Zufallszahlengenerator

Über dieses Tool

Zweck & Benutzerintention:\nDas Tool ermöglicht die on-demand Generierung numerischer Stichproben ohne Programmierung. Zielgruppen sind Entwickler, QA-Ingenieure, Lehrkräfte, Data Scientists und Forscher, die wiederholbare Sequenzen für Tests, Simulationen oder Demonstrationen benötigen. Wird ein Seed angegeben, sind die Ausgaben deterministisch und reproduzierbar über verschiedene Umgebungen. Es unterstützt zudem exploratives Sampling, wenn exakte Verteilungen nicht vorab in einem Projekt codiert sind.\n\nKernlogik & Funktionen:\nErforderliche Funktionen umfassen Eingabevalidierung (Min ≤ Max, Count > 0) und Typkonvertierung in numerische Werte. Die Kernfähigkeit ist ein seed-fähiger Pseudozufallszahlengenerator mit zwei Verteilungsmodi: gleichverteilte Verteilung über [Min, Max] und Normalverteilung mit konfigurierbarem Mittelwert oder Standardabweichung bzw. Grenzen. Optionale Features sind anpassbare Dezimalpräzision, Stapelgenerierung und Exportoptionen. Das Tool läuft vollständig clientseitig, ohne Serverabhängigkeiten.\n\nEingaben & Ausgaben:\nEingaben: Min (Zahl), Max (Zahl), Count (Ganzzahl), Verteilung ('uniform','normal'), Seed (Zeichenfolge oder Zahl, optional), Präzision (Ganzzahl, optional). Ausgaben: Ein Array von Zahlen der Länge Count; Ganzzahlen bei Ganzzahlbereichen oder bei Modus 'uniform', ansonsten Fließkommazahlen mit fester Nachkommastelle gemäß Präzision. Das Tool gibt auch den verwendeten Seed zur Nachverfolgbarkeit zurück.\n\nAlgorithmen & Berechnungen:\nUniform: Sample = min + (max - min) * u, wobei u aus PRNG in [0,1) stammt. Normal: Anwendung von Box-Muller, Zur Transformation auf Zielmittelwert und Standardabweichung oder Grenzen; ggf. Clipping. Seed initialisiert RNG; Ergebnisse sind deterministisch bei gleichen Eingaben.\n\nFehler & Randfälle:\nUngültige Bereiche (Min > Max), negative oder Null-Anzahl, oder Nicht-Numerische Eingaben führen zu Fehlern oderFallback-Standardwerten. Fehlende Eingaben verwenden sinnvolle Defaults (Min=0, Max=1, Count=1, Distribution='uniform'). Große Counts können die Leistung beeinträchtigen; nicht endliche Werte werden bereinigt.\n\nIndustrie/Region & Lokalisierung:\nNumerische Ausgaben verwenden Punkt als Dezimaltrennzeichen; länderspezifische Formatierung wird standardmäßig nicht angewendet. Seed ermöglicht Reproduzierbarkeit plattformübergreifend.\n\nAnnahmen & Ausschlüsse:\nGeht von einem Standard-PRNG aus; kryptografische Zufälligkeit liegt außerhalb des Anwendungsbereichs; UI-Styling oder serverbasierte Zufälligkeit sind nicht enthalten.

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