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多线程环境下应使用ThreadLocalRandom替代Random，因其无锁、线程隔离、性能高；单线程场景Random更合适，支持自定义种子和完整API；Math.random()仅适用于简单原型。

不能用rand()配std::normal_distribution，因为rand()返回int且不是标准随机数引擎类型，无法匹配normal_distribution::operator()的参数要求，编译直接报错；必须使用std::mt19937等标准引擎。

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对数正态分布的方差天然具有指数级增长特性，当底层对数变量的标准差较大时，原始变量的方差会急剧放大——这并非计算错误，而是其数学本质决定的。