你要寻找的概念是“熵”，即弦的无序程度位。从“最大熵”的概念来看，这个概念最容易理解。

具有最大熵的比特串的一个近似定义是，它不能用更短的比特串来精确表达（即，使用某种算法将较小的字符串扩展回原始字符串）。

最大熵与随机性的相关性源于以下事实：如果你“随机”选择一个数字，你几乎肯定会选择一个其比特串接近于具有最大熵，也就是说，它不能被压缩。这是我们对“随机”数特征的最好理解。

所以，如果你想从两个随机样本中产生一个随机数，它是随机，将两个位字符串连接在一起。实际上，你只是将样本填充到双倍长度单词的高半部分和低半部分。

从更实际的角度来看，如果你发现自己背负着一个蹩脚的rand（），它可以有时有助于将两个样本混合在一起——尽管，如果真的是盈亏平衡的话那个程序没用。

很容易证明两个随机数之和不一定是随机的。假设你有一个6面骰子。每个数字有1/6的机会出现。现在假设你有2个骰子，并将结果相加。这些总数的分布不是1/12。为什么？因为某些数字比其他数字更多。它们有多个分区。例如，数字2仅是1+1的和，但7可以由3+4、4+3或5+2等组成，因此它出现的机会更大。

因此，在本例中，对随机函数应用变换（在这种情况下为加法）不会使其更随机，或必然保持随机性。在上述骰子的情况下，分布偏向于7，因此随机性较小。

正如其他人所说，简单的简短答案是：不，它不是更随机的，但它确实改变了分布。

假设你在玩骰子游戏。你有一些完全公平的随机骰子。如果在每次掷骰子之前，你先把两个骰子放在一个碗里，摇晃它，随机选一个骰子，然后掷那一个，掷骰子会更随机吗？显然，这不会有什么不同。如果两个骰子都给出了随机数字，那么从两个骰子中随机选择一个不会有任何区别。无论哪种方式，你都会得到一个介于1和6之间的随机数，在足够数量的卷上均匀分布。

我想在现实生活中，如果你怀疑骰子可能不公平，这样的程序可能会有用。例如，如果骰子稍微不平衡，那么一个骰子往往比1/6的时间更频繁地给出1，而另一个骰子则往往异常频繁地给出6，那么在这两个骰子之间随机选择将有助于掩盖偏差。（尽管在这种情况下，1和6仍然比2、3、4和5多。嗯，我想这取决于失衡的性质。）

随机性有很多定义。随机序列的一个定义是，它是由随机过程产生的一系列数字。根据这个定义，如果我掷一个公平骰子5次，得到数字2、4、3、2、5，那就是一个随机序列。如果我再掷同样的骰子5次，得到1，1，1、1，1和1，那么这也是一个随机序列。

一些海报指出，计算机上的随机函数不是真正随机的，而是伪随机的，如果你知道算法和种子，它们是完全可预测的。这是真的，但大多数时候是完全无关的。如果我洗牌，然后一次翻一张，这应该是一个随机系列。如果有人偷看卡片，结果将是完全可预测的，但根据大多数随机性的定义，这并不会减少随机性。如果该系列通过了随机性统计测试，我偷看卡片的事实不会改变这一事实。在实践中，如果我们在赌你猜下一张牌的能力，那么你偷看这些牌的事实是非常重要的。如果我们使用该系列来模拟访问我们网站的访客的菜单选择，以测试系统的性能，那么你偷看的事实将毫无区别。（只要您不修改程序以利用这些知识。）

EDIT

我认为我无法将我对蒙蒂霍尔问题的回应变成评论，所以我会更新我的答案。

对于那些没有阅读Belisarius链接的人来说，其要点是：游戏节目参赛者可以选择3个门。在一个人的背后是有价值的奖品，在其他人的背后是毫无价值的东西。他选了1号门。在揭示它是赢家还是输家之前，主持人打开3号门，揭示它是输家。然后，他给了参赛者切换到2号门的机会。参赛者是否应该这样做？

