在Matlab中生成随机向量是一项基本的操作，常用于模拟和随机算法的实现。本文将介绍如何在Matlab中生成符合不同分布的随机向量。 总结来说，Matlab提供了多种函数来生成随机向量，常见的有rand、randn和randi等函数。下面将详细描述这些函数的使用方法。
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使用rand函数生成均匀分布的随机向量 rand函数可以生成在[0,1]区间内均匀分布的随机向量。若要生成一个m×n的随机矩阵，可以使用命令：rand(m,n)。若要生成一个长度为n的一维随机向量，可以使用rand(1,n)或者rand(n)。
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使用randn函数生成正态分布的随机向量 randn函数生成的是均值为0，方差为1的标准正态分布随机向量。要生成一个m×n的随机矩阵，使用命令：randn(m,n)。若要生成一维随机向量，使用randn(n)即可。 若需要其他均值和方差的正态分布，可以使用如下命令： mvnrnd(mean_vector,cov_matrix,size_vector) 其中mean_vector是均值向量，cov_matrix是协方差矩阵，size_vector定义了输出的向量或矩阵大小。
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使用randi函数生成离散均匀分布的随机向量 randi函数可以生成在指定范围内均匀分布的整数随机向量。例如，要生成一个在[1,100]范围内的一维随机向量，可以使用命令：randi([1,100],1,n)或randi([1,100],n)。
最后，需要注意的是，在生成随机向量时，如果不希望结果每次都变化，可以在生成随机向量前设置随机数种子，例如：rng('default')。
综上所述，Matlab中生成随机向量是一项简单而强大的功能，适用于各种随机模拟和研究。通过选择合适的函数和参数，用户可以轻松地生成满足特定分布和大小要求的随机向量。