theory of probability是什麼意思，theory of probability的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[數] 概率論

例句

FFT have extensive applications in the field of digital signal processing, theory of probability and so on.

而快速傅立葉變換（FFT）在數字信號處理、概率論等領域中具有非常廣泛的應用。

Through the theory of probability, we show the formula of the trinomial option pricing model for finite periods in a stock market.

利用概率論的理論，推導出了某一假定證券市場中有限周期買入期權的三項式期權定價公式。

In this paper, we study the correlation properties with the theory of probability and spectrum for non-linear combiners with memory.

本文主要利用概率論和頻譜理論的方法對帶記憶的非線性組合生成器的相關性進行了研究。

In this paper, we build up a reasonable probabilistic model for the nonlinear combiner with memory and analyze its correlation properties with the theory of probability and spectrum.

本文主要對帶記憶的非線性組合生成器建立了概率模型，并利用概率論和頻譜理論的方法對其相關性進行了研究。

The mathematical theory of probability was unknown until that time and you can see that insurance suddenly made an appearance at that time.

在那之前，概率的數學理論，是不存在的，而隨着概率論的出現，保險業也突然出現了。

專業解析

概率論（Theory of Probability）是數學的一個分支，研究隨機現象數量規律的學科。它以嚴格的公理化體系為基礎，分析事件發生的可能性及其内在數學結構。以下是其核心要點：

數學基礎與公理化定義
概率論的核心是柯爾莫哥洛夫（Andrey Kolmogorov）于1933年提出的公理化體系。該體系将概率定義為滿足非負性、規範性和可列可加性的測度，将隨機事件映射到[0,1]區間内，為現代概率論奠定了數學基礎。
核心概念與定理
包括條件概率、貝葉斯定理、大數定律和中心極限定理。例如貝葉斯定理通過公式

$$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$

描述事件間條件關系的動态更新過程，廣泛應用于統計學和機器學習領域。
應用領域
概率論支撐着統計學、金融風險評估、量子物理等多個學科。在通信工程中，香農（Claude Shannon）利用概率模型建立信息論，解決信號傳輸的隨機噪聲問題（參考：MIT《概率系統分析》課程大綱）。
學科發展裡程碑
費馬與帕斯卡1654年關于賭博問題的通信被視為概率論起源，20世紀蘇聯數學學派将其發展為嚴格的分析學科（來源：《概率論導引》William Feller著）。

通過嚴格的數學語言描述不确定性，概率論已成為現代科學與工程決策的重要工具，其方法體系在IEEE《信息論彙刊》等權威期刊中被持續拓展。

網絡擴展資料

概率論（Theory of Probability）是數學的一個分支，研究隨機現象或不确定性事件的規律性，通過數學模型量化事件發生的可能性。以下是其核心要點：

1. 基本定義

概率論的核心目标是分析“隨機事件”的可能性和規律。例如：

隨機事件：結果不确定的現象，如抛硬币（正反面）、骰子點數、天氣變化。
概率：用數值（0到1之間）表示事件發生的可能性，0為不可能，1為必然。

2. 公理化基礎

1933年，數學家柯爾莫哥洛夫提出概率論的公理化體系，定義了三大公理：

非負性：任何事件的概率非負，即 ( P(A) ge 0 )。
規範性：所有可能事件的概率總和為1，即 ( P(Omega) = 1 )（(Omega)為樣本空間）。
可列可加性：互斥事件的概率可相加，即 ( P(A cup B) = P(A) + P(B) )（若(A)與(B)互斥）。

3. 核心概念

隨機變量：描述隨機結果的變量（如骰子的點數）。
概率分布：隨機變量取不同值的概率規律（如正态分布、二項分布）。
期望與方差：衡量隨機變量的平均結果（期望）和波動程度（方差）。
條件概率與獨立性：事件間的依賴關系，如 ( P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)} )。

4. 重要定理

大數定律：大量重複試驗中，頻率趨近于概率。
中心極限定理：獨立隨機變量之分布趨近正态分布。
貝葉斯定理：基于新信息更新概率，公式為： $$ P(A|B) = frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$

5. 應用領域

統計學：數據分析和假設檢驗。
金融學：風險評估和投資決策。
人工智能：機器學習中的概率模型（如貝葉斯網絡）。
自然科學：量子力學、氣象預測等。

如果需要進一步學習，建議參考數學教科書（如《概率論與數理統計》）或線上課程（如Coursera的概率基礎專項課程）。

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