很多人對Matlab中的rng函數(shù)的用法存在疑惑，本文將給大家介紹一下rng函數(shù)的基本用法。 查閱Matlab幫助文檔 首先，我們可以查閱Matlab的幫助文檔，了解rng函數(shù)的用法。在幫助文檔中

很多人對Matlab中的rng函數(shù)的用法存在疑惑，本文將給大家介紹一下rng函數(shù)的基本用法。

查閱Matlab幫助文檔

首先，我們可以查閱Matlab的幫助文檔，了解rng函數(shù)的用法。在幫助文檔中，第一行提到了“控制隨機數(shù)的生成”，接下來又介紹了幾種常用的調(diào)用方式。

其中，rng(seed)函數(shù)使用一個非負整數(shù)種子（seed）來初始化隨機數(shù)生成器，使得rand、randi和randn函數(shù)能夠產(chǎn)生可預測的數(shù)字序列。而rng('shuffle')函數(shù)則是根據(jù)當前時間來初始化隨機數(shù)生成器，每次調(diào)用rng函數(shù)后，rand、randi和randn函數(shù)都會生成不同的數(shù)字序列。

這說明電腦生成的隨機數(shù)并不像實際擲骰子那樣完全隨機，而是利用特定的算法生成的。

不同的隨機數(shù)生成算法

在幫助文檔中還列舉了七種不同的隨機數(shù)生成算法，具體的細節(jié)這里就不一一翻譯了。通過閱讀這些算法的介紹，我們可以更好地理解電腦生成隨機數(shù)的原理。

這些算法包括：Mersenne Twister、Philox 4x32-10、Threefry 2x32-16、Threefry 4x32-20、PCG-64、PCG-32和Xoshiro。

其他用法

除了上述基本用法，rng函數(shù)還可以通過一些可選參數(shù)來進一步控制隨機數(shù)的生成。例如，可以設置rng('default')來恢復默認的隨機數(shù)生成設置，或者通過rng('state')來獲取當前的隨機數(shù)生成狀態(tài)。

總之，通過了解和使用Matlab中的rng函數(shù)，我們可以在需要使用隨機數(shù)的時候，靈活地控制和預測生成的數(shù)字序列，以滿足不同的應用需求。