我无法理解这个，哪个更随机？
rand()
OR:
rand() * rand()
我发现这是一个真正的脑筋急转弯，你能帮我吗？
编辑：
直觉上，我知道数学上的答案是它们是同样随机的，但我不禁想，如果你在将两者相乘时“运行随机数算法”两次，你会创建比只做一次更随机的东西。
当前回答
浮动随机数通常基于一种算法，该算法产生一个介于零和一定范围之间的整数。因此，通过使用rand（）*rand（（），您实际上是在说int_rand（）*int_rand（）/rand_max ^2-这意味着您排除了任何素数/rand_max^2。
这显著改变了随机分布。
rand（）在大多数系统中都是均匀分布的，如果正确播种，很难预测。除非你有特殊的理由对其进行数学运算（例如，将分布成形为所需的曲线），否则使用该方法。
其他回答
根据您的计算机体系结构，相乘数字最终会得到更小的解决方案范围。
如果您的计算机显示16位数字，rand（）将为0.1234567890123乘以第二个rand（），0.1234567890123，将得到0.0152415如果你把实验重复10^14次，你肯定会找到更少的解决方案。
“随机”与“更随机”有点像问哪个零更为零。
在这种情况下，rand是PRNG，所以不是完全随机的。（事实上，如果种子是已知的，那是完全可以预测的）。将其乘以另一个值，使其不再随机。
真正的加密类型RNG实际上是随机的。通过任何类型的函数运行值都不能增加更多的熵，而且很可能会删除熵，使其不再随机。
假设你有一个简单的硬币翻转问题，偶数被认为是正面，奇数被认为是反面。逻辑实现是：
rand() mod 2
在足够大的分布范围内，偶数的数量应该等于奇数的数量。
现在考虑一个小小的调整：
rand() * rand() mod 2
如果其中一个结果是偶数，那么整个结果应该是偶数。考虑4种可能的结果（偶*偶=偶，偶*奇=偶，奇*偶=偶数，奇*奇=奇数）。现在，在足够大的分布范围内，答案应该是75%的时间。
如果我是你，我敢打赌。
这条评论实际上更多的是解释为什么不应该基于您的方法实现自定义随机函数，而不是讨论随机性的数学财产。
当你对随机数的组合会发生什么感到怀疑时，你可以利用你在统计理论中学到的经验。
在OP的情况下，他想知道X*X=X^2的结果是什么，其中X是沿统一[0,1]分布的随机变量。我们将使用CDF技术，因为它只是一对一映射。
由于X~Uniform[0,1]，其cdf为：fX（X）=1我们需要转换Y<-X^2，因此Y=X^2求逆x（y）：sqrt（y）=x，这给出了x作为y的函数。接下来，求导数dx/dy:d/dy（sqrt（y））=1/（2sqrt（y）
Y的分布如下：fY（Y）=fX（x（Y））|dx/dy |=1/（2 sqrt（Y）
我们还没有完成，我们必须得到Y的域，因为0<=x<1，0<=x^2<1因此Y在范围[0，1）内。如果你想检查Y的pdf是否真的是pdf，请在域中集成它：从0到1集成1/（2 sqrt（Y）），实际上，它会弹出为1。此外，请注意所述函数的形状看起来像belisarious发布的内容。
至于X1+X2+…+Xn，（其中Xi ~一致[0,1]），我们可以求助于中心极限定理，它适用于存在矩的任何分布。这就是Z检验存在的原因。
用于确定生成的pdf的其他技术包括雅可比变换（这是cdf技术的广义版本）和MGF技术。
编辑：作为澄清，请注意，我所说的是结果转换的分布，而不是其随机性。这实际上是一个单独的讨论。我实际上得到的是（rand（））^2。对于rand（）*rand（（），它要复杂得多，无论如何，这不会导致任何类型的均匀分布。
事实上，仔细想想rand（）*rand（（）比rand（。原因如下。
基本上，奇数和偶数的数量相同。假设0.04325是奇数，像0.388是偶数，0.4是偶数，0.15是奇数，
这意味着rand（）有相等的机会成为偶数或奇数小数。
另一方面，rand（）*rand（（）的几率有点不同。让我们说：
double a = rand();
double b = rand();
double c = a * b;
a和b都有50%的几率是偶数或奇数。知道这一点
偶数*偶数=偶数偶数*奇数=偶数奇数*奇数=奇数奇数*偶数=偶数
这意味着c有75%的几率是偶数，而只有25%的几率是奇数，这使得rand（）*rand（（）的值比rand）更可预测，因此随机性更小。
