生成服从正态分布的模拟数据来检验算法的性能

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模拟数据X来自均值为零，方差为VV'+I的正态分布，其中V是一个p*3的正交矩阵（它的列是按照特征值排序的三个主成分）。利用该模拟数据检验新的PCA算法的性能。这样的模拟需要重复300次。请问怎么写出生成X的R语言代码。虽然生成一个X很简单，但是重复生成300个，不知道怎么实现？下面是生成一个X的代码：
library(MASS)
set.seed(1234)
##生成模拟数据
v1 <- rep(0,times=50)#定义真实的第一主成分v1
v2 <- rep(0,times=50)#定义真实的第二主成分v2
v3 <- rep(0,times=50)#定义真实的第三主成分v3
for(i in 1:10){
  v1[i] <- 0.32
}         #对v1赋值
for(i in 11:20){
  v2[i] <- 0.32
}         #对v2赋值
for(i in 21:30){
  v3[i] <- 0.32
}         #对v3赋值
v <- matrix(NA,50,3)#定义主成分矩阵v
v[,1] <- v1
v[,2] <- v2
v[,3] <- v3
I <- diag(50)
var <- v%*%t(v)+I#方差
mean <- rep(0,50)#均值
x <- mvrnorm(100,mean,var)#生成模拟数据x

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关键词：模拟数据 正态分布 Library BRARY PCA算法