Random 概率分布中的随机数

我在最近的一个元启发式算法中读到，随机数是从均匀分布中提取的。从正态分布和高斯分布/泊松分布中提取的随机数的性质是否有任何区别/意义？

均匀分布意味着每个结果发生的概率相等

不同的分布考虑的结果不是那么简单，而是更加复杂

例如：

想想有一个骰子面对6的概率：

它不依赖于任何其他可能的变量，我们假设每个可能的结果等于1/6

但当我们想要两个骰子之和的概率等于6时：

由于该变量依赖于两个简单变量，因此它可能更复杂：

骰子A和骰子B各有一个均匀分布。但这些数据的总和可能会有另一个分布

两个骰子之和可通过以下方式实现：

A:1B:5/A:2B:4/A:3B:3/A:4B:2/A:5B:1

所以还有另一个分布

随机数生成器假设结果概率之间存在无考虑和无不平等

它很简单，可以用更复杂的逻辑构建任何其他分布的构建块

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所以它的概率分布很简单，因为均匀

你的问题不清楚。你能解释一下你为什么问这个问题吗？另外，试着在stats.stackexchange.com上问这个问题。使用统一的分布，每个数字都有可能被返回。在其他分布中，例如，某些数字比其他数字更可能出现。如果您询问为什么某些算法或其他算法使用统一分布而不是其他分布，原因取决于具体的算法，您应该更详细地说明。