🌟概率算法均匀分布如何变身正态分布？🧐

在概率论的世界里，均匀分布（Uniform Distribution）就像一颗小星星，看似简单却充满潜力！✨那么，它是如何通过魔法般的转换，变成正态分布（Normal Distribution）的呢？今天就来揭秘这个过程！🔍

首先，我们需要知道正态分布的重要性——它像一座桥梁，连接了自然界与统计学，广泛应用于科学和工程领域。而均匀分布在[0,1]区间内均匀分布的概率密度，正是实现这一转变的关键起点！🎯

接下来，借助Box-Muller变换或中心极限定理（Central Limit Theorem），我们可以完成华丽转身：

1️⃣ Box-Muller法：利用两个独立的均匀随机变量生成一对正态分布随机变量，仿佛施了魔法般优雅。

2️⃣ 中心极限定理：通过将多个独立同分布的均匀随机变量相加，最终得到近似正态分布的结果，就像无数微小颗粒汇聚成一片湖泊。

无论是哪种方式，最终都能让均匀分布的星星闪耀出正态分布的独特光芒！💡✨

所以，下次当你看到正态分布那熟悉的钟形曲线时，请记得它的起源——那颗平凡却又非凡的均匀分布星！💫