不好意思，我想请问一下各位。
有没有一种乱数产生器，它每一次产生的一组乱数都是高斯分布(共k组)，但是"任两组"
乱数两个两个相乘之后再相加除上N，最后出来的值会逼近0(或是远小于乱数标准差).我
知道良好的乱数性质应该不会是0,所以想问问看能不能淂到这个结果。
举例:
以下是"任两组"乱数
X1,X2,X3,X4,.......XN，Y1,Y2,Y3.......YN。
两个两个相乘
(X1Y1+.....+XNYN)/N~0
感谢(可以只跟我讲算法名称)。
https://math.stackexchange.com/questions/1820484/how-to-simulate-a-delta-corre
lated-random-process
跟我想做的很像

用 N(0, s) ，且 s 趋近 0?

https://www.mathworks.com/help/comm/ref/wgn.html 这个？

用平均为0的高斯，只要X1..XN、Y1...YN都相互独立根据大数法则，(X1Y1+...+XNYN)->0

antithetic variates?

任两组是挑值最大的两组吗？

有试过quasi-monte carlo sequence吗？20000-d的halton sequence之类的(不确定会不会work XD)

你的逻辑有问题。不需符合理想的统计性质，即是不考虑"精确程度"这件事。不考虑"精确程度"，就没有"收敛" "速度更快"后面这些事了。你需要的是一个新的统计性质，而且要比中央极限定理还要强。更快收敛意谓着要找到数学上的tighter bound。至于这种统计性质是否存在，应该要请教统计学家。（若有比CLT还强的统计性质，我想大概可以名留青史了吧...）

随机产生X1,..Xn, Y1,..,Yn-1 然后设定一个Yn满足你的要求这方法可行吗？ 反正你都已经不管是不是真的乱数了

你都不管是不是真的乱数了 那要怎么定义收敛...

to djws: 用correlated samples加速在monte carlo sim是很常见的做法，可以参考control variate, antithetic跟stratified sampling另外有不少针对smooth compact function的数学证明是可以达到super linear convergencehttps://arxiv.org/abs/1605.00361 其中一例原po可以看看下面的网页里面的variance reduction部分:http://statweb.stanford.edu/~owen/mc/看看能不能找到灵感，我觉得有机会，只是dimension有点高

@jimmy:我对统计学很陌生 想多了解一些 上面这例我有看了可以请你再多举几个例子吗？

暴力搜寻法，随机取K组XY乱数，选出X1Y1+…+XNYN/N最接近0的最笨的方法就暴力法，又随机又可以满足你要的