一般用这种格式rand(5)%生成5行5列的随机数矩阵rand([5,4])%生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4])%生成一个5行4列的随机数矩阵3、matlab中random函数——通用函数,基本语法：rand([M,N,P...])生成排列成M*N*P...多维向量的随机数,一些例子：rand(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一些例子：randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,cumtrapz函数和trapz函数使用方法类似,randn([M,N,P...])生成排列成M*N*P...多维向量的随机数,例：产生一个3行4列均值为2、标准差为0.3的正态分布随机数：》》y=random(’norm’,2,0.3,3,4)y=2.16132.25871.86992.83082.55022.09562.10281.59501.32231.60773.07352.9105matlab中trapz同cumtrapz有什么区别这两个函数是MATLAB中的内置函数。
matlab6.5安装后打不开急求解答
不是运行时间不对，是运行错误而已：Matlab 遇到运行或者兼容错误Runtime error ! 第一种方法：试一下用不同的用户名登陆电脑，也许可以运行，不行的话，用第二种方法。第二种方法：点击 开始－》运行-》regedit 点击 确定 打开注册表。找到：HKEY_CURRENT_USER 》 Software 》 MathWorks 》 Matlab在这个文件夹里，你会看到一个与你matlab版本一样的一个文件夹，删除它（如下图）。从新运行matlab,就可以了。。如果这样还不行的话，只有从装了。。
matlab中rando函数和random函数的区别
没有rando函数。只有rand和randn1．rand()生成（0,1）区间上均匀分布的随机变量。基本语法：rand([M,N,P...])生成排列成M*N*P...多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：rand(5,1)%生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式rand(5)%生成5行5列的随机数矩阵rand([5,4])%生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。x=rand(100000,1);hist(x,30);由此可以看到生成的随机数很符合均匀分布。(视频教程会略提及hist()函数的作用)2．randn()生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。基本语法和rand()类似。randn([M,N,P...])生成排列成M*N*P...多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子：randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4])%生成一个5行4列的随机数矩阵3、matlab中random函数——通用函数，求各分布的随机数据，其用法：y=random(’norm’,A1,A2,A3,m,n)式中：A1，A2，A3为分布的参数，m，n用来指定随机数的行和列，name的取值有相关的表格来参照。例：产生一个3行4列均值为2、标准差为0.3的正态分布随机数：》》y=random(’norm’,2,0.3,3,4)y=2.16132.25871.86992.83082.55022.09562.10281.59501.32231.60773.07352.9105
matlab中trapz同cumtrapz有什么区别
这两个函数是MATLAB中的内置函数，是基于梯形法则的数值积分公式，trapz其实就是Trapezoidal（梯形的简写）。使用方法如下：I=trapz(x,y)其中x和y分别是自变量和对应的值，例如我们有函数y=x^3-2x-3，为了计算在[0,1]上的积分，可以这么做：》》 format compact》》 x=0:0.05:1;》》 y=x.^3-2.*x-3;》》 I=trapz(x,y)I = -3.7494我们知道这个函数是可以直接使用经典积分理论计算的，精确值为 -15/4=-3.75，误差为0.016%可积函数用这个并没有太大的意义，但是对于复杂的函数，使用起来就有用的多了。cumtrapz函数和trapz函数使用方法类似，但是返回的结果不一样。前面的cum是cumulation的意思，也就是累积，相当于是不断地从第一个值累积到当前的结果。还是以上面的函数为例：》》 x=0:0.1:1;》》 y=x.^3-2.*x-3;》》 Z=cumtrapz(x,y)Z = 0 -0.3100 -0.6395 -0.9878 -1.3532 -1.7337 -2.1267 -2.5287 -2.9360 -3.3440 -3.7475这几个都是积分结果，下限都是x(0)，也就是0，上限分别是0，0.1，0.2，一直到1.0
matlab中如何用神经网络求得数据拟合函数
我是做这个方向的，神经网络拟合出的曲线是没有相应的函数的，他是根据许多的权重值，阀值和偏置值的训练确定的曲线。还有什么相关问题可以问我，我的QQ378257104。