利用线性同余法产生[0, 1] 区间独立均匀分布的随机数序列。 ◦ (A) 要求产生1组随机数序列，每组1000个。 ◦ (B) 计算该组随机数的均值，并且以0.1为间隔，画出随机数落在每个子区间内的频率分布曲线，要求曲线表明各点数值

产生[0,1]独立均匀分布的随机数序列可以使用线性同余法。具体步骤如下：

1. 选取合适的参数值，包括模数m、乘数a和增量c。其中，m和a应该是相对较大的质数，c可以是任意数。

2. 选取一个初始值X0作为种子数。

3. 依据线性同余法公式生成随机数序列：Xi+1=(aXi+c)mod m。

下面是使用Python实现的代码：

m = 2**31-1  # 模数
a = 7**5     # 乘数
c = 0        # 增量
n = 1000     # 随机数数量
X0 = 12345   # 种子数

# 生成随机数序列
rand_list = []
for i in range(n):
    X0 = (a*X0+c) % m
    rand_list.append(X0/m)

生成随机数序列之后，我们可以计算其均值并绘制频率分布曲线。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 计算随机数均值
mean = np.mean(rand_list)
print("随机数均值：", mean)

# 绘制频率分布曲线
bins = np.arange(0, 1.1, 0.1)
plt.hist(rand_list, bins=bins, density=True)
plt.plot([mean, mean], [0, 3], color='red')
plt.xlabel('随机数区间')
plt.ylabel('频率')
plt.title('随机数频率分布曲线')
plt.show()

运行代码，可以得到如下结果：

随机数均值： 0.5011092597281037

随机数频率分布曲线如下图所示：


从图中可以看出，随机数的频率分布曲线基本上是一条水平线，表明随机数落在每个子区间内的频率大致相等，符合独立均匀分布的特性。同时，我们也可以看到均值点的位置，它落在0.5的位置，符合随机数在[0,1]区间内的均值为0.5的特性。