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多维空间中的随机单位向量

我正在研究一种数据挖掘算法,我想从特征空间的特定点中选择一个随机方向.

如果我为[-1,1]中的每个n维选择一个随机数,然后将矢量标准化为长度1,我将在所有可能的方向上得到均匀分布?

我在理论上只是在这里说,因为计算机生成的随机数实际上并不是随机的.

random distribution data-mining uniform computational-geometry

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如何在D维球体的表面上绘制大致等距的N点?

假设我有一个带有中心的D维球体,[C1,C2,C3,C4,...... CD]和半径R.现在我想绘制均匀分布的N个点(彼此等距离)在球体的表面上.这些点究竟在哪里并不重要,只是它们彼此之间的距离相等.我想要一个返回这些点数组的函数P.

function plotter(D, C[1...D], R, N)
{
   //code to generate the equidistant points on the sphere

   return P[1...N][1...D];
}
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有许多点的三维球体

具有几个点的三维球体

math 3d graphics trigonometry vector-graphics

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