调整均值和标准差，实时探索正态分布的概率密度曲线。计算任意区间的概率，理解68-95-99.7规则，应用于质量控制和可靠性工程中的统计分析。
$$f(x) = \dfrac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\, e^{-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$$
均值 $\mu$、标准差 $\sigma$ 处的概率密度函数。
$$Z = \dfrac{x - \mu}{\sigma},\qquad P(x_1 \le X \le x_2) = \Phi(z_2) - \Phi(z_1)$$
Z 分数将原值标准化；区间概率等于两个累积分布函数之差。
正态分布模拟器是工程和应用物理中的重要基础课题。本交互式模拟器允许您通过直接调节参数并观察实时结果，深入探索其中的关键规律和相互关系。
通过将数值计算与可视化反馈相结合，本模拟器有效地弥合了抽象理论与物理直觉之间的鸿沟，既是学生的高效学习工具，也是工程师进行快速验算的实用手段。
本模拟器基于正态分布模拟器的核心控制方程构建。理解这些方程有助于正确解读计算结果，并判断参数变化对系统行为的影响。
方程中的每个参数都对应控制面板中的一个滑块。移动滑块时，方程的解会实时更新，帮助您直观建立数学表达式与物理行为之间的对应关系。
工程设计：正态分布模拟器相关概念可用于工程初步估算、参数灵敏度分析和教学演示。在开展更完整的CAE分析之前，可借助本工具快速把握主要物理量级与趋势。
教育与科研：在工程教学中，本工具可将理论与数值计算有效结合。在科研阶段，也可作为假设验证的第一步工具使用。
CAE工作流集成：在运行有限元（FEM）或计算流体力学（CFD）仿真之前，工程师通常先用简化模型评估物理量级、识别主导参数，并确定合理的边界条件，本工具正是为此目的而设计。
模型假设：本模拟器所用数学模型基于线性、均质、各向同性等简化假设。在将计算结果直接用于设计决策之前，务必确认实际系统是否满足这些假设。
单位与量纲：许多计算错误源于单位换算错误或数量级判断失误。请时刻注意各参数输入框旁标注的单位。
结果验证：始终将模拟器输出结果与物理直觉或手算结果进行核对。若结果出乎意料，请检查输入参数或采用独立方法进行验证。