rng

控制随机数生成器

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语法

rng(seed)

rng(seed,generator)

s = rng

说明

示例

rng(seed) 指定 MATLAB^® 随机数生成器的种子。例如，rng(1) 使用种子 1 初始化梅森旋转生成器。

rng 函数控制全局流，这决定 rand、randi、randn 和 randperm 函数如何产生一系列随机数。要创建一个或多个独立于全局流的流，请参阅 RandStream 和 RandStream.create。

示例

rng(seed,generator) 还指定要使用的随机数生成器的类型。例如，rng(0,'philox') 使用种子 0 初始化 Philox 4×32 随机数生成器。

示例

s = rng 以 s 结构体的形式返回当前随机数生成器的设置。

示例

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设置和还原生成器设置

打开实时脚本

将随机数生成器设置为默认的种子 (0) 和算法（梅森旋转），然后保存生成器设置。

rng('default')
s = rng

s = struct with fields:
     Type: 'twister'
     Seed: 0
    State: [625x1 uint32]

创建一个由 0 和 1 之间的随机值组成的 1×5 行向量。

x = rand(1,5)

x = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

更改生成器种子和算法，并创建一个新的随机行向量。

rng(1,'philox')
xnew = rand(1,5)

xnew = 1×5

    0.5361    0.2319    0.7753    0.2390    0.0036

现在还原原始生成器设置并创建一个随机向量。结果与用默认生成器创建的原始行向量 x 相匹配。

rng(s)
xold = rand(1,5)

xold = 1×5

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324

输入参数

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`seed` - 生成器初始化
`0` （默认） | 正整数 | `'default'` | `'shuffle'` | 结构体

生成器初始化，指定为以下选项之一。

值	说明
`0`	用种子 `0` 初始化生成器。
正整数	用指定的正整数种子（如 `1`）初始化生成器。
`'default'`	用种子 `0` 初始化梅森旋转生成器。这是每个 MATLAB 会话开始时的默认设置。
`'shuffle'`	根据当前时间初始化生成器，在每次调用 `rng` 后会产生一个不同的随机数序列。
结构体	基于结构体中包含的设置初始化生成器，结构体包含字段 `Type`、`Seed` 和 `State`。

`generator` - 随机数算法
`'twister'` （默认） | `'simdTwister'` | `'combRecursive'` | `'multFibonacci'` | `'philox'` | `'threefry'`

随机数算法，指定为下表中的选项之一。有关生成器算法的详细信息，请参阅创建和控制随机数流。

值	生成器名称	生成器关键字
`'twister'`	梅森旋转	mt19937ar
`'simdTwister'`	面向 SIMD 的快速梅森旋转算法	dsfmt19937
`'combRecursive'`	组合多递归	mrg32k3a
`'multFibonacci'`	乘法滞后 Fibonacci	mlfg6331_64
`'philox'`	执行 10 轮的 Philox 4×32 生成器	philox4x32_10
`'threefry'`	执行 20 轮的 Threefry 4×64 生成器	threefry4x64_20

对于 MATLAB 版本 4.0 和 5.0 中使用的旧生成器，请使用以下选项之一。

值	生成器名称	生成器关键字
`'v4'`	MATLAB 4.0 版旧生成器	mcg16807
`'v5uniform'`	MATLAB 5.0 版旧式均匀随机数生成器	swb2712
`'v5normal'`	MATLAB 5.0 版旧式正态分布随机数生成器	shr3cong

提示

进行并行处理时，为了确保独立流，不应使用 rng('shuffle') 在不同工作进程上设置随机数流，因为它会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。
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

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

仅支持 'twister'、'v5normal' 和 'v4' 生成器。
rng('shuffle') 的生成代码生成的种子可能与 MATLAB 生成的种子不同。
对于 MEX 目标：
- 如果禁用了外部调用或者从 parfor 循环内部调用 rng，则 MEX 函数中的 rng 的输出将与 MATLAB 中的 rng 函数的输出不兼容。不能将 MEX 函数中的 s = rng 的输出传递给 MATLAB 中的 rng。
- 如果启用了外部调用且不从 parfor 循环内部调用 rng，则只有 rng 可以访问 rng 返回的结构体中的数据。
- 如果启用外部调用并且不从 parfor 循环内部调用 rng，则生成的 MEX 文件使用与串行代码中的 MATLAB 相同的随机数状态。否则，生成的 MEX 代码和独立代码保持其自己的随机数状态，该状态初始化为与 MATLAB 相同的状态。

另请参阅

主题

在 R2011a 中推出

rng

语法

说明

示例

设置和还原生成器设置

输入参数

`seed` - 生成器初始化
`0` （默认） | 正整数 | `'default'` | `'shuffle'` | 结构体

`generator` - 随机数算法
`'twister'` （默认） | `'simdTwister'` | `'combRecursive'` | `'multFibonacci'` | `'philox'` | `'threefry'`

提示

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

另请参阅

主题

MATLAB 文档

支持

Introducing Deep Learning with MATLAB

rng

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说明

示例

设置和还原生成器设置

输入参数

seed - 生成器初始化 0 （默认） | 正整数 | 'default' | 'shuffle' | 结构体

generator - 随机数算法 'twister' （默认） | 'simdTwister' | 'combRecursive' | 'multFibonacci' | 'philox' | 'threefry'

提示

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

另请参阅

主题

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支持

Introducing Deep Learning with MATLAB

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`seed` - 生成器初始化
`0` （默认） | 正整数 | `'default'` | `'shuffle'` | 结构体

`generator` - 随机数算法
`'twister'` （默认） | `'simdTwister'` | `'combRecursive'` | `'multFibonacci'` | `'philox'` | `'threefry'`

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。