不好意思，我想請問一下各位。
有沒有一種亂數產生器，它每一次產生的一組亂數都是高斯分佈(共k組)，但是"任兩組"
亂數兩個兩個相乘之後再相加除上N，最後出來的值會逼近0(或是遠小於亂數標準差).我
知道良好的亂數性質應該不會是0,所以想問問看能不能淂到這個結果。
舉例:
以下是"任兩組"亂數
X1,X2,X3,X4,.......XN，Y1,Y2,Y3.......YN。
兩個兩個相乘
(X1Y1+.....+XNYN)/N~0
感謝(可以只跟我講演算法名稱)。
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 趨近 0?

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

用平均為0的高斯，只要X1..XN、Y1...YN都相互獨立根據大數法則，(X1Y1+...+XNYN)->0

antithetic variates?

任兩組是挑值最大的兩組嗎？

有試過quasi-monte carlo sequence嗎？20000-d的halton sequence之類的(不確定會不會work XD)

你的邏輯有問題。不需符合理想的統計性質，即是不考慮"精確程度"這件事。不考慮"精確程度"，就沒有"收斂" "速度更快"後面這些事了。你需要的是一個新的統計性質，而且要比中央極限定理還要強。更快收斂意謂著要找到數學上的tighter bound。至於這種統計性質是否存在，應該要請教統計學家。（若有比CLT還強的統計性質，我想大概可以名留青史了吧...）

隨機產生X1,..Xn, Y1,..,Yn-1 然後設定一個Yn滿足你的要求這方法可行嗎？ 反正你都已經不管是不是真的亂數了

你都不管是不是真的亂數了 那要怎麼定義收斂...

to djws: 用correlated samples加速在monte carlo sim是很常見的做法，可以參考control variate, antithetic跟stratified sampling另外有不少針對smooth compact function的數學證明是可以達到super linear convergencehttps://arxiv.org/abs/1605.00361 其中一例原po可以看看下面的網頁裡面的variance reduction部分:http://statweb.stanford.edu/~owen/mc/看看能不能找到靈感，我覺得有機會，只是dimension有點高

@jimmy:我對統計學很陌生 想多了解一些 上面這例我有看了可以請你再多舉幾個例子嗎？

暴力搜尋法，隨機取K組XY亂數，選出X1Y1+…+XNYN/N最接近0的最笨的方法就暴力法，又隨機又可以滿足你要的