考研数学概率论怎么复习的

1.**理清基础概念**:概率论是建立在一系列基础概念之上的,包括样本空间、事件、概率等。在备考过程中,务必先理清这些基础概念,打好基础。2.**掌握常见概率分布**:概率论中常见的概率分布包括二项分布、正态分布、泊松分布等。要熟练掌握它们的性质、计算方法和应用场景。3.**多做题**:概率论是需要多做...

美国数学大奖首位女性华人得主!她说:我只是一个普通人

Werner是概率论和几何概率领域的领军人物,他在SLE方向的研究工作使人们重新理解随机几何现象如何在二维空间中发挥作用,他向王艺霖抛出了一个问题,“看一下SLE曲线绕过一个点时的大偏差性质。”循着这个问题,王艺霖联想到了布朗运动大偏差,于是她引入了一个称为Loewner能量的概念,很快解决了导师抛出的第一个问题。但...

数学史有什么用?——译自Ben Orlin本·奥尔林的《数学和烂插画...

当时,概率指的是我们对作证权威的尊重程度。它的意思类似于“值得认可”。一个“可能”的事实来自像李维(Livy,TitusLivius,公元前59年-公元17年,历史学家,古罗马)或波利比乌斯(Polybius,公元前200年-前118年,历史学家,古希腊)这样受人尊敬的人;一个“不可能”的事实来自某个不知名的抄写员。哈金引用了...

考研余丙森和张宇概率基础跟谁

概率论的核心在于理解基本概念,比如随机事件、概率、条件概率等。建议在复习时,结合以下几个方面进行深入学习:随机变量:了解离散和连续随机变量的定义及其分布。常见分布:如正态分布、二项分布和泊松分布,掌握它们的性质和应用。大数法则与中心极限定理:这些是概率论中的重要定理,理解其含义及应用场景。3.习题...

人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

“人工智能”是一个广泛的概念,目的是让机器像人一样思考和执行任务。“机器学习”是实现人工智能的一种方法,目的是从数据中学习规律,传统的机器学习需要人工确定数据特征。“深度学习”是机器学习的一个特定分支,基于神经网络,能够自动学习数据特征。

贝叶斯学派与频率学派,统计学领域的两大学派:究竟谁正确?

到目前为止,我们看到至少有三种针对概率的观点:传统频率派,以本书作者杰恩斯为代表的客观贝叶斯派,以及以德菲内蒂为代表的主观贝叶斯派.这里将概率的古典定义和统计定义都归到频率派里,因为两者都是用两个数的比值(频率)来定义概率的.贝叶斯派其实还包含经验贝叶斯派等,这里姑且不论.有一个基本的问题:如果将概率论视...

“庆祝中国科学技术大学成立六十周年—杰出校友数学论坛”之徐佩...

报告会上,徐佩教授首先简明扼要地回顾了概率论的定义及发展历史。顾名思义,概率论是研究概率的数学分支,所以首先要弄清概率是什么,它是否客观存在。徐佩教授重点向大家说明如何将概率这样的模糊概念转化成为一门严格的数学科学,并简要介绍了概率论中的重要概念和研究对象(Markov过程、鞅、Brown运动等)与研究方法,...

概率论可能是地球上最难掌握的学科了,应该没有人能完全理解它

频率主义是一种概率论的解释和方法论,它定义概率为一个事件在长期重复试验中发生的相对频率。根据频率主义的观点,概率是一个客观的量,它反映了特定事件发生的长期趋势或规律性。与量子力学不同,概率理论没有办法直接通过实验来测试。事实上,它在物理学中之所以有效,是因为物理结果对预测它们的概率理论非常不敏感!

人机混合智能:新一代智能系统的发展趋势

从认识论的角度看,“should”是指在描述一个事物的状态和特性的参数(或变量)的众多数值中取其最大值或极大值,“being”是指从描述事物状态和特性的参数(或变量)的众多数值中取其任意值。从价值论的角度来看,“should”是指在描述一个事物的价值状态和价值特征的众多参数(或变量)中取其最大值或最大值,“being...

如何让自己在“输”的时候仍然获益?

1、每人带走75万美元,两人无论输赢都确保都有不菲奖金;2、在最后的比赛里,赢家拿走剩下的50万美元。两位职业牌手,都为自己“买了保险”。这是一个有趣的金额设定,分成比例大约接近于黄金分割点的位置。二人不用说都是概率高手,他们比专业人士更理解现实世界的概率本质,因为他们是用真金白银下注。他们知道...