计算机是如何实现确定的概率的

电脑教程010

计算机是如何实现确定的概率的,第1张

第一题:设雷达失灵为事件A,计算机失灵为事件B,报警器不失灵即为事件 A非与B非的点积(即同时发生) P(A非与B非的点积)=A非与B非的点积=(1-A)×(1-B)=(1-0.1)×(1-0.2)=0.72 第二题:设甲中靶为事件A,乙中靶为事件B,丙中靶为事件C,至少有一个事件发生也就是甲乙丙都不中靶的对立事件,即A非·B非·C非的对立事件,P(A+B+C)=1-P(A非·B非·C非)=1-(1-P(A))(1-P(B))(1-P(C))=1-0.5×0.4×0.3=0.94

大家在日常工作当中所处理的垃圾邮件过滤,打tag等,可能是最为大众熟知的概率论的应用

说到学习概率论,有些同学可能会有个误解,认为概率论跟他的学习和生活没有多少实际的联系,也可能他根本就用不到概率论的地方,所以他就不用功学习这个学科。

其实这是同学们没有理解概率论在生活中的应用有哪些,让我们先来了解一下,概率论在计算机科学中的应用有哪些?

我姑且不说那些当前热门的科技应用,比如什么谷歌PageRank算法、比如链路复用技术、比如数字链路通信追踪预测、还有语音识别和路线规划,这些东西说得比较高深,似乎真的离我们的生活太远。

我就说说我们最熟悉的电脑关于概率论应用的问题。关于计算机的磁盘错误统计分析,以及在计算机当中如何建模这个问题,可能会应用到相当多的概率论问题。

通过概论论,很多大型的计算机公司会运用概率论去分析自家产品的磁盘错误,通过详细的分析,工程师们就会得到相应的磁盘寿命、扇区错误的分布等等计算结果,然后研究人员就可以建立数学模型去分析各种纠错码的可靠性。

大家在日常工作当中所处理的垃圾邮件过滤,打tag等,可能是最为大众熟知的概率论的应用,你不要说你和这个无关。这项工作是基于全概率公式的贝叶斯分类算法,就是概率论在我们实际工作中最基本的应用。

有些同学在学习的过程中,是带着问题去学习,这种学习方式当然效率的确会高。如果当你将来遇到一些工作比较棘手,它必须要用到概率论知识才能解决的问题时,你才开始学习概率论,那个时候可能已经太晚了。