答案是，他应该改变，这违背了许多人的直觉。他最初选择的获胜者的概率是1/3，而另一个门获胜的概率是2/3。我和许多其他人的直觉一样，最初的直觉是，切换不会有任何好处，赔率刚刚改为50:50。

毕竟，假设有人在主持人打开丢失的门后打开了电视。那个人会看到剩下的两扇紧闭的门。假设他知道游戏的性质，他会说每个门都有1/2的机会隐藏奖品。观众的赔率是1/2:1/2，而参赛者的赔率却是1/3:2/3？

我真的不得不考虑这一点，才能让我的直觉成形。要了解它，请理解，当我们讨论像这样的问题中的概率时，我们的意思是，在给定可用信息的情况下，您分配的概率。对于将奖品放在1号门后面的工作人员来说，奖品在1号门后的概率为100%，而在其他两个门后面的概率为零。

机组成员的赔率与参赛者的赔率不同，因为他知道参赛者不知道的东西，即他把奖品放在了哪个门后面。同样，竞争对手的赔率与观众的赔率不同，因为他知道观众不知道的东西，即他最初选择了哪扇门。这并不是无关紧要的，因为主人选择打开哪扇门并不是随机的。他不会打开选手选的门，也不会打开隐藏奖品的门。如果这是同一扇门，他就有两个选择。如果它们是不同的门，那么只剩下一扇门。

那么我们如何得出1/3和2/3？当参赛者最初选择一扇门时，他有1/3的机会选择获胜者。我认为这是显而易见的。这意味着有2/3的机会，其他门中的一个获胜。如果东道主给他机会在不提供任何额外信息的情况下进行切换，那就不会有任何收获。同样，这应该是显而易见的。但有一种看法是，他有2/3的机会通过换人获胜。但他有两个选择。因此，每一个人只有2/3除以2=1/3的机会成为赢家，这并不比他最初的选择更好。当然，我们已经知道最终结果，这只是以不同的方式计算。

但现在主持人透露，这两个选择中的一个不是赢家。因此，对于他没有选择的门有2/3的机会获胜，他现在知道，2个备选方案中的1个不是。另一个可能是，也可能不是。因此，他不再有2/3除以2。他打开的门为零，关闭的门为2/3。

假设你有一个简单的硬币翻转问题，偶数被认为是正面，奇数被认为是反面。逻辑实现是：

rand() mod 2

在足够大的分布范围内，偶数的数量应该等于奇数的数量。

现在考虑一个小小的调整：

rand() * rand() mod 2

如果其中一个结果是偶数，那么整个结果应该是偶数。考虑4种可能的结果（偶*偶=偶，偶*奇=偶，奇*偶=偶数，奇*奇=奇数）。现在，在足够大的分布范围内，答案应该是75%的时间。

如果我是你，我敢打赌。

这条评论实际上更多的是解释为什么不应该基于您的方法实现自定义随机函数，而不是讨论随机性的数学财产。

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。

过度简化以说明一点。

假设随机函数只输出0或1。

random（）是（0,1）之一，但random（（）*random（是（0,0,0,1）之一

你可以清楚地看到，在第二种情况下，获得0的机会绝不等于获得1的机会。

当我第一次发布这个答案时，我希望尽可能简短，以便阅读它的人一眼就能理解random（）和random（*random）之间的区别，但我无法阻止自己回答最初的广告垃圾问题：

哪个更随机？

如果random（）、random（（）*random（）、random（）+random（（）、（random（+1）/2或任何其他不会导致固定结果的组合具有相同的熵源（或者在伪随机生成器的情况下具有相同的初始状态），那么答案将是它们具有相同的随机性（差异在于它们的分布）。我们可以看到的一个完美的例子是Craps游戏。你得到的数字将是随机的（1，6）+随机的（6，6），我们都知道得到7的几率最高，但这并不意味着掷两个骰子的结果比掷一个骰子的效果更随机。