rng
控制随机数生成器
说明
示例
输入参数
提示
当您执行并行处理时,为了确保数据流的独立性,不要使用
rng('shuffle')
在不同工作进程上设置随机数流,因为它根据当前时间设置随机数生成器的种子。尤其是在命令被同时发送给多个工作进程时(例如在parfor
作业中),更是如此。要实现工作进程上的独立流,请使用默认行为或考虑使用RandStream
在每个工作进程上使用唯一子流。执行并行处理时,MATLAB 客户端和 MATLAB 工作进程上的默认随机数生成器不同。如果需要在客户端和工作进程上生成相同的随机数流,可以使用
rng
以及相同的生成器类型和种子(或者考虑使用RandStream
以及相同的生成器类型、种子和正态变换算法)。有关详细信息,请参阅Control Random Number Streams on Workers (Parallel Computing Toolbox)。要将
rng
(代替rand
或randn
函数)与'seed'
、'state'
或'twister'
输入结合使用,请参阅更换不推荐的 rand 和 randn 语法。
扩展功能
版本历史记录
在 R2011a 中推出