零到500的随机数有哪些
随机数没有规律，任何数字都有可能。
零到五百随机数字即任一个数字都是从0～500中绝对同等可能地抽取的数字。
要生成1~500之间的随机数，有大约两种办法，一是先生成0~1之间的一个随机小数，然后再扩大100倍，再取整数，就可以生成1~500之间的随机数。
第二个办法是直接生成1~500的随机数，方法是先生成一个Random对象，再使用nextInt(100)方法，就生成了指定范围内的随机数。
随机数使用：
真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等，这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。
使用计算机产生真随机数的方法是获取cpu频率与温度的不确定性以及统计一段时间的运算次数每次都会产生不同的值，系统时间的误差以及声卡的底噪等。
matlab 中如何产生0-1上均匀分布的随机数
对于理科生而言，matlab是我们经常写程序的工具。在我们写程序的需要一些设置随机初始条件，或者其他一些分布的时候，需要用到均匀分布，那么均匀分布该如何生成？开启分步阅读模式操作方法01rand(m, n) 这里生成的是m*n阶 均匀矩阵，这里m代表行数，n代表列数。并且m，n均是正整数。02实例：如果我们想生成一个3*3的均匀分布的矩阵，只需要如下命令：rand(3,3) 或者 rand(3)03如果需要获得(a,b)的随机数，我们可以利用（0,1）的均匀随机数来生成（a,b）的均匀随机数。a + (b-a).*rand(m,n) 这里(a,b) 是你生成随机数的端点，m，n代表矩阵的行和列。04实例： 生成均匀分布(2,4) 的3*3矩阵，对于这个问题，我们只需要简单的代下公式即可，具体验算流程，这里不再介绍。2 + 2.*rand(3,3)05目前来说对于均匀我们已经基本学会了，但是如何简单的验证，我们生成的均匀的随机变量是否是均匀的？或者怎么简单的验证下生成的随机变量是正确的。我们可以分析生成数据的分布图来验证。06我们可以先生成1000个随机变量，然后画出其对应的条形图像，或者其他图像。结果都是类似的。另外一个我们可以简单验证其均值，通过mean函数
怎样用matlab产生泊松分布随机数
random(’Poisson’,Lambda)random(’Poisson’,Lambda,m,n)泊松分布的参数为Lambda，如果只产生一个随机数就是第一句的样子第二行的语句表示会产生m×n个随机数，且这些随机数组成了m行n列的矩阵matlab的help中给出的例子：random(’poisson’,1:6,1,6)表示产生lambda分别为1，2，3.。。6的六个随机数组成1×6的矩阵》 random(’poisson’,4)ans = 5》》 random(’poisson’,4,3,3)ans = 3 7 3 3 5 2 7 5 5》》 random(’poisson’,4:0.2:5,1,6)ans = 2 4 6 7 5 7
