假设rand（）返回一个介于[0，1）之间的数字，很明显rand（*rand）将偏向于0。这是因为将x乘以[0，1）之间的数字将得到一个小于x的数字。下面是10000个随机数的分布：

google.charts.load（“current”，{packages:[“corechart”]}）；google.cacharts.setOnLoadCallback（drawChart）；函数drawChart（）{变量i；var randomNumbers=[]；对于（i=0；i<10000；i++）{randomNumbers.push（Math.rrandom（）*Math.random（））；}var chart=新的google.visability.Histogram（document.getElementById（“chart-1”））；var data=新的google.visibility.DataTable（）；data.addColumn（“数字”，“值”）；randomNumbers.forEach（函数（randomNumber）{data.addRow（[randomNumber]）；});chart.draw（数据{title:randomNumbers.length+“rand（）*rand（值介于[0，1）之间”，图例：｛位置：“无”｝});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

如果rand（）返回[x，y]之间的整数，则得到以下分布。注意奇数与偶数的数量：

google.charts.load（“current”，{packages:[“corechart”]}）；google.cacharts.setOnLoadCallback（drawChart）；document.querySelector（“#绘制图表”）.addEventListener（“单击”，绘制图表）；函数randomInt（最小值，最大值）{return Math.floor（Math.random（）*（max-min+1））+min；}函数drawChart（）{var min=编号（document.querySelector（“#rand min”）.value）；var max=编号（document.querySelector（“#rand max”）.value）；如果（最小值>=最大值）{回来}变量i；var randomNumbers=[]；对于（i=0；i<10000；i++）{randomNumbers.push（randomInt（最小，最大）*randomInt（最小，最小））；}var chart=新的google.visability.Histogram（document.getElementById（“chart-1”））；var data=新的google.visibility.DataTable（）；data.addColumn（“数字”，“值”）；randomNumbers.forEach（函数（randomNumber）{data.addRow（[randomNumber]）；});chart.draw（数据{title:randomNumbers.length+“rand（）*rand（（）值介于[“+min+”，“+max+”]”之间，图例：｛位置：“无”｝，直方图：｛bucketSize:1｝});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><input-type=“number”id=“rand-min”value=“0”min=“0“max=“10”><input type=“number”id=“rand max”value=“9”min=“0”max=“10”><input type=“button”id=“draw chart”value=“Apply”><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

你要寻找的概念是“熵”，即弦的无序程度位。从“最大熵”的概念来看，这个概念最容易理解。

具有最大熵的比特串的一个近似定义是，它不能用更短的比特串来精确表达（即，使用某种算法将较小的字符串扩展回原始字符串）。

最大熵与随机性的相关性源于以下事实：如果你“随机”选择一个数字，你几乎肯定会选择一个其比特串接近于具有最大熵，也就是说，它不能被压缩。这是我们对“随机”数特征的最好理解。

所以，如果你想从两个随机样本中产生一个随机数，它是随机，将两个位字符串连接在一起。实际上，你只是将样本填充到双倍长度单词的高半部分和低半部分。

从更实际的角度来看，如果你发现自己背负着一个蹩脚的rand（），它可以有时有助于将两个样本混合在一起——尽管，如果真的是盈亏平衡的话那个程序没用。

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。

使用实现原始多项式的线性反馈移位寄存器（LFSR）。

结果将是一个2^n个伪随机数的序列，即在序列中没有重复，其中n是LFSR中的位数。。。。导致均匀分布。

http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_feedback_shift_registerhttp://www.xilinx.com/support/documentation/application_notes/xapp052.pdf

使用基于计算机时钟的微信号的“随机”种子，或者可能是文件系统中一些不断变化的数据的md5结果的子集。

例如，32位LFSR将从给定种子开始按顺序生成2^32个唯一数字（没有2个相同）。序列将始终按照相同的顺序，但对于不同的种子，起点将不同（显然）。因此，如果种子之间可能重复的序列不是问题，那么这可能是一个不错的选择。

我已经使用128位LFSR在硬件模拟器中使用种子生成随机测试，该种子是对不断变化的系统数据的md5结果。

假设rand（）返回一个介于[0，1）之间的数字，很明显rand（*rand）将偏向于0。这是因为将x乘以[0，1）之间的数字将得到一个小于x的数字。下面是10000个随机数的分布：

google.charts.load（“current”，{packages:[“corechart”]}）；google.cacharts.setOnLoadCallback（drawChart）；函数drawChart（）{变量i；var randomNumbers=[]；对于（i=0；i<10000；i++）{randomNumbers.push（Math.rrandom（）*Math.random（））；}var chart=新的google.visability.Histogram（document.getElementById（“chart-1”））；var data=新的google.visibility.DataTable（）；data.addColumn（“数字”，“值”）；randomNumbers.forEach（函数（randomNumber）{data.addRow（[randomNumber]）；});chart.draw（数据{title:randomNumbers.length+“rand（）*rand（值介于[0，1）之间”，图例：｛位置：“无”｝});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

如果rand（）返回[x，y]之间的整数，则得到以下分布。注意奇数与偶数的数量：

google.charts.load（“current”，{packages:[“corechart”]}）；google.cacharts.setOnLoadCallback（drawChart）；document.querySelector（“#绘制图表”）.addEventListener（“单击”，绘制图表）；函数randomInt（最小值，最大值）{return Math.floor（Math.random（）*（max-min+1））+min；}函数drawChart（）{var min=编号（document.querySelector（“#rand min”）.value）；var max=编号（document.querySelector（“#rand max”）.value）；如果（最小值>=最大值）{回来}变量i；var randomNumbers=[]；对于（i=0；i<10000；i++）{randomNumbers.push（randomInt（最小，最大）*randomInt（最小，最小））；}var chart=新的google.visability.Histogram（document.getElementById（“chart-1”））；var data=新的google.visibility.DataTable（）；data.addColumn（“数字”，“值”）；randomNumbers.forEach（函数（randomNumber）{data.addRow（[randomNumber]）；});chart.draw（数据{title:randomNumbers.length+“rand（）*rand（（）值介于[“+min+”，“+max+”]”之间，图例：｛位置：“无”｝，直方图：｛bucketSize:1｝});}<script src=“https://www.gstatic.com/charts/loader.js“></script><input-type=“number”id=“rand-min”value=“0”min=“0“max=“10”><input type=“number”id=“rand max”value=“9”min=“0”max=“10”><input type=“button”id=“draw chart”value=“Apply”><div id=“chart-1”style=“height:500px”>正在生成图表</分区>

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。