Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)
Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana): Aplica la transformación de Box-Muller en variables aleatorias uniformes para generar valores distribuidos normalmente.
Acerca de generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)
Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)：Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana): Aplica la transformación de Box-Muller en variables aleatorias uniformes para generar valores distribuidos normalmente.
Cómo funciona esta herramienta
Cálculo y relación entre parámetros: uniform=min+U×(max−min); normal=mean+standardDeviation×√(−2ln(U₁))×cos(2πU₂)
Canalización de procesamiento y arquitectura técnica：
- Selecciona «JSON sin formato / Avanzado» y pega la entrada del ejemplo.
- Pulsa «Ejecutar localmente».
- Compara «Datos de salida sin formato» con el ejemplo; corrige la entrada si aparece un error.
Ejemplo y aplicación práctica
Escenario de aplicación práctica: Evalúa con los siguientes datos: Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)
Entrada de muestra:
Salida ilustrativa:
Límites y casos especiales
Dominios de los parámetros y unidades: distribution ∈ {uniform,normal}; count ∈ ℤ ∩ [1,10000]; min ≤ max; standardDeviation ≥ 0; Math.random ≠ CSPRNG. Los resultados usan coma flotante binary64 salvo cuando se indica BigInt. Las tarjetas muestran hasta 10 cifras significativas; la salida sin formato conserva el valor serializado. Una relación null indica que el modelo no tiene un valor finito significativo para esa relación; no equivale a cero.
Procesamiento en el navegador y privacidad
La función de la herramienta está diseñada para procesar la entrada en el navegador sin enviarla intencionadamente a un servidor de procesamiento de CZOA. Las solicitudes de recursos del sitio, analítica o publicidad son independientes. El navegador, sus extensiones y el software administrado del dispositivo quedan fuera de este límite.
Ejecución local y metodología de verificación
El procesamiento de la carga útil de esta herramienta está diseñado para ejecutarse localmente en el navegador mediante JavaScript o Web Workers. Las solicitudes de recursos del sitio, análisis o publicidad son independientes. La confidencialidad, la repetibilidad y la latencia dependen del entorno del navegador y no se garantizan de forma absoluta.
Normas técnicas y especificaciones de conformidad
Responsable del contenido: CZOA Tools · Última revisión: 2026-09-15 · Metodología de revisión
Cómo se usa
- Selecciona «JSON sin formato / Avanzado» y pega la entrada del ejemplo.
- Pulsa «Ejecutar localmente».
- Compara «Datos de salida sin formato» con el ejemplo; corrige la entrada si aparece un error.
Preguntas frecuentes
¿Qué cálculo realiza Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)?+
Cálculo y relación entre parámetros: uniform=min+U×(max−min); normal=mean+standardDeviation×√(−2ln(U₁))×cos(2πU₂)
¿Qué datos puedo pegar en Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)?+
Pega exactamente estos datos y conserva los nombres de los campos JSON cuando aparezcan: {"distribution":"normal","count":3,"mean":7,"standardDeviation":0}
¿Qué límites de parámetros y unidades se aplican a Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)?+
Dominios de los parámetros y unidades: distribution ∈ {uniform,normal}; count ∈ ℤ ∩ [1,10000]; min ≤ max; standardDeviation ≥ 0; Math.random ≠ CSPRNG. Los resultados usan coma flotante binary64 salvo cuando se indica BigInt. Las tarjetas muestran hasta 10 cifras significativas; la salida sin formato conserva el valor serializado. Una relación null indica que el modelo no tiene un valor finito significativo para esa relación; no equivale a cero.
¿Qué resultado produce este ejemplo de Generador de números aleatorios (distribución uniforme y gaussiana)?+
El ejemplo produce estos valores en la salida sin formato: { "distribution": "normal", "count": 3, "values": [ 7, 7, 7 ] }