没有更多推荐了，
加入CSDN，享受更精准的内容推荐，与500万程序员共同成长！几率是什么？如何在电脑上测算几率。‘几率... | 问答 | 问答 | 果壳网 科技有意思
几率是什么？如何在电脑上测算几率。‘几率’的应用如何实现？比如要在电脑上模拟摇骰子，或者一个游戏里面打怪装备的掉率只有万分之一，真的要模拟一万次吗？
如果我写个"万分之一掉某道具",那么它会是rate = rand() % 10000; // 产生个随机数将其 mod 10000 if (rate & 1 ) // 因为是 1/10000 ,所以值域为0-0范围内有效{}else{}
你所说的几率 可以理解成 概率对于一件事物发生的概率，在实验次数较多的情况下用频率来代替是来自于人的直觉模拟的过程大多都是在设置了出现的概率的情况下去验证其出现的频率至于出现概率万分之一，模拟次数理论上应该远大于一万次，因为应该要至少出现两次才能消除偶发性因素的影响
后回答问题，你也可以用以下帐号直接登录
(C)果壳网&&&&京ICP证100430号&&&&京网文[-239号&&&&新出发京零字东150005号&&&&
违法和不良信息举报邮箱：&&&&举报电话：&&&&&&&&值得有志者征服的概率论问题：Aldous-Lyons猜想 （重发）
已有 5298 次阅读
|系统分类:
前几天科学网博客遭攻击，我的博文“值得有志者征服的概率问题：Aldous-Lyons猜想”已无法读取；现重发，供有志者参考。Aldous-Lyons猜想：单模随机网络的有限逼近向开南 &2014年9月 随机图极限一方面诞生于概率学者（理论开创者、小时报告者）（、、）、（美国科学院外籍院士、英国皇家学会会员、小时报告者）等（、）的研究中。另一方面它诞生于组合图论学者（奖得主）、（匈牙利科学院院士等最近至年的研究中、、。由于在信息与计算机科学、统计物理、生物等中存在着大量的各种各样的巨型离散结构（图结构），而（随机）图极限可以研究这些巨型离散结构的渐近行为、各种巨型离散结构间的“相似性”与“接近度”、极限离散结构上的随机过程与概率模型（随机游走、渗流等其它的统计物理力学模型）。图极限对概率论、组合图论、统计物理均具有十分重大的理论意义及应用价值；例如，对诸多模型（一类离散结构上的概率模型）而言，归一化的配分函数的对数的极限，即模型的热力学极限，实际上是一种关于赋权图的图极限。（随机）图极限理论是一个充满挑战的极具发展前景的处于成长期的研究领域（）。由等发起，年月在匈牙利布达佩斯举办了如下的：“”.此暑期学校的专题反映出图极限具有强劲的生命力。图极限有两种重要的极端情形：稠密图极限、极端稀疏图极限。前者主要为图论组合专家所感兴趣，稀疏图极限（现实网络往往是稀疏图）则同时为概率、图论组合学者所感兴趣；概率学者尤其对极端稀疏图极限感兴趣。（极端）稀疏图极限主要由与（亦见），与，与，与（亦见）所发展。、等、、、研究的是极端稀疏图极限。为叙述Aldous-Lyons猜想（）（简记为猜想），设(Gn)n是一有限网络序列；其中网络是指顶点与边具有标记的图，是图的一种推广。令Un是Gn的均匀随机顶点。若对任给的有限网络，rooted网络(Gn,Un)同构于的概率收敛，则称(Gn)n局部收敛或具有随机弱极限。显然此时的极限是一随机网络；且易证它满足质量运输原理，即它是单模的。反之，自然地，这诞生了AL猜想： & & & & & & &任一单模随机图（网络）均是某有限图（网络）序列的随机弱极限（即局部极限）。此猜想在一定意义上由命名，见。对此猜想的理解，见、，与，以及。基于如下事实，猜想是随机图极限理论中十分基本且相当重要的问题。（）与稠密图相比，稀疏图极限理论发展得不够完善。原因在于还不清楚相关的极限对象如何刻画（这诞生了猜想）；以及相关的收敛是一种局部性质，不保持图的某些整体性质。（）注意在稀疏图极限理论中，图（网络）序列的收敛往往是前述随机弱极限（即局部极限）的加强。（）诸多无穷图上的统计物理模型是通过有限图序列上相应模型取局部极限来定义。（）猜想的解决能推出任一可数群都是的，这能导致几个重要猜想的解决；而“每一可数群是群？”是可数群论中的问题。对猜想，有如下的评论：它是随机图极限理论中的“”（）、“”与“”（）、“”（）、“”（）。关于另一类型的随机图极限（随机平面地图的极限）见J. F. Le Gall（法国科学院院士、奖与奖得主）等的、、；及S. Sheffield（奖得主）。因这方面的成就而在作大会报告。猜想对概率论、图论的意义不言而喻。它的解决对群论起推动作用，即可推出“任一有限生成群是的”，进一步，“任一可数群是的”。群由奖、奖得主引进；诞生于他对符号动力系统中的猜想（）的研究；名字“”由所取。在可数群理论中，有如下两个（）：任一可数群都是群？都是群？注意群是群。此外它的解决还可证明算子理论中十分著名的有多年历史的（奖得主）嵌入猜想对群代数成立，即弱形式的嵌入猜想成立。嵌入猜想（）是算子理论中最重要的猜想之一，与算子代数版本的第问题等价；其近况见。、曾在一年预印本中对猜想给出了一个错误的证明；见与。、认为对度有界的单模随机图（网络），此猜想成立（、）；此情形下的猜想仍可推出“任一可数群是群”、猜想与弱形式的嵌入猜想。借鉴研究双曲平面的的一个想法，证明了此猜想对任一度有界的单模随机树成立。将的结论推广至网络。最近利用不变渗流重证了的结论、：猜想对支撑在树上的单模随机网络成立。此外，（）证明了超有限情形的猜想；见。猜想值得有志者去征服。
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & 参考文献. 261 (12), (2011), . (2013), 319-401.
