2024.8.20 总因为不理解rng函数导致误用吃尽苦头，故写一个博客详细解释下这一函数，希望自己以后不要再踩雷了(●'◡'●)。
【杂七杂八】理解MATLAB中的`rng`函数及其在循环中的使用
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- 一、尝试理解
- [二、代码辅助理解： 循环函数中的rng](#二、代码辅助理解： 循环函数中的rng)
一、尝试理解
在MATLAB中，rng(1)命令用于设置随机数生成器的种子为1。这样做的目的是为了确保每次运行代码时，生成的随机数序列都是相同的，从而保证结果的可重复性。
可以将其理解为，rng(1)实际上是让MATLAB预先生成一个固定的随机数序列。设定种子为1后，MATLAB将根据这个序列来生成随机数，无论你运行多少次这个命令，得到的随机数都是相同的。这对于需要重复实验或调试代码的场合非常有用，因为它确保了每次执行的结果都可以重现。
进一步扩展来说，rng(1)相当于指定了一个"起点"，从这个起点开始，MATLAB会按照预先确定的顺序生成"随机"数，因此这些"随机"数在不同的运行中会保持一致。这在开发、测试以及对比算法性能时，尤为重要。
二、代码辅助理解： 循环函数中的rng
以下是一个MATLAB代码示例，演示rng(1)在不同的for循环中的含义和效果：
matlab
% 设置种子并在for循环中生成随机数
% 第一组实验：在循环外设置种子
disp('第一组实验：在循环外设置种子');
rng(1);
for i = 1:3
random_number = rand;
fprintf('第%d次生成的随机数: %f\n', i, random_number);
end
fprintf('\n');
% 第二组实验：在循环内每次迭代都设置种子
disp('第二组实验：在循环内每次迭代都设置种子');
for i = 1:3
rng(1);
random_number = rand;
fprintf('第%d次生成的随机数: %f\n', i, random_number);
end第一组实验：在循环外设置种子
第1次生成的随机数: 0.417022
第2次生成的随机数: 0.720324
第3次生成的随机数: 0.000114
第二组实验：在循环内每次迭代都设置种子
第1次生成的随机数: 0.417022
第2次生成的随机数: 0.417022
第3次生成的随机数: 0.417022
总结：
rng相当于给出了一串固定的随机数序列。当你在MATLAB中使用rng(1)时，实际上是为随机数生成器设定了一个固定的起点，使得后续生成的随机数按照这个固定序列产生。
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将
rng(1)放在循环内：表示每次进入循环时都会重新设定相同的种子。这导致每次循环生成的随机数都是相同的，因为每次循环都会从相同的固定序列起点开始。 -
将
rng(1)放在循环外：表示在进入循环前，设定了一次随机数生成器的种子。在这种情况下，循环中的每次迭代会从固定的随机数序列中依次取出不同的随机数，因此每次循环产生的随机数是序列中的不同元素。
这种方法的好处在于，你可以控制随机数的生成方式，以便在调试或重复实验时保持一致性，同时也能根据需要调整随机数的产生行为。