Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung)
Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung): Wendet die Box-Muller-Transformation auf einheitliche Zufallsvariablen an, um normalverteilte Werte zu generieren.
Über zufallszahlen-generator (gleich- und normalverteilung)
Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung)：Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung): Wendet die Box-Muller-Transformation auf einheitliche Zufallsvariablen an, um normalverteilte Werte zu generieren.
Funktionsweise dieses Tools
Berechnung und Zusammenhang der Parameter: uniform=min+U×(max−min); normal=mean+standardDeviation×√(−2ln(U₁))×cos(2πU₂)
Verarbeitungs-Pipeline und technische Systemarchitektur：
- Wählen Sie „Rohes JSON / Erweitert“ und fügen Sie die Beispieleingabe ein.
- Klicken Sie auf „Lokal ausführen“.
- Vergleichen Sie „Rohausgabedaten“ mit dem Beispiel; korrigieren Sie die Eingabe bei einer Fehlermeldung.
Beispiel und praktische Anwendung
Praxisnahes Anwendungsszenario: Berechnen Sie mit den folgenden Daten: Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung)
Beispieleingabe:
Beispielausgabe:
Grenzen und Sonderfälle
Wertebereiche der Parameter und Einheiten: distribution ∈ {uniform,normal}; count ∈ ℤ ∩ [1,10000]; min ≤ max; standardDeviation ≥ 0; Math.random ≠ CSPRNG. Ergebnisse verwenden binary64-Gleitkommazahlen, sofern nicht BigInt angegeben ist. Ergebniskarten zeigen bis zu 10 signifikante Stellen; die Rohausgabe bewahrt den serialisierten Wert. Ein Verhältnis null bedeutet, dass das Modell keinen sinnvollen endlichen Verhältniswert hat; es ist nicht die Zahl null.
Browser-Verarbeitung und Datenschutz
Die Tool-Funktion ist dafür ausgelegt, Eingaben im Browser zu verarbeiten, ohne sie absichtlich an einen CZOA-Verarbeitungsserver zu senden. Anfragen für Website-Ressourcen, Analyse oder Werbung sind davon getrennt. Browser, Erweiterungen und verwaltete Gerätesoftware liegen außerhalb dieser Grenze.
Lokale Ausführung und Verifizierungsmethodik
Die Verarbeitung der Tool-Nutzlast ist so konzipiert, dass sie lokal im Browser über JavaScript oder Web Workers erfolgt. Anfragen für Website-Ressourcen, Analyse oder Werbung sind davon getrennt. Vertraulichkeit, Wiederholbarkeit und Latenz hängen von der Browser-Umgebung ab und werden nicht absolut garantiert.
Technische Normen und Referenzspezifikationen
Inhaltlich verantwortlich: CZOA Tools · Zuletzt geprüft: 2026-09-15 · Prüfmethodik
Anwendung
- Wählen Sie „Rohes JSON / Erweitert“ und fügen Sie die Beispieleingabe ein.
- Klicken Sie auf „Lokal ausführen“.
- Vergleichen Sie „Rohausgabedaten“ mit dem Beispiel; korrigieren Sie die Eingabe bei einer Fehlermeldung.
Häufig gestellte Fragen
Welche Berechnung führt Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung) aus?+
Berechnung und Zusammenhang der Parameter: uniform=min+U×(max−min); normal=mean+standardDeviation×√(−2ln(U₁))×cos(2πU₂)
Welche Eingabe kann ich in Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung) einfügen?+
Fügen Sie diese Eingabe unverändert ein und behalten Sie vorhandene JSON-Feldnamen bei: {"distribution":"normal","count":3,"mean":7,"standardDeviation":0}
Welche Parametergrenzen und Einheiten gelten für Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung)?+
Wertebereiche der Parameter und Einheiten: distribution ∈ {uniform,normal}; count ∈ ℤ ∩ [1,10000]; min ≤ max; standardDeviation ≥ 0; Math.random ≠ CSPRNG. Ergebnisse verwenden binary64-Gleitkommazahlen, sofern nicht BigInt angegeben ist. Ergebniskarten zeigen bis zu 10 signifikante Stellen; die Rohausgabe bewahrt den serialisierten Wert. Ein Verhältnis null bedeutet, dass das Modell keinen sinnvollen endlichen Verhältniswert hat; es ist nicht die Zahl null.
Welches Ergebnis liefert dieses Beispiel für Zufallszahlen-Generator (Gleich- und Normalverteilung)?+
Das Beispiel liefert diese Werte in der Rohausgabe: { "distribution": "normal", "count": 3, "values": [ 7, 7, 7 ] }