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自向开南科学网博客。链接地址：
上一篇：下一篇：
当前推荐数：1
推荐到博客首页
评论 ( 个评论)
扫一扫，分享此博文
作者的精选博文
作者的其他最新博文
热门博文导读
Powered by
Copyright &扫码下载官方APP
&&概率论与数理统计是研究随机现象客观规律的数学学科。通过本课程的学习，使学生理解概率论与数理统计的基本概念，掌握它的基本理论和方法。从而使学生初步掌握处理随机问题的基本思想和方法，培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。&&本课程共9章39讲，内容包括随机事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、单因素试验的方差分析和一元线性回归。
第一章 随机事件与概率&&&&课程说明&&& 第1讲 随机事件& &&1.1.1&必然现象与随机现象& &&1.1.2 随机试验与事件、样本空间& &&第2讲&事件的关系与运算& &&第3讲 古典概率& &&1.3.1 古典概率的定义与计算& &&1.3.2 概率的性质& & 第4讲几何概率& &&第5讲 统计概率& &&第6讲 概率的公理化定义第二章 条件概率与独立性& &&第7讲 条件概率、乘法定理& 第8讲 全概率公式& 第9讲 贝叶斯公式& 第10讲 事件的独立性 &&2.4.1 两个事件的独立性 &&2.4.2 多个事件的独立性& &第11讲 重复独立试验、二项概率公式第三章 随机变量及其分布& 第12讲 随机变量的概念& 第13讲 离散型随机变量& 3.2.1 概率分布列& 3.2.2 0-1分布（伯努利分布、两点分布）& 3.2.3 二项分布& 3.2.4 泊松分布& 3.2.5 几何分布& 3.2.6 超几何分布 第14讲 随机变量的分布函数&第15讲 连续型随机变量& 3.4.1 连续型随机变量、概率密度& 3.4.2 均匀分布& 3.4.3 指数分布&第16讲 正态分布&第17讲 随机变量函数的分布第四章 多维随机变量及其分布 &第18讲 多维随机变量及其分布函数、边缘分布函数&第19讲 二维离散型随机变量&第20讲 二维连续型随机变量 &4.3.1 概率密度及边缘概率密度 &4.3.2 二维均匀分布 &4.3.3 二维正态分布&第21讲 随机变量的独立性&第22讲 二维随机变量函数的分布& 4.5.1 和函数的分布& 4.5.2 瑞利分布& 4.5.3 max(X,Y)及min(X,Y)的分布&第23讲 条件分布第五章 随机变量的数字特征与极限定理&第24讲 数学期望& 5.1.1 离散型随机变量的数学期望& 5.1.2 连续型随机变量的数学期望& 5.1.3 随机变量函数的数学期望& 5.1.4 数学期望的性质&第25讲 方差& 5.2.1 方差的概念& 5.2.2 方差的性质&第26讲 协方差和相关系数、矩&第27讲 大数定律& 5.4.1 切比雪夫不等式& 5.4.2 大数定律&第28讲 中心极限定理第六章 数理统计的基本概念&第29讲 总体与样本& 6.1.1 数理统计的基本问题& 6.1.2 总体& 6.1.3 样本&第30讲 2分布，分布和分布& 6.2.1 2分布& 6.2.2 分布& 6.2.3& 分布&第31讲 统计量及抽样分布第七章 参数估计&第32讲 点估计& 7.1.1 矩估计法& 7.1.2 最大似然估计法& 7.1.3 鉴定估计量的标准&第33讲 区间估计& 7.2.1 单个正态总体参数的区间估计& 7.2.2 两个正态总体参数的区间估计 &7.2.3 大样本区间估计第八章 假设检验&第34讲 假设检验的基本概念& 8.1.1 问题的提出& 8.1.2 假设检验的基本思想& 8.1.3 假设检验中的两类错误&第35讲 单个正态总体参数的显著性检验& 8.2.1 检验& 8.2.2 检验& 8.2.3 2检验&第36讲 两个正态总体参数的显著性检验& 8.3.1 检验（续）& 8.3.2& 检验期末考试 第37讲 非参数假设检验—拟合优度检验第九章 单因素试验的方差分析及一元线性回归&第38讲&单因素试验的方差分析 第39讲 一元线性回归
微积分，线性代数。
单元测验占5，论坛讨论占％（注意：讨论得分需要回答课堂所留开放性问题才能取得），期末考试占40%, 按百分制计分，60分至79分为合格证书，80分至100分为优秀证书.
王勇主编，方茹、周永春、李朝艳、田波平、王勇编.概率论与数理统计（第2版）. 北京：高等教育出版社，2014.方茹、李朝艳、文海玉 刘伟、陈佳奇编.概率论与数理统计综合训练.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2017.周永春、陈佳奇编.概率论与数理统计同步辅导与习题解答.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2017.
由高教社联手网易推出，让每一个有提升愿望的用户能够学到中国知名高校的课程，并获得认证。
| 京ICP备号-2 |
(C) icourse163.org概率论问题_百度文库
赠送免券下载特权
10W篇文档免费专享
部分付费文档8折起
每天抽奖多种福利
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
概率论问题
阅读已结束，下载本文需要
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