以產生Gauss分佈隨機數為例，需要的步驟有：
1. 定義type(vsl_stream_state) :: stream。
按照手冊，stream的定義為“Random stream (or stream) is an abstract source of pseudo- and quasi-random sequences of uniform distribution. Users have no direct access to these sequences and operate with stream state descriptors only. A stream state descriptor, which holds state descriptive information for particular BRNG, is a necessary parameter in each routine of a distribution generator. Only the distribution generator routines operate with random streams directly. ”按照字面理解，是一種“流”，隨機數“流”，uniform分佈的隨機數流，VSL裡所有分佈的隨機數都是根據uniform分佈隨機數通過變換產生的，相當於這個“流”是產生隨機數的基礎。不過這裡的stream並不是完整地記錄下整個流（否則會非常大），只是記錄下描述資訊，根據這個描述資訊就能完整的推斷出這個隨機數流（畢竟計算機裡都是偽隨機，不是真隨機嘛）。（p.s. 不懂pseudo- & quasi- random number的區別，不過貌似準隨機數要比偽隨機數在對分佈滿足的性質上更好一點）

1. 產生stream（即給stream賦值）
   status=vslNewStream( stream, brng, seed）
   brng 是整數型，定義BRNG（Basic Random Number Generator）的方法，即產生初始uniform 隨機數的方法，包括有偽隨機數 和 準隨機數 的不同生成方法。其取值詳見手冊：10. Statistical Functions -> Random Number Generators -> Basic Generators -> BRNG Parameter Definition
   Seed ，整數型，提供的種子，相當於指定這個stream的初始值。Stream方法不變，Seed也不變，則每次呼叫生成的隨機數流都是確定的。可以通過獲取系統時間獲取這個seed：call system_clock(count=seed)

2. 利用確定的stream，通過變換，產生所需要的高斯分佈隨機數
   status = vsrnggaussian( method, stream, n, r, a, sigma )
   如 status = vsrnggaussian( VSL_METHOD_SGAUSSIAN_BOXMULLER2, stream, 2000, r, 2.0, 1.0）
   method為變換的方法，n為個數， r為接收隨機數的陣列， a為均值， sigma為標準差
   前四項（method, stream, n, r）為所有分佈的RNG函式都有的引數，後面2個引數是高斯分佈所特有的。
   VSL的函式名也有規範，v代表vsl, s代表single（同理，d代表double, i 代表integer，即返回隨機數的型別；s\d對應的是連續分佈隨機數：如高斯分佈，i對應的是離散分佈隨機數：如二次分佈）, 後面跟rng，再跟分佈名稱，即 vrng

3. status = vsldeletestream( stream )： 刪除stream，雖然我自己用這個函式老是報錯。。

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給出一個test（注意，utility, vsl_external， inc_common.h 為我個人的程式，有些有些函式、巨集為自定義，這裡程式僅作示範）

Fortran語言: 高亮程式碼由發芽網提供
program vsl_test_gauss
use utility
use mkl_vsl_type
use mkl_vsl
use vsl_external
implicit none
character(len=*), parameter :: PROCEDURE_NAME=”vsl_test_gauss”
integer,parameter :: n=2000
real :: r(n)
type(vsl_stream_state) :: stream
integer :: seed, i
integer :: brng=VSL_BRNG_MCG31
integer :: method=VSL_METHOD_SGAUSSIAN_BOXMULLER2
real :: a = 5.0, sigma = 2.0

call system_clock(count = seed)
print*,seed
VSL_CHECK(vslnewstream(stream, brng, seed))
VSL_CHECK(vsrnggaussian( method, stream, n, r, a, sigma ))

print*, get_average(r)
print*, sqrt(get_cov(r,r))
open(11,file=”gauss_random.txt”)
do i=1, n
write(11, *) r(i)
end do
close(11)

end program vsl_test_gauss