JavaScript Math.random正态分布高斯钟形曲线？

如何解决JavaScript Math.random正态分布高斯钟形曲线？

我想知道JavaScript函数Math.random是否为正态分布

使用Javascript的Math.random 一个正态分布（高斯钟形曲线）。从 ES 2015，20.2.2.27 “使用依赖于实现的算法或策略，返回一个正数大于或等于0但小于1的数字值，该数字值在该范围内随机或伪随机地选择，并且在该范围内具有大致均匀的分布。这函数不带参数。” 因此，当n足够高时，提供的集合将得到近似均匀的分布。间隔中的所有值将具有相等的出现概率（平行于x轴的直线，表示0.0到1.0之间的数字）。

我怎样才能得到正态分布的数字

有几种方法可以收集具有正态分布的数字。正如MaxwellCollard回答的那样，Box- Muller变换确实将均匀分布转换为正态分布（可以在Maxwell CollardAnswer中找到代码）。

对一个问题的另一个stackoverflow答案的答案具有对正态分布算法的其他均匀分布的答案。例如：Ziggurat，均匀率，反转CDF除了答案之一之外，还说：说：

Ziggurat算法对此非常有效，尽管Box-Muller变换更容易从头开始实现（而不是疯狂慢）。

最后

我想重建一个Schmidt机器（德国物理学家），该机器产生0或1的随机数，并且它们必须是正态分布的，因此我可以将它们绘制成高斯钟形曲线。

当我们只有两个值（0或1）时，高斯曲线看起来与具有2个可能值的均匀分布相同。这就是为什么简单

function randomZero_One(){
    return Math.round(Math.random());
}

就足够了。它将以近似相等的概率值0和1伪随机返回。

解决方法

我想知道JavaScript函数是否Math.random使用正态（相对于统一）分布。

如果没有，如何获得使用正态分布的数字？对于创建随机正态分布数字的算法，我在Internet上找不到明确的答案。

我想重建一台施密特机器（德国物理学家）。机器会产生0或1的随机数，它们必须是正态分布的，以便我可以将它们绘制为高斯钟形曲线。

例如，随机函数产生120个数字（0或1），并且这些求和值的平均值（均值）必须接近60。