五种常用的随机数发生器- MATLAB实现 🎲🔍

随着科技的发展，计算机模拟在各个领域都变得越来越重要。在这些模拟中，随机数发生器扮演着至关重要的角色。今天，我们将一起探索五种常用的随机数发生器，并通过MATLAB来实现它们。🚀

1️⃣ 线性同余法 (Linear Congruential Generator, LCG)：

这是最基础的一种随机数生成方法，适用于需要简单随机性的场景。通过一个简单的公式，可以快速生成一系列看似随机的数字。

2️⃣ Mersenne Twister：

这个算法因其高效和长周期而广受青睐。它能产生非常高质量的随机数，非常适合进行复杂的模拟和实验。

3️⃣ Box-Muller变换：

当需要生成符合正态分布的随机数时，Box-Muller变换是一个很好的选择。它能够将均匀分布的随机数转换为正态分布的随机数。

4️⃣ 逆变换采样法：

这种方法适用于生成任何连续分布的随机数。通过计算累积分布函数的逆函数，可以有效地生成所需分布的随机数。

5️⃣ 舍选法 (Rejection Sampling)：

这是一种通用的方法，用于生成任意概率密度函数下的随机数。尽管可能效率不高，但在某些情况下是唯一的选择。

每一种方法都有其适用场景，了解并掌握这些随机数发生器，可以帮助我们在不同领域更有效地使用计算机模拟技术。🎉

希望这篇简短的介绍对你有所帮助！如果你有任何问题或想了解更多细节，请随时留言。👩‍💻📝