概率 景观 彩票 大奖
Verilog 随机数及概率分布
转载:7.3 Verilog 随机数及概率分布 | 菜鸟教程 (runoob.com) 随机数 Verilog 中使用系统任务 $random(seed) 产生随机数,seed 为随机数种子。 seed 值不同,产生的随机数也不同。如果 seed 相同,产生的随机数也是一样的。 可以为 seed 赋 ......
概率空间
有关概率的概念通常是难以直观地加以解释地,直观常常会犯错。因此为了看清概率论的全貌,我们首先要了解概率论的基本概念和公理。 概率空间包括三部分:样本空间、事件集和概率测度。我们在离散情形下对此已经有一定了解了。下面我们给出连续情形下概率空间的定义。 algebra与\(\sigma\)-algebr ......
买彩票能中大奖?用Java盘点常见的概率悖论 | 京东云技术团队
引言 《双色球头奖概率与被雷劈中的概率哪个高?》 《3人轮流射击,枪法最差的反而更容易活下来?》 让我们用Java来探索ta们! 悖论1:著名的三门问题 规则描述:你正在参加一个游戏节目,你被要求在三扇门中选择一扇:其中一扇后面有一辆车;其余两扇后面则是山羊。你选择了一道门,假设是一号门,然后知道门 ......
概率统计 - 方差,标准差(均方差),均方误差
定义 方差:描述数据与均值的偏离程度 标准差:为了更直观的描述数据与均值的偏离程度,标准差=√方差 均方误差:描述数据与真实值的偏离程度 方差计算示例 求下面一组数的方差:1 2 3 4 5a) 先求平均数(1+2+3+4+5)/5=3b) 再求各个数与均值差的平方和∑(x-E(x))2=(1-3) ......
概率期望学习笔记
# 概率和期望 - 古典概型: - 试验只有有限个基本结果 - 试验的每个结果出现的可能性是相同的 ### 概率的二项式分布 $P(X=k)=C_n^kP^k(1-p)^{n-k}$ ### 期望的可加性 - 用期望的可加性计算时,注意:不考虑所有其他无关变量(不论是否有影响),只考虑当前变量! $ ......
概率期望
## [Broken robot](https://www.luogu.com.cn/problem/CF24D) 设 $f[i][j]$ 表示从 $(i,j)$ 到最后一行的期望步数。 状态转移方程: $$f[i][j]=\begin{cases}\frac{1}{4}(f[i][j]+f[i][ ......
概率与统计
# 概率与统计 为了方便,有以下定义: 设有一个数列 ${x_n}$。不同的值有 $k$ 个。每个值的出现频次构成一个数列 ${f_k}$,每个值出现的频率构成一个数列 ${p_k}$,每个 $p_i = \frac{f_i}{n}$。 ## I 平均数 > 1. 平均数 $\text{(Avera ......
概率和统计的关系
对于个体来说,有概率但是不一定发生。 但是从群体统计学角度来说,则容易看出端倪。 因此,可以说统计学是对概率的验证(根据事件发生的结果,来验证概率是否正确,后验),也可以是估计(根据事件结果给定一个初始的概率,先验)。 ......
概率 DP
一直在等学习概率论这门课后再开,但是老师一节课讲的内容我两分钟就能看完,恰巧昨天打了一次比赛遇到求期望DP,是时候学一下了。 概率DP主要用于求解期望、概率等题目。 转移方程有时比较灵活。 一般求概率是正推,求期望是逆推。通过题目可以体会到这点。 ——by kuangbin 首先先推荐几篇参考的论文 ......
概率与数学期望笔记
### 概率论 样本点:一个随机试验的某种可能的结果。 样本空间 $Ω$:所有可能结果构成的集合 随机事件 $A$:在一个给定的样本空间中,样本空间的子集,即由多个样本点构成的集合。 随机变量 $P(A)$:把样本点映射为实数的函数,分为离散型、连续型。离散型随机变量的取值为有限或实数。 我们称 $ ......
阿里云产品测评赢大奖丨云原生网关 MSE-Higress
MSE-Higress 提供了流量调度、服务治理、安全防护等能力,并深度集成 Dubbo、Nacos、Sentinel 等微服务技术栈,提升网关链路的整体性能、降低部署和运维成本,同时支持 Nginx Ingress 的平滑迁移,帮助用户零成本快速迁移到 MSE-Higress。 ......
米哈游笔试概率题(阅读理解!!!)
第三道题考试没做出来,今天网上找到原题描述,才发现是理解有误。 ## 题意 题目背景为元神和星穹铁道的抽卡系统,我也不玩,根本不懂什么大保底机制。 务必理解:当抽到常驻5星后,触发了**大保底机制**,**以后每抽一发**有p的概率抽到当期5星,其余的1-p概率不出5星。 再结合题意,一定要明白:8 ......
[学习笔记] 概率 & 期望
# 一、一些定义 注:以下定义 **并非** 严谨定义,只是便于理解。 - $P(A)$:事件 $A$ 发生的概率。 - $E(X)$:随机变量 $X$ 的期望值,有公式 $E(X) = \displaystyle \sum_{w}w \times P(X = w)$。 - 独立事件:两个事件 $A ......
概率dp_C++详解
#引入 概率 DP 用于解决概率问题与期望问题,建议先对概率和期望的内容有一定了解。一般情况下,解决概率问题需要顺序循环,而解决期望问题使用逆序循环,如果定义的状态转移方程存在后效性问题,还需要用到 高斯消元 来优化。概率 DP 也会结合其他知识进行考察,例如 状态压缩,树上进行DP转移等。 #求法 ......
