Daha fazla rastgele olan bu etrafında başımı alamıyorum?

rand()

YA

rand() * rand()

Bu gerçek bir beyin teaser bulma Im, bana yardım EDEBİLİR MİSİN?

DÜZENLEME:

Sezgisel olarak bildiğim matematiksel bir cevap olur bu onlar eşit rasgele, ama ben yardım edemem ama düşünüyorum eğer "Çalıştır rastgele sayı algoritması" iki kere çarpma ikisi birlikte bir şey daha rastgele daha sadece bir kez.

Sadece bir açıklama

Önceki cevapları rasgele bir değişken veya çarpma Turk nokta için çalıştığınızda zaman doğru olsa da, yaparken farkında olmalıdır(Rasgele)genellikle eşit olarak dağıtılır() Rastgele * Rastgele()değil.

Örnek

Bu uniform random distribution sample rasgele bir değişken aracılığıyla simüle edilir:

        BarChart[BinCounts[RandomReal[{0, 1}, 50000], 0.01]]

Bu dağıtım ise iki bağımsız değişken çoğalıyor sonra:

        BarChart[BinCounts[Table[RandomReal[{0, 1}, 50000] * 
                                 RandomReal[{0, 1}, 50000], {50000}], 0.01]]

Yani, her ikisi de “rastgele”, ama onların dağılımı çok farklı.

Başka bir örnek

Süre2 * () Rastgelebirörnek dağıtılmış

        BarChart[BinCounts[2 * RandomReal[{0, 1}, 50000], 0.01]]

() Rastgele() değil!

        BarChart[BinCounts[Table[RandomReal[{0, 1}, 50000]   
                                 RandomReal[{0, 1}, 50000], {50000}], 0.01]]

Merkezi Limit Teoremi

Central Limit Theorem Birleşik Devletleri ' dir(Rasgele)şartlar normal distribution bir artış eğilimindedir.

Sadece dört koşulları:

BarChart[BinCounts[Table[RandomReal[{0, 1}, 50000]   RandomReal[{0, 1}, 50000]  
                   Table[RandomReal[{0, 1}, 50000]   RandomReal[{0, 1}, 50000],
                   {50000}],
         0.01]]  

Ve burada 1, 2, 4, 6, 10 ve 20 birörnek dağıtılmış rasgele değişkenler ekleyerek normal dağılım için bir üniforma yolu görebilirsiniz:

Edit

Birkaç kredi

Olasılık dağılımları son iki görüntü gösterilen bu yorum belirttiğin için Thomas Ahle sayesinde Irwin-Hall distribution olarak bilinir

torn[] function harika Heike için teşekkürler