这里有一个简单的答案。考虑垄断。你掷两个六面骰子（对于喜欢游戏符号的人来说是2d6），然后求和。最常见的结果是7，因为有6种可能的方式可以掷7（1,6,5,3,44,3,5,2和6,1）。而2只能在1，1上滚动。很容易看出，掷1d6和掷1d12是不同的，即使范围相同（忽略1d12上可以得到1，点保持不变）。将结果相乘而不是相加会以类似的方式扭曲它们，因为大多数结果都位于范围的中间。如果您试图减少异常值，这是一个好方法，但它无助于使分布均匀。

（奇怪的是，它也会增加低掷。假设你的随机性从0开始，你会看到一个峰值在0，因为它会将其他掷骰变成0。考虑两个介于0和1（包括0和1）之间的随机数，然后相乘。如果其中一个结果为0，则无论其他结果如何，整个结果都将变为0。从中得到1的唯一方法是两卷都是1。在实践中，这可能无关紧要，但这会形成一个奇怪的图形。）

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。

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。

事实上，仔细想想rand（）*rand（（）比rand（。原因如下。

基本上，奇数和偶数的数量相同。假设0.04325是奇数，像0.388是偶数，0.4是偶数，0.15是奇数，

这意味着rand（）有相等的机会成为偶数或奇数小数。

另一方面，rand（）*rand（（）的几率有点不同。让我们说：

double a = rand();
double b = rand();
double c = a * b;

a和b都有50%的几率是偶数或奇数。知道这一点

偶数*偶数=偶数偶数*奇数=偶数奇数*奇数=奇数奇数*偶数=偶数

这意味着c有75%的几率是偶数，而只有25%的几率是奇数，这使得rand（）*rand（（）的值比rand）更可预测，因此随机性更小。

大多数rand（）实现都有一定的周期。也就是说，在大量的调用之后，序列会重复。rand（）*rand（（）的输出序列在一半时间内重复，因此在这个意义上它“不那么随机”。

此外，如果没有仔细的构造，对随机值执行算术往往会导致较少的随机性。上面的一张海报引用了“rand（）+rand（（）+rand（）…”（例如，k倍），这实际上会倾向于rand（返回值范围的平均值的k倍。（这是一种随机行走，步数与平均值对称。）

具体来说，假设rand（）函数返回[0,1）范围内的均匀分布随机实数。（是的，这个例子允许无限精度。这不会改变结果。)您没有选择特定的语言，不同的语言可能会做不同的事情，但以下分析适用于对rand（）的任何非反常实现的修改。乘积rand（）*rand（（）也在[0,1）范围内，但不再均匀分布。事实上，乘积在区间[0,1/4）和区间[1/4,1）中的可能性一样大。更多的乘法将使结果进一步趋向于零。这使得结果更可预测。在广义上，更可预测的==更少的随机性。

几乎所有对均匀随机输入的操作序列都是非均匀随机的，从而提高了可预测性。小心的话，我们可以克服这一特性，但这样就可以更容易地在实际需要的范围内生成一个均匀分布的随机数，而不是在算术上浪费时间。