离散概率论2
上文:[离散概率论1](https://www.cnblogs.com/wangwenhan/p/17592862.html "离散概率论1") # 性质: - 1.$P (\Omega) =1,P(\emptyset) =0$ - 2.$P (A) =1-P(\bar{A} )$ - 3.次可加性 ......
离散概率论
## 起源: 有两个赌徒,7局4胜,赢了的获得1000元。结果只进行了一半就不得已结束。甲赢了3局,乙赢了1局,怎么分钱? 最公平的分发就是按获胜的概率分,如果继续进行,甲有87.5%的概率获胜,分得875元,乙分得125元。 这是最初的概率,但是生活中概率有很多滥用:降水概率(频率),色子(概率) ......
Codeforces Round 105 (Div. 2) - D. Bag of mice DP 或 记忆化搜索 求概率
# [D. Bag of mice](https://codeforces.com/contest/148/problem/D) ## 题意 待补充~ ## 思路 可利用 DP 或者记忆化搜索求解本问题,实际上这两个方法等价。 ## 代码 - 记忆化搜索 ```cpp //>>>Qiansui #i ......
k8s概率与实际应用
前言: k8s的全称是kubernetes,取头尾的字母中间有8个字母所以简称为k8s,它的诞生是为了解决庞大的集群管理,提供了更为便捷的管理方案;由于k8s是一个庞大的集群管理平台,所以此文只介绍简单的使用方式和一些需要了解的基础感念;在工作中,我们极少可能会自己搭建k8s所以此文也不去接受如何搭 ......
概率论与数理统计预习提纲
以下是概率论与数理统计的预习提纲的 Markdown 格式示例: ## 概率论与数理统计预习提纲 ### 1. 概率基础 - 随机试验与样本空间 - 事件与事件间的关系 - 概率的定义与性质 - 古典概型与几何概型 ### 2. 条件概率与独立性 - 条件概率的定义与性质 - 独立事件与事件序列 - ......
概率期望学习笔记总结
# 一. # OSU! ## 题目背景 原 《产品排序》 参见P2577 ## 题目描述 osu 是一款群众喜闻乐见的休闲软件。 我们可以把 osu 的规则简化与改编成以下的样子: 一共有 $n$ 次操作,每次操作只有成功与失败之分,成功对应 $1$,失败对应 $0$,$n$ 次操作对应为 $1$ ......
【学习笔记】【数学】概率与期望
## 前言 如果不小心发表出去了那么大概率是我手滑点错了,没有更新完那就是我也在学,有问题请@我。 另外有同学告诉我概率期望其实是动态规划? 基础知识: 互斥事件:事件 $A$ 和 $B$ 的交集为空, $A$ 与 $B$ 就是互斥事件,也叫互不相容事件。 也可叙述为:不可能同时发生的事件。 如 $ ......
m通过概率整形技术对1024QAM进行星座图整形,并输出GMI指标
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 对于现有开销为20%左右的FEC,Pre FEC 的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和 SNR之间的理论关系,我们可以得到不同阶数QAM调制格式时,达到纠前无误码的Required SNR。假设对于QPSK和 ......
行业追踪,2023-07-20,减速器,磷化工大概率是短期的风向板块
# 自动复盘 2023-07-20 **凡所有相,皆是虚妄。若见诸相非相,即见如来。** **k 线图是最好的老师,每天持续发布板块的rps排名,追踪板块,板块来开仓,板块去清仓,丢弃自以为是的想法,板块去留让市场来告诉你** **跟踪板块总结:** 1. 成交额超过 100 亿 2. 排名靠前,m ......
概率题的注意
# 正难则反 例题 [矩形粉刷](https://tg.hszxoj.com/contest/35/problem/9) 此时显然我们很难求出刷 $k$ 次被刷到的期望,那我们只要在每个点用 $1$ 减刷 $k$ 次还不被刷到的概率再乘上贡献就可以知道刷 $k$ 次的期望辣 # 注意概率 还是上面的 ......
概率生成函数
如果 $X$ 是一个取非负值的随机变量的话,它的概率生成函数(probability generating function,PGF)是: $$G_X(z)=\sum_{k\ge 0}P\left(X=k\right)z^k$$ ### 性质 - $G_X(1)=1$ 显然成立 - $G_X'(1) ......
概率期望的更多应用
## 关于概率期望的更多应用问题(更新中) ### 1.与方差有关的,可以推导出D(x)=E(x的平方)-E平方(X) 推导过程见下图:(博客园图片太水了,就用的luogu的) ![](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/josn2da2.pn ......
概率期望做题方法总结
1.概率 其实我个人感觉我概率是非常不错的。 常有的求解方法为 a.定义法(发生次数/总次数) b.dp大法(常用于有顺序的应用题) c.然后就是乱搞贪心(也不失为一种选择) d.还有排列组合也有可能 2.期望 期望中,我对“无限不可列”的那种非常恼火,这种情况只有两种做法,期望dp或者定义法(部分 ......
CF Fish(状压dp+记忆化搜索+概率dp)
### 题目描述 n fish, numbered from 1 to n, live in a lake. Every day right one pair of fish meet, and the probability of each other pair meeting is the sa ......
期望概率DP
## 期望的线性性 >![image-20230711134127015](https://zeoy-typora.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image-20230711134127015.png) > >![image-20230711140132449](http ......
Probability•概率的公理化定义•确定概率的方法{频率, 古典, 几何, 主观}•Joseph Louis Bertrand贝特朗奇多解论源于概率建模及其样本空间可有多种假设4
Probability 概率的公理化定义 * 非负性 * 正则性 * 互不相容的**可列可加性** 确定概率的方法: * 频率 * 古典 * 几何: 约会题:时间段内等一段时间 Buffon's Needle + Monte-Carlo Method: 针中心与最近直线的距离 K与夹角α * 主观: ......