一、matlab中的随机函数有：rand、randn
1、rand（）
功能：生成0-1之间的伪随机数
e.g. rand(3) 生成一个3*3的0-1之间的伪随机数矩阵
2、randn（）
功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)
2、randn功能：生成标准正态分布的伪随机数(均值为0，方差为1)
rand（）是产生随机数的，每一次产生的都不一样，这样才叫做随机数。但是，有些情况，如果我需要随机数是一样的，我需要跟踪一下，那怎么办？
3、用rng函数控制随机数。
二、rng函数的功能：控制随机函数的生成
2.1 用法一：rng(seed)
rng(seed) 使用非负整数 seed 为随机数生成器提供种子，以使 rand、randi 和 randn 生成可预测的数字序列。
（seed用来控制rand和randn函数生成随机数，例如rand(‘seed’,0)每次生成的随机数都是一样的）
将当前生成器设置保存在 s 中：
s = rng; % 以 s 结构体的形式返回当前随机数生成器的设置。
调用 rand 以生成随机值向量：
x = rand(1,5)
x =
0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324
通过调用 rng 还原原始生成器设置。生成一组新的随机值并验证 x 和 y 是否相等：
rng(s);
y = rand(1,5)
y =
0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324
2.2 用法二：rng(‘shuffle’)
根据当前时间为随机数生成器提供种子。这样，rand、randi 和 randn 会在您每次调用 rng 时生成不同的数字序列。
2.3 用法三：rng(seed,generator)、rng(‘shuffle’,generator)
制定随机数生成的类型，因为我们使用的是算法来生成随机数的，故指定的便是算法的类型
‘twister’:梅森旋转
‘simdTwister’:面向 SIMD 的快速梅森旋转算法
‘combRecursive’:组合多递归
‘philox’:执行 10 轮的 Philox 4×32 生成器
‘threefry’:执行 20 轮的 Threefry 4×64 生成器
‘multFibonacci’:乘法滞后 Fibonacci
‘v5uniform’:传统 MATLAB® 5.0 均匀生成器
‘v5normal’:传统 MATLAB 5.0 正常生成器
‘v4’:传统 MATLAB 4.0 生成器
e.g. 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。
2.4 用法四：rng(‘default’)
rng(‘default’) 将 rand、randi 和 randn 使用的随机数生成器的设置重置为其默认值。这样，会生成相同的随机数，就好像您重新启动了 MATLAB。默认设置是种子为 0 的梅森旋转生成器。
2.5 用法五：scurr = rng和rng(s)
功能在上述的代码中可以看到
2.6 sprev = rng(…)
返回 rand、randi 和 randn 使用的随机数生成器的以前设置，然后更改这些设置。
使用传统生成器。
sprev = rng(0,'v5uniform')
sprev =
Type: 'twister'
Seed: 0
State: [625x1 uint32]
x = rand
x =
0.9501
通过调用 rng 还原以前的设置。
rng(sprev)
