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由于我的算法中的参数初始值是在一定范围内随机给的，老板说要多跑几次计算结果的均值和方差以减小随机性带来的影响，我跑了十遍发现结果怎么都一样，原来是rand出了问题。
1. MATLAB中的rand产生的是0到1(不包括1)的随机数，rand函数生成的是伪随机数，是由种子递推出来的，相同的种子，生成相同的随机数。
2. MATLAB刚运行起来的时候，种子都为初始值，所以每次重启MATLAB的时候，Rand的状态都被重置（相当于把序列的指针移到了随机数序列的开始），因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的。
实验：打开MATLAB，用rand(1)跑一下。关掉MATLAB再打开一次，再用rand(1)跑一下。结果确实是一样的。
一般来说有两种需求：
（1）多次运行，生成相同随机数
演示需求，比如示例程序，希望每一个跑这段程序的人都能和示例得到一样的结果，那么就需要大家的rand产生的值是一样的。
方法：
用rand(‘state‘,s)设定种子，s为35阶向量，最简单的设为0就好。
例：rand(‘state‘,0); rand(1);
（2）多次运行，生成不同随机数
比如像我这样子跑实验，希望尽可能是产生的随机数，不希望每次重启MATLAB都是一样的。
方法：
用rand(‘state‘,sum(100*clock))产生和时间相关的种子，种子与计算机当前的时钟时间有关，如果计算机的时间相同，生成的随机数还是会相同。
在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:
rand(‘state‘,sum(100*clock));A=rand(5,5);rand(‘state‘,sum(100*clock));B=rand(5,5);
A和B是相同.
所以还可以再增加一个随机变量，变成：
rand(‘state‘,sum(100*clock)*rand(1));
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yyuanad/p/4301005.html
