正态分布遍布自然界，所以很容易模拟。模拟的理论基础是中心极限定理：一组独立同分布的随机变量，只要数量足够多，其总和就逼近正态分布。本文以动画的形式，展示如何用掷骰子的点数和得到正态分布。

本文介绍勒洛三角形（Reuleaux triangle）的作法和应用。

高尔顿钉板模型，十分直观的展示了二项分布如何逼近正态分布。

本文以动画的形式模拟二项分布实验，可以看出分布情况随着 p 的变化而不同。

本文尝试制作一个能直观演示加法运算过程的演示工具

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埃拉托斯特尼筛法 是一种简单快速的求出质数集合的方法。从第一个质数2开始，将质数的倍数都剔除，从而得到新的质数。如此循环往复，就得到了质数的集合。本文试着以视图形式展示埃氏筛法。

人能掌握的符号个数是有限的，而数的数量是无穷的，所以人们被逼着用有限个符号表示无限个数，这就产生了记数系统。本文希望能帮助理解不同记数系统的来源和特点。

卷积运算应用广泛，但是由于计算公式中存在反转，违背直觉所以不容易理解。本文试着避免从信号处理的角度出发，从本质上解释卷积运算的来源。

当学习图形化编程（比如 Python 或者 Scratch）时，能写出模拟自然界的物理现象会很有趣，比如最常见的小球自由落体现象。为了写出逼真的小球下落轨迹，首先要了解背后的原理。

又叫平面直角坐标系。