正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器
正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器：統計科研人員與蒙特卡洛模擬人員生成符合標準正態分佈 (Box-Muller 變換) 或均勻分佈的測試隨機數。
關於 正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器
正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器：正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器：統計科研人員與蒙特卡洛模擬人員生成符合標準正態分佈 (Box-Muller 變換) 或均勻分佈的測試隨機數。
此工具的運作方式
計算公式與參數關係：uniform=min+U×(max−min); normal=mean+standardDeviation×√(−2ln(U₁))×cos(2πU₂)
執行管線與計算架構：
- 選擇「原始 JSON / 進階」，並貼上範例輸入。
- 按下「在本機執行」。
- 將「原始輸出資料」與範例比對；若顯示錯誤，請修正輸入。
實際範例與應用方式
實際應用場景： 以下列資料計算：正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器
範例輸入：
示例輸出：
限制與特殊情況
參數範圍與單位：distribution ∈ {uniform,normal}; count ∈ ℤ ∩ [1,10000]; min ≤ max; standardDeviation ≥ 0; Math.random ≠ CSPRNG. 除標示 BigInt 外，結果使用 binary64 浮點數。結果卡片最多顯示 10 位有效數字，原始輸出保留序列化數值。比率為 null 表示此模型沒有可用的有限比率值，不代表零。
瀏覽器處理與隱私範圍
工具功能的設計是在瀏覽器中處理輸入，不會刻意將輸入傳送至 CZOA 工具處理伺服器。網站資源、流量分析或廣告可能另有網路請求。瀏覽器、擴充功能及裝置管理軟體不在此範圍內。
客戶端執行與驗證方法學
本工具的有效負載處理設計為在瀏覽器內透過 JavaScript 或 Web Worker 於本機執行。網站資源、流量分析或廣告可能另有網路請求。機密性、可重複性與延遲取決於瀏覽器環境，並非絕對保證。
遵循標準與技術規範
內容負責單位：CZOA Tools · 最後複核：2026-09-15 · 複核方法
使用方式
- 選擇「原始 JSON / 進階」，並貼上範例輸入。
- 按下「在本機執行」。
- 將「原始輸出資料」與範例比對；若顯示錯誤，請修正輸入。
常見問題
正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器使用哪一項計算公式？+
計算公式與參數關係：uniform=min+U×(max−min); normal=mean+standardDeviation×√(−2ln(U₁))×cos(2πU₂)
可以在正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器貼上什麼輸入內容？+
請完整貼上下列輸入；若為 JSON，請保留原有欄位名稱：{"distribution":"normal","count":3,"mean":7,"standardDeviation":0}
正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器有哪些參數限制與單位要求？+
參數範圍與單位：distribution ∈ {uniform,normal}; count ∈ ℤ ∩ [1,10000]; min ≤ max; standardDeviation ≥ 0; Math.random ≠ CSPRNG. 除標示 BigInt 外，結果使用 binary64 浮點數。結果卡片最多顯示 10 位有效數字，原始輸出保留序列化數值。比率為 null 表示此模型沒有可用的有限比率值，不代表零。
這個正態高斯與均勻分佈真隨機數採樣器範例會產生什麼結果？+
此範例在原始輸出中會產生下列數值：{ "distribution": "normal", "count": 3, "values": [ 7, 7, 7 ] }