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我之所以构建这个数字易经，是因为我想要一个尊重原始数学的版本，而不仅仅是使用 Math.random()。<p>对于好奇的朋友们，以下是一些技术细节：<p>该模拟遵循传统的蓍草算法（大衍）。这个算法的核心依赖于对随机分割后剩余蓍草进行模4运算。<p>为了使其在物理上更真实，我使用了Box-Muller变换来模拟用户以高斯分布分割蓍草（因为人类自然倾向于在中间附近分割），而不是均匀随机分割。<p>我担心这种“人类偏差”可能会影响模运算的概率，因此我进行了100万次的蒙特卡洛模拟来验证。<p>结果是：[0,1,2,3]的余数仍然以接近完美的25%分布出现（偏差小于0.05%）。<p>因此，这个应用程序在模拟人类不完美的物理特性时，仍然保持了概率分布的数学完美性（其中老阴为1/16）。<p>技术栈：Next.js + Tailwind CSS<p>欢迎随时询问有关数学或卦象的问题！

我制作了一个小工具，可以为任何移动应用创意生成漂亮的App Store和Play Store截图。您甚至可以附加您应用的截图，它会将这些截图包含在生成的图片中。您不需要具备任何UI/UX技能。 <p>非常希望能收到任何反馈。