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每過24小時就會刷一次暗魔王，也就是一天一夜刷10只，這暗魔王好像不要錢似的，我都懷疑人生了，難道麗麗本尊把暗魔王拍成隊像輸送糖豆一樣往外吐嗎？這都過了半個月了，好像也沒有少過哈，都說能量守恆定律和質量守恆定律哈，地球科技很活就是這麼定義的。怎麼到了這裡啥都不是，若是虛構世界或者說現實版傳奇世界跟整個本宇宙世界都這麼操作的話，那不就是說過去的時光已不再，即過去的宇宙世界和現在的宇宙世界不是一個了，跟光子一樣也是一份一份的，草。
我邊打遊戲邊思考這個世界正在走向不斷湧現出來無限個宇宙世界會是怎樣的結局，好恐怖的樣子哈。前面好像有說過一個關於正態分佈的問題吧，假如我們的無限個本宇宙從同一個原點(如沙漏)出現，但是大家又不能互相干涉，那麼它會怎樣分佈呢，好像很符合正態分佈條件嗎？
正態分佈是一個在統計學中非常重要的機率分佈，它由以下機率密度函式（pdf）定義：
[ f(x|\u,\siga2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\siga2}} e{-\frac{(x-\u)2}{2\siga2}} ]
其中，( \u ) 是分佈的均值，( \siga2 ) 是分佈的方差。
正態分佈的推導可以從中心極限定理（central liit theore, clt）出發。中心極限定理表明，當獨立同分布的隨機變數相加時，其和的分佈趨近於正態分佈，無論原始隨機變數的分佈形態如何，只要它們的期望值和方差存在且有限。
以下是一個簡化的推導過程：
假設我們有一個獨立同分布的隨機變數序列 ( x_1, x_2, , x_n )，它們都來自同一個分佈，且具有相同的期望值 ( \u ) 和方差 ( \siga2 )。
根據中心極限定理，當 ( n ) 足夠大時，這些隨機變數的和 ( s_n = x_1 + x_2 + + x_n ) 趨近於一個正態分佈，其均值為 ( n\u )，方差為 ( n\siga2 )。
如果我們定義新的隨機變數 ( y_n = \frac{s_n - n\u}{\sqrt{n}\siga} )，那麼 ( y_n ) 將趨近於標準正態分佈（其均值為0，方差為1）。
根據定義，我們可以寫出 ( y_n ) 的累積分佈函式（cdf）：
[ f_{y_n}(y) = p(y_n \leq y) ]
利用中心極限定理，我們知道 ( f_{y_n}(y) ) 趨近於標準正態分佈的cdf，即：
[ f_{y_n}(y) \approx \phi(y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \t_{-\fty}{y} e{-\frac{t2}{2}} dt ]
因此，原隨機變數 ( x_i ) 的累積分佈函式可以表示為：
[ f_{x_i}(x) = \phi\left(\frac{x - \u}{\siga}\right) ]
最後，透過對累積分佈函式求導，我們可以得到正態分佈的機率密度函式：
[ f_{x_i}(x) = \frac{d}{dx} f_{x_i}(x) = \frac{1}{\siga} \phi\left(\frac{x - \u}{\siga}\right) ]
其中，( \phi(z) = \frac{d}{dz} \phi(z) ) 是標準正態分佈的機率密度函式。
需要注意的是，這個推導過程是一個理想化的模型，實際中的隨機變數可能並不完全符合正態分佈，但在許多情況下，正態分佈提供了一個良好的近似。
這樣的解釋不知道怎樣哈。
結果上網際網路一查，回答我的問題簡直了，盡整些沒用的，我問宇宙爆炸會滿足正態分佈條件嗎？如下內容：
宇宙爆炸（big bang）的理論框架並不直接與正態分佈相關聯。宇宙爆炸理論描述了宇宙從一個極熱、極密的初始狀態開始擴張和演化的過程。雖然在宇宙的早期階段，某些物理過程（如宇宙微波背景輻射的形成）可能涉及到統計物理中的隨機性，但這些過程的描述並不直接依賴於正態分佈。
