答案将是，这取决于，希望rand（）*rand（（）比rand）更随机，但如下所示：

两个答案都取决于你的值的位数在大多数情况下，你根据伪随机算法生成（它主要是一个数字生成器，依赖于你的计算机时钟，而不是那么随机）。让你的代码更可读（不要用这种咒语来召唤一些随机的巫毒神）。

好吧，如果你检查上面的任何一个，我建议你使用简单的“rand（）”。因为你的代码会更可读（不会问自己为什么要写这个，时间……嗯……超过2秒），易于维护（如果你想用super_rand替换rand函数）。

如果你想要更好的随机性，我建议你从任何提供足够噪声的源（无线电静态）流式传输，然后一个简单的rand（）就足够了。

正如其他人已经指出的那样，这个问题很难回答，因为我们每个人的大脑中都有自己的随机性图景。

这就是为什么，我强烈建议您花一些时间阅读本网站，以更好地了解随机性：

http://www.random.org/

回到真正的问题。在这个术语中没有或多或少的随机性：

两者都只是随机出现的！

在这两种情况下-仅rand（）或rand（*rand）-情况相同：在几十亿个数字之后，序列将重复（！）。对观察者来说，它似乎是随机的，因为他不知道整个序列，但计算机没有真正的随机源，所以他也不能产生随机性。

天气是随机的吗？我们没有足够的传感器或知识来确定天气是否随机。

只是一个澄清

尽管每当你试图发现伪随机变量或其乘法的随机性时，前面的答案都是正确的，但你应该知道，虽然random（）通常是均匀分布的，但random（*random）却不是。

实例

这是通过伪随机变量模拟的均匀随机分布样本：

        BarChart[BinCounts[RandomReal[{0, 1}, 50000], 0.01]]

这是两个随机变量相乘后得到的分布：

        BarChart[BinCounts[Table[RandomReal[{0, 1}, 50000] * 
                                 RandomReal[{0, 1}, 50000], {50000}], 0.01]]

所以，两者都是“随机”的，但它们的分布是非常不同的。

另一个例子

当2*Random（）均匀分布时：

        BarChart[BinCounts[2 * RandomReal[{0, 1}, 50000], 0.01]]

随机（）+随机（）不是！

        BarChart[BinCounts[Table[RandomReal[{0, 1}, 50000] + 
                                 RandomReal[{0, 1}, 50000], {50000}], 0.01]]

中心极限定理

中心极限定理指出，随着项的增加，Random（）的和趋于正态分布。

只需四个术语即可获得：

BarChart[BinCounts[Table[RandomReal[{0, 1}, 50000] + RandomReal[{0, 1}, 50000] +
                   Table[RandomReal[{0, 1}, 50000] + RandomReal[{0, 1}, 50000],
                   {50000}],
         0.01]]  

在这里，通过将1、2、4、6、10和20个均匀分布的随机变量相加，可以看到从均匀分布到正态分布的道路：

Edit

几个学分

感谢Thomas Ahle在评论中指出，最后两张图片中显示的概率分布称为Irwin Hall分布

感谢Heike出色的撕裂功能

我猜这两种方法都是随机的，尽管我的直觉会说rand（）*rand（（）不那么随机，因为它会产生更多的零。一旦一个rand（）为0，总数即为0

根据您的计算机体系结构，相乘数字最终会得到更小的解决方案范围。

如果您的计算机显示16位数字，rand（）将为0.1234567890123乘以第二个rand（），0.1234567890123，将得到0.0152415如果你把实验重复10^14次，你肯定会找到更少的解决方案。

大多数这种分布发生是因为你必须限制或规范随机数。

我们将其标准化为全部为正，符合范围，甚至符合指定变量类型的内存大小限制。

换句话说，因为我们必须将随机调用限制在0和X之间（X是变量的大小限制），所以我们将有一组介于0和X的“随机”数。

现在，当你将随机数与另一个随机数相加时，总和将介于0和2X之间。。。这会使值偏离边缘点（当两个随机数在较大范围内时，将两个小数字相加和将两个大数字相加的概率非常小）。

想象一下这样一个例子，你有一个接近于零的数字，你将它与另一个随机数相加，它肯定会变大，远离0（这对于大数字是正确的，因为随机函数不可能两次返回两个大数字（接近于X的数字）。

现在，如果你用负数和正数设置随机方法（跨越零轴），情况将不再如此。

例如，假设RandomReal（{-x，x}，50000，.01），那么你会得到负数和正数的偶数分布，如果你将随机数相加，它们将保持其“随机性”。

现在我不确定Random（）*Random（（）从负到正的跨度会发生什么。。。这将是一个有趣的图表。。。但我现在得回去写代码了-P