，正态分布是用相对于 "μ" 平均值的差的平方来表示，而拉普拉斯概率密度用相对于平均值的差的绝对值来表示。因此，拉普拉斯分布的尾部比正态分布更加平坦。根据绝对值函数，如果将一个拉普拉斯分布分成两个对称的情形，那么很容易对拉普拉斯分布进行积分。它的累积分布函数为：逆累积分布函数为
生成拉普拉斯变量.已知区间 <nowiki>(-1/2, 1/2]</nowiki> 中均匀分布上的随机变量 "U"，随机变量为参数 μ 与 "b" 的拉普拉斯分布。根据上面的逆累计分布函数可以