设随机变量服从正态分布，试用仿真试验方法，验证该正态分布的数学期望和方差，并计算实验结果与理论结果的误差。

好的，以下是使用Mathematica进行仿真试验的代码和步骤：

首先，我们需要生成符合正态分布的随机数。通过使用内置的RandomVariate函数，可以生成符合正态分布的随机数。具体代码如下：

data = RandomVariate[NormalDistribution[μ, σ], n];

其中，μ和σ分别代表正态分布的均值和标准差，n代表生成的随机数的个数。

接下来，我们可以通过计算样本均值和样本方差来估计正态分布的数学期望和方差。具体代码如下：

mean = Mean[data]
variance = Variance[data]

其中，mean表示样本均值，variance表示样本方差。

最后，我们可以计算实验结果与理论结果的误差。具体代码如下：

error_mean = Abs[mean - μ]
error_variance = Abs[variance - σ^2]

其中，error_mean表示数学期望的误差，error_variance表示方差的误差。

完整的代码如下：

n = 100000; (*生成随机数的个数*)
μ = 0; (*正态分布的均值*)
σ = 1; (*正态分布的标准差*)

data = RandomVariate[NormalDistribution[μ, σ], n];
mean = Mean[data];
variance = Variance[data];

error_mean = Abs[mean - μ];
error_variance = Abs[variance - σ^2];

Print["实验结果："]
Print["样本均值：", mean]
Print["样本方差：", variance]
Print["数学期望的误差：", error_mean]
Print["方差的误差：", error_variance]

运行以上代码，即可得到实验结果和误差。