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randn

정규분포된 난수

구문

X = randn

X = randn(n)

X = randn(sz1,...,szN)

X = randn(sz)

X = randn(___,typename)

X = randn(___,'like',p)

설명

X = randn은 표준 정규분포에서 추출한 난수 스칼라를 반환합니다.

X = randn(n)은 정규분포된 난수로 구성된 nxn 행렬을 반환합니다.

X = randn(sz1,...,szN)은 난수로 구성된 sz1x...xszN 배열을 반환합니다. 여기서 sz1,...,szN은 각 차원의 크기를 나타냅니다. 예를 들어, randn(3,4)는 3x4 행렬을 반환합니다.

X = randn(sz)는 난수로 구성된 배열을 반환합니다. 여기서 크기 벡터 sz는 size(X)를 정의합니다. 예를 들어, randn([3 4])는 3x4 행렬을 반환합니다.

X = randn(___,typename)은 데이터형이 typename인 난수로 구성된 배열을 반환합니다. typename 입력값은 'single' 또는 'double'일 수 있습니다. 위에 열거된 구문의 모든 입력 인수와 사용할 수 있습니다.

X = randn(___,'like',p)는 p와 같은(즉, p와 동일한 객체 유형의) 난수로 구성된 배열을 반환합니다. typename이나 'like' 중 하나를 지정할 수 있으나, 둘 다 지정할 수는 없습니다.

참고

randn 함수에는 'seed' 입력값, 'state' 입력값, 'twister' 입력값이 권장되지 않습니다. rng 함수를 대신 사용하십시오. 자세한 내용은 권장되지 않는 rand 구문과 randn 구문 대체하기 항목을 참조하십시오.

예제

난수로 구성된 행렬

정규분포된 난수로 구성된 5X5 행렬을 생성합니다.

r = randn(5)

r = 5×5

    0.5377   -1.3077   -1.3499   -0.2050    0.6715
    1.8339   -0.4336    3.0349   -0.1241   -1.2075
   -2.2588    0.3426    0.7254    1.4897    0.7172
    0.8622    3.5784   -0.0631    1.4090    1.6302
    0.3188    2.7694    0.7147    1.4172    0.4889

이변량 정규분포 난수

지정된 평균 벡터와 공분산 행렬을 사용하여 이변량 정규분포의 값을 생성합니다.

mu = [1 2];
sigma = [1 0.5; 0.5 2];
R = chol(sigma);
z = repmat(mu,10,1) + randn(10,2)*R

z = 10×2

    1.5377    0.4831
    2.8339    6.9318
   -1.2588    1.8302
    1.8622    2.3477
    1.3188    3.1049
   -0.3077    1.0750
    0.5664    1.6190
    1.3426    4.1420
    4.5784    5.6532
    3.7694    5.2595

복소수형 난수

정규분포된 실수부와 정규분포된 허수부가 있는 복소수형 난수를 하나 생성합니다.

a = randn + 1i*randn

a = 0.5377 + 1.8339i

난수 생성기 재설정

난수 생성기의 현재 상태를 저장하고 난수로 구성된 1x5 벡터를 생성합니다.

s = rng;
r = randn(1,5)

r = 1×5

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622    0.3188

난수 생성기의 상태를 s로 복원한 다음, 난수로 구성된 1x5 벡터를 새로 생성합니다. 값은 이전과 동일합니다.

rng(s);
r1 = randn(1,5)

r1 = 1×5

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622    0.3188

난수 생성기의 설정을 지정하려면 rand나 randn 함수 대신 항상 rng 함수를 사용하십시오. 자세한 내용은 권장되지 않는 rand 구문과 randn 구문 대체하기 항목을 참조하십시오.

난수로 구성된 3차원 배열

난수로 구성된 3x2x3 배열을 만듭니다.

X = randn([3,2,3])

X = 
X(:,:,1) =

    0.5377    0.8622
    1.8339    0.3188
   -2.2588   -1.3077


X(:,:,2) =

   -0.4336    2.7694
    0.3426   -1.3499
    3.5784    3.0349


X(:,:,3) =

    0.7254   -0.2050
   -0.0631   -0.1241
    0.7147    1.4897

난수의 데이터형 지정

단정밀도 요소를 갖는 난수로 구성된 1x4 벡터를 만듭니다.

r = randn(1,4,'single')

r = 1x4 single row vector

    0.5377    1.8339   -2.2588    0.8622

class(r)

ans = 
'single'

기존 배열의 크기 복제

기존 배열과 동일한 크기의, 정규분포된 난수로 구성된 행렬을 만듭니다.

