
Seed: 0
State: [625x1 uint32]
x = rand
x =
0.9501
通過調用 rng 還原以前的設置。
rng(sprev)