结论：已知平均值可以通过统计学方法生成随机数字。原因：一般情况下，我们在生成随机数字时无法直接得到符合特定分布的数字，而只能通过一些方法生成。对于指定的平均值，我们可以使用随机数发生器生成一组随机数字，然后通过统计学方法（如均值、方差等）计算这组数字的统计学特征，并进行调整，直到符合给定的平均值。内容延伸：此外，在生成随机数字时还可以考虑使用其他方法，例如蒙特卡罗方法、马尔科夫链等，以更加灵活地生成符合特定要求的随机数字。同时，在应用中需要根据实际问题来选择合适的方法和参数，并进行模拟和验证。
不清楚因为我不确定你指的是什么平均值和什么样的随机数字。如果是指在某个范围内生成一个随机数，可以利用数学公式rand()*rangemin来实现，其中rand()是生成一个0-1之间的随机小数，range是范围大小，min是最小值。如果是指其他平均值和随机数的生成，需要更具体的问题描述和上下文才能回答。
不可以直接用平均值生成随机数字。因为平均值是一组数据的统计结果，无法直接判断每一个数据点的取值情况，因此也无法生成符合原始数据分布的随机数字。如果需要生成符合某一指定分布的随机数字，可以利用概率密度函数和随机数生成算法进行计算。其中，概率密度函数描述了数据点取值的概率分布情况，随机数生成算法则可以按照指定概率分布生成符合要求的随机数字。同时，也可以通过抽样方法利用原始数据生成足够多的随机样本，再计算其平均值，从而获得符合原始分布的随机数字。
平均值生成随机数字的方法是通过使用随机数生成器来生成一组随机数，然后将这些随机数相加，并将结果除以随机数的总数，得到平均值。接着，通过在平均值附近生成随机数，就可以生成符合均值分布的随机数字。这个过程可以用以下公式表示：随机数字=平均值（随机数生成器生成的随机数-0.5）×（最大值-最小值）×K其中K是一个校准参数，用于控制随机数字的分布范围和密度，最大值和最小值是随机数字的极限值，一般可取平均值的两倍左右。通过这种方法生成的随机数字具有一定的方差和偏差，但可以满足大多数实际需求。
已知平均值无法生成随机数字。生成随机数字的关键是在可能的数字之间随机选取，而已知平均值只提供了这些数字的平均值，却没有具体数字。如果只知道平均值而不知道数字的范围和分布，那么就无法生成真正的随机数字。要生成随机数字，需要知道数字的范围和分布。在计算机中，可以利用随机数生成器来生成随机数字。随机数生成器会使用随机性源来生成随机数字，例如系统时钟、物理过程（如放射性衰变）或用户输入。通过这些随机性源，可以生成一个完全随机的数字序列。然后可以通过这个数字序列来生成指定范围内的随机数字。
iPhone首次使用需要激活。