A = [3 2; -2 1];
sz = size(A);
X = randn(sz)

X = 2×2

    0.5377   -2.2588
    1.8339    0.8622

앞의 두 줄의 코드는 다음과 같이 한 줄로 표현하는 것이 보통입니다.

X = randn(size(A));

기존 배열의 크기와 데이터형 복제

단정밀도 난수로 구성된 2x2 행렬을 만듭니다.

p = single([3 2; -2 1]);

p와 크기, 데이터형이 동일한, 난수로 구성된 배열을 만듭니다.

X = randn(size(p),'like',p)

X = 2x2 single matrix

    0.5377   -2.2588
    1.8339    0.8622

class(X)

ans = 
'single'

분산 배열 복제

Parallel Computing Toolbox™가 있는 경우 기본 데이터형 single을 사용하여 난수로 구성된 1000x1000 분산 배열을 만듭니다. distributed 데이터형의 경우, 'like' 구문은 주 데이터형뿐만 아니라 기본 데이터형도 복제합니다.

p = randn(1000,'single','distributed');

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
connected to 6 workers.

p와 크기, 주 데이터형, 기본 데이터형이 동일한, 난수로 구성된 배열을 만듭니다.

X = randn(size(p),'like',p);

class(X)

ans =

distributed

classUnderlying(X)

ans =
single

입력 인수

n — 정사각 행렬의 크기

정수 값

정사각 행렬의 크기로, 정수 값으로 지정됩니다.

• n이 0이면 X는 빈 행렬이 됩니다.

• n이 음수이면 0으로 처리됩니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz1,...,szN — 각 차원의 크기(개별 인수)

정수 값

각 차원의 크기로, 정수 값으로 구성된 개별 인수로 지정됩니다.

• 크기가 0인 차원이 있을 경우 X는 빈 배열이 됩니다.

• 크기가 음수인 차원이 있을 경우 0으로 처리됩니다.

• randn은 세 번째 차원부터는 크기가 1인 차원을 무시합니다. 예를 들어, randn(3,1,1,1)은 난수로 구성된 3x1 벡터를 생성합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

sz — 각 차원의 크기(행 벡터)

정수 값

각 차원의 크기로, 정수 값으로 구성된 행 벡터로 지정됩니다. 이 벡터의 요소는 각각 해당하는 차원의 크기를 나타냅니다.

• 크기가 0인 차원이 있을 경우 X는 빈 배열이 됩니다.

• 크기가 음수인 차원이 있을 경우 0으로 처리됩니다.

• randn은 세 번째 차원부터는 크기가 1인 차원을 무시합니다. 예를 들어, randn([3 1 1 1]) 은 난수로 구성된 3x1 벡터를 생성합니다.

예: sz = [2 3 4]는 2x3x4 배열을 생성합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

typename — 생성할 데이터형(클래스)

'double' (디폴트 값) | 'single'

생성할 데이터형(클래스)으로, 'double', 'single' 또는 randn를 지원하는 다른 클래스의 이름으로 지정됩니다.

예: randn(5,'single')

p — 생성할 배열의 프로토타입

숫자형 배열

생성할 배열의 프로토타입으로, 숫자형 배열로 지정됩니다.

예: randn(5,'like',p)

데이터형: single | double

팁

• randn이 생성하는 수열은 rand, randi, randn의 기반이 되는 균일 의사 난수 생성기의 내부 설정에 의해 결정됩니다. rng를 사용하여 이 공유 난수 생성기를 제어할 수 있습니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 데이터형(클래스)은 MATLAB^® 내장 숫자형이어야 합니다. 다른 클래스의 경우 정적 randn 메서드를 불러오지 않습니다. 예를 들어, randn(sz,'myclass')는 myclass.randn(sz)를 불러오지 않습니다.

• 크기 인수는 고정된 크기를 가져야 합니다.

• Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder) 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• Parallel Computing Toolbox 문서의 randn (Parallel Computing Toolbox)을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• Parallel Computing Toolbox 문서의 randn (Parallel Computing Toolbox)을 참조하십시오.

참고 항목

rand | randi | randperm | RandStream | rng | sprand | sprandn

도움말 항목

• 난수로 구성된 배열 만들기
• 특정 범위 내 난수
• 구 내의 난수
• 특정 평균과 분산을 가지는 정규분포에서 추출된 난수
• 난수 스트림을 만들고 제어하기
• Class Support for Array-Creation Functions
• 권장되지 않는 rand 구문과 randn 구문 대체하기
• 시작 후 난수가 반복되는 이유

R2006a 이전에 개발됨

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