如果我们产生N个[-1,1]之间均匀分布的随机变量，那么这N个随机变量的均值的期望当然应该是0；但是样本均值几乎不可能是0，而是在0左右分布，且越靠近0的概率越大。
// pseudo code for 1000 gaussian distribution random variable, // use uniform distribution random variable for(int i = 0; i < 1000; i++) { var sum = 0; for(int j = 0; j < 16; j++) { sum += generate_new_uniform_distribution_random_variable(); } gaussian[i] = sum / 16; }
每一个generate_new_uniform_distribution_random_variable()返回的随机数都是均匀分布的；根据中心极限定理，sum近似于高斯分布。
原文：http://www.cnblogs.com/byeyear/p/6715728.html