我想问一下Java和Matlab中的随机数。
Java中的Math.random和Matlab中的rand具有相同的含义或两者不同？如果意义不同，有什么区别？
答案 0 :(得分：6)
对于Matlab，请参考http://www.mathworks.com/company/newsletters/news_notes/pdf/Cleve.pdf，它解释了乘法同余生成器如何在Matlab中工作。
对于Java，请参阅http://www.javamex.com/tutorials/random_numbers/java_util_random_algorithm.shtml#.VsMAw3WLSkA，它解释了线性同余生成器如何在Java Utils类中生成随机数。
两者基本上是相同的算法，其中Matlab的MCG是LCG的特例，请参见此处：https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator
是的，C ++（Borland），Java.Utils，Matlab语言使用基本相同的算法，因为它是有效的 - 它具有极高的内存效率，它具有平坦的线性分布（即伪随机） - ＆gt;但由于序列相关性，它是一种质量差的伪随机数。
但是有更好的算法，不同的算法，以Python为例，使用Mersenne Twister算法作为其PRNG，但感知结果的随机性要小得多，请阅读：Random is barely random at all?
答案 1 :(得分：2)
两者都返回0到1之间均匀分布的伪随机数。生成数字及其质量的算法可能不同，但界面是相同的。
答案 2 :(得分：2)
MATLAB中有许多不同的随机数生成器。有关完整详细信息，请参阅the reference page for rng。串行MATLAB中的默认值是Mersenne Twister（Twister不适合并行随机数生成，因此对于Parallel Computing Toolbox工作者，在GPU上，默认为Combined Multiple Recursive）。在GPU上，additional random number generators are available具有高质量且非常适合GPU执行。
需要注意的一点是：MATLAB非常谨慎地设置，以便在开始新的MATLAB过程时，rand的第一次调用将始终为您提供相同的结果（对于同一版本的MATLAB）。这与Java形成对比，如果您使用Math.random()，则会对种子进行混洗。
MATLAB为您提供了多种强大的方法来通过rng函数和RandStream对象的方法来控制使用的随机数流。