如何在Visual Studio (VS) 中利用中心极限定理和Box-Muller方法分别生成一组正态分布的随机变量，并创建一个直观的对比图表展示两者生成结果的差异？给出具体代码

在Visual Studio (VS) 中，我们可以使用.NET Framework的Math.NET Numerics库来进行正态分布的随机数生成。中心极限定理(Central Limit Theorem, CLT)允许我们通过累积分布函数(Chi-Squared分布)和均匀分布的简单组合来模拟正态分布。而Box-Muller方法则是直接基于标准正态分布的两个独立随机变量的乘积。

首先，让我们介绍如何使用中心极限定理：

using MathNet.Numerics.Distributions;
using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        Random random = new Random();
        int samples = 10000; // 生成样本数量

        // 使用中心极限定理，模拟正态分布
        ChiSquaredDistribution chiSquared = new ChiSquaredDistribution(1); // 单峰F分布近似正态分布
        double u = random.NextDouble(); // 统一随机变量
        double v = random.NextDouble();
        List<double> cltSamples = new List<double>();
        for (int i = 0; i < samples; i++)
        {
            cltSamples.Add(Math.Sqrt(-2 * Math.Log(u)) * Math.Sin(2 * Math.PI * v)); // Box-Muller变换
        }

        // 对比图表
        // 这里你需要用到一个绘图库如OxyPlot或其他可视化库来绘制，这里仅提供伪代码
        var plt = new OxyPlot.PlotModel();
        var normalSeries = new OxyPlot.Series.LineSeries { Title = "Center Limit Theorem" };
        normalSeries.Points.Add(new OxyPlot.Axes.ValuePoint(0, cltSamples.Average()));
        // ... 绘制平均值和分布等...

        // 然后按照类似的方式，使用MathNet.Numerics.Random.Normal()来生成Box-Muller法生成的正态分布样本
        List<double> boxMullerSamples = new List<double>();
        NormalDistribution normalDist = new NormalDistribution(0, 1); // μ=0, σ=1的标准正态分布
        for (int i = 0; i < samples; i++)
        {
            boxMullerSamples.Add(normalDist.Sample());
        }
        
        // 创建并显示Box-Muller的正态系列
        var boxMullerSeries = new OxyPlot.Series.LineSeries { Title = "Box-Muller Method" };
        boxMullerSeries.Points.Add(new OxyPlot.Axes.ValuePoint(0, boxMullerSamples.Average()));

        // 将两个系列添加到plot模型
        plt.Series.Add(normalSeries);
        plt.Series.Add(boxMullerSeries);

        // 显示或保存图表
        var plotView = new OxyPlot.WindowsForms.PlotView();
        plotView.Model = plt;
        // ...显示或保存plotView...
    }
}

请注意，实际的图表生成部分需要一个合适的Windows Forms控件或者Web前端框架，这里仅给出了基本的数据生成过程。要创建直观的对比图表，你可以比较两组数据的均值、标准差、直方图或者其他统计特性。