1樓：
你可以看看乙個叫做狄利克雷分布的東西
或者你可以用Beta分布或者Gamma分布生成Dirichlet分布用R語言（http://
cran.r-project.org
）gtools::rdirichlet(m,rep(1,n))*S生成m組像 @符咒的力量 描述的那種隨機數，每組n個，其和為S一般的，用
gtools::rdirichlet(m,rep(q,n))*S生成m組隨機數，每組n個，其和為S
這裡q是乙個引數，越大代表資料越平均（生成的每個資料越接近S/n）而q越小代表資料生成得越不平均（有乙個資料相當大，其他的都相當小）更特殊的，用
gtools::rdirichlet(m,alpha)*S生成m組隨機數，每組隨機數的個數與alpha的長度相等且第i個隨機數的均值為alpha[i]/sum(alpha)*S這個是gtools::rdirichlet函式的演算法function (n, alpha)
可以看出，其實就是生成gamma分布隨機數然後歸一化當然，如果你要求生成的每乙個隨機數都是整數，你可以用rmultinom(n,size,prob)生成
這裡n是生成幾組這樣的隨機數
size是每組隨機數的和
prob是乙個向量，第i個元素代表每組第i個元素佔總體的比例
2樓：
matlab自帶的隨機數就那麼幾種，均勻分布，高斯分布，整數均勻分布，其他的都是根據自己的需要搞出來的。在有均勻分布的x之後根據各個概率函式的概率密度就能生成出不同的資料了。
在matlab裡面生成總和一定的隨機數的一般方法就是在生成均勻的數後進行乙個歸一化，就能解決問題。你這裡既然沒有說要什麼樣的概率密度的那這種方法就夠了。又多了乙個條件是》A && close all;
clear;
clc;
a = 10;
b = 20;
N= 10;
S = 150;
S_abs=S-N*a;
out_abs=randi(b-a,N);
out_abs=out_abs/sum(out_abs)*S_abs;
out_abs = round(out_abs+a);
sum(out_abs)
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