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Generación aleatoria de números

admite la generación de números aleatorios de varias distribuciones.Statistics and Machine Learning Toolbox™ Cada generador de números aleatorios (RNG) representa una familia paramétrica de distribuciones. Los RNGs devuelven números aleatorios de la distribución especificada en una matriz de las dimensiones especificadas.

Otras funciones de generación de números aleatorios que no soportan distribuciones específicas incluyen:

Los RNGs en el software dependen del flujo de números aleatorios predeterminado a través de la y las funciones, cada RNG utiliza una de las técnicas discutidas para generar los números aleatorios de una distribución dada.Statistics and Machine Learning ToolboxMATLAB®randrandnMétodos de generación de números Pseudorandom comunes

Controlando el flujo de números aleatorios predeterminado y su estado, puede controlar cómo los RNGs en el software generan valores aleatorios.Statistics and Machine Learning Toolbox Por ejemplo, para reproducir la misma secuencia de valores desde un RNG, puede guardar y restaurar el estado de la secuencia predeterminada, o restablecer la secuencia predeterminada. Para obtener más información sobre la administración del flujo de números aleatorios predeterminado, consulte.La gestión de la transmisión global (MATLAB)

Inicializa el flujo de números aleatorios predeterminado en el mismo estado cada vez que se inicia.MATLAB Así, los RNGs en el software generarán la misma secuencia de valores para cada sesión a menos que usted modifique ese estado en el inicio.Statistics and Machine Learning ToolboxMATLAB Una forma sencilla de hacerlo es agregar comandos a tales comostartup.m

rng shuffle

secuencia de números aleatorios predeterminada de inicialización a un estado diferente para cada sesión.MATLAB

En la tabla siguiente se enumeran las distribuciones admitidas y sus respectivas funciones de generación de números aleatorios.

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