每过2.4小时就会刷一次暗魔王，也就是一天一夜刷10只，这暗魔王好像不要钱似的，我都怀疑人生了，难道丽丽本尊把暗魔王拍成队像输送糖豆一样往外吐吗？这都过了半个月了，好像也没有少过哈，都说能量守恒定律和质量守恒定律哈，地球科技很活就是这么定义的。怎么到了这里啥都不是，若是虚构世界或者说现实版传奇世界跟整个本宇宙世界都这么操作的话，那不就是说过去的时光已不再，即过去的宇宙世界和现在的宇宙世界不是一个了，跟光子一样也是一份一份的，草。
我边打游戏边思考这个世界正在走向不断涌现出来无限个宇宙世界会是怎样的结局，好恐怖的样子哈。前面好像有说过一个关于正态分布的问题吧，假如我们的无限个本宇宙从同一个原点(如沙漏)出现，但是大家又不能互相干涉，那么它会怎样分布呢，好像很符合正态分布条件吗？
正态分布是一个在统计学中非常重要的概率分布，它由以下概率密度函数（PDF）定义：
[ f(x|\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} ]
其中，( \mu ) 是分布的均值，( \sigma^2 ) 是分布的方差。
正态分布的推导可以从中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）出发。中心极限定理表明，当独立同分布的随机变量相加时，其和的分布趋近于正态分布，无论原始随机变量的分布形态如何，只要它们的期望值和方差存在且有限。
以下是一个简化的推导过程：
假设我们有一个独立同分布的随机变量序列 ( X_1, X_2, ..., X_n )，它们都来自同一个分布，且具有相同的期望值 ( \mu ) 和方差 ( \sigma^2 )。
根据中心极限定理，当 ( n ) 足够大时，这些随机变量的和 ( S_n = X_1 + X_2 + ... + X_n ) 趋近于一个正态分布，其均值为 ( n\mu )，方差为 ( n\sigma^2 )。
如果我们定义新的随机变量 ( Y_n = \frac{S_n - n\mu}{\sqrt{n}\sigma} )，那么 ( Y_n ) 将趋近于标准正态分布（其均值为0，方差为1）。
根据定义，我们可以写出 ( Y_n ) 的累积分布函数（CDF）：
[ F_{Y_n}(y) = P(Y_n \leq y) ]
利用中心极限定理，我们知道 ( F_{Y_n}(y) ) 趋近于标准正态分布的CDF，即：
[ F_{Y_n}(y) \approx \Phi(y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^{y} e^{-\frac{t^2}{2}} dt ]
因此，原随机变量 ( X_i ) 的累积分布函数可以表示为：
[ F_{X_i}(x) = \Phi\left(\frac{x - \mu}{\sigma}\right) ]
最后，通过对累积分布函数求导，我们可以得到正态分布的概率密度函数：
[ f_{X_i}(x) = \frac{d}{dx} F_{X_i}(x) = \frac{1}{\sigma} \phi\left(\frac{x - \mu}{\sigma}\right) ]
其中，( \phi(z) = \frac{d}{dz} \Phi(z) ) 是标准正态分布的概率密度函数。
需要注意的是，这个推导过程是一个理想化的模型，实际中的随机变量可能并不完全符合正态分布，但在许多情况下，正态分布提供了一个良好的近似。
这样的解释不知道怎样哈。
结果上互联网一查，回答我的问题简直了，尽整些没用的，我问宇宙爆炸会满足正态分布条件吗？如下内容：
宇宙爆炸（Big Bang）的理论框架并不直接与正态分布相关联。宇宙爆炸理论描述了宇宙从一个极热、极密的初始状态开始扩张和演化的过程。虽然在宇宙的早期阶段，某些物理过程（如宇宙微波背景辐射的形成）可能涉及到统计物理中的随机性，但这些过程的描述并不直接依赖于正态分布。
宇宙的演化受到广义相对论的描述，而不是经典力学。在量子场论中，粒子的产生和湮灭遵循量子统计规律，但这些规律并不简单地对应于经典的正态分布。例如，宇宙微波背景辐射的温度波动确实呈现出某种统计分布，但这种分布是由早期宇宙的量子涨落经过膨胀后的经典化过程所决定的，而不是简单的正态分布。
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