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1)  probaility
概率,几率
2)  geometric probability
几何概率
1.
A cluster analysis approach based on geometric probability has been put forth,which gradually generates a hierarchical classification scheme in top-down order.
针对现有非监督分类方法不能自动确定最佳分类数、对包含噪声的大数据集适应性差的问题,提出了一种基于几何概率的聚类分析方法,即按照先分大类、后分小类、逐层细分的顺序来确定分类方案,其同一分类层次上不同子类进一步细分的步骤相同,但执行过程彼此相互独立。
2.
The author put forth the H function,which is capable of measuring the distributive characteristics of a two dimension discrete point set in a square,and derives its analytical expression theoretically based on geometric probability.
作者以几何概率为理论基础,提出测度正方形区域内2维离散点集分布特征的H函数并推导其解析表达式,运用H函数设计和实现了集聚型2维离散点集结构信息提取的通用算法。
3.
In this paper, we study the geometric probability problem of the random pairs of needles intersecting a convex body K.
本文研究了随机针偶与凸体K相交的几何概率,利用有向直线偶的运动不变密度公式,获得了针偶的运动不变密度公式,从而进一步得到随机针偶与凸体K相交且针偶的交点属于K的几何概率。
3)  geometrical probability
几何概率
4)  Geometry probability
几何概率
1.
In this article,the author spreads the whole probability from the scattered style to the continual style by using the know ledge of infinitesimal calculus and provides its applied example in resowing geometry probability problems.
利用微积分知识把离散型全概率公式推广到连续型,并给出在几何概率问题上的应用实例。
2.
By analyzing two geometry probability questions,this paper probes int o the ways to set up the geometry model in the space and on the plane,and reve al the mutual connections between geometry probability and its corresponding pr oblems and their evolution process visually from the angle of geometry and calc ulus.
通过对两个几何概率问题的分析 ,探讨了其几何模型在空间和平面上的建立方法 ,并从几何和微积分角度 ,直观揭示了几何概率与其对应问题的相互联系及演变过
5)  hypergeometrical probability
超几何概率
6)  geometric probability theory
几何概率论
补充资料:概率
概率
probability

   随机事件出现的可能性的量度。概率论最基本的概念之一。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试,某件事发生的可能性是多少,这都是概率的实例。
   在一个特定的随机试验中,称每一可能出现的结果为一个基本事件,全体基本事件的集合称为基本空间。随机事件(简称事件)是由某些基本事件组成的,例如,在连续掷两次骰子的随机试验中,用ZY分别表示第一次和第二次出现的点数,ZY可以取值1、2、3、4、5、6,每一点(ZY)表示一个基本事件,因而基本空间包含36个元素。“点数之和为2”是一事件,它是由一个基本事件(1,1)组成,可用集合{(1,1)}表示“点数之和为4”也是一事件,它由(1,3),(2,2),(3,1)3个基本事件组成,可用集合{(1,3),(3,1),(2,2)}表示。如果把“点数之和为1”也看成事件,则它是一个不包含任何基本事件的事件,称为不可能事件。在试验中此事件不可能发生。如果把“点数之和小于40”看成一事件,它包含所有基本事件 ,在试验中此事件一定发生,所以称为必然事件。若A是一事件,则“事件A不发生”也是一个事件,称为事件A的对立事件。实际生活中需要对各种各样的事件及其相互关系、基本空间中元素所组成的各种子集及其相互关系等进行研究。
    古典概率  古典概率讨论的对象局限于随机试验所有可能结果为有限个等可能的情形,即基本空间由有限个元素或基本事件组成,其个数记为n,每个基本事件发生的可能性是相同的。若事件A包含m个基本事件,则定义事件A发生的概率为p(A)=mn,也就是事件A发生的概率等于事件A所包含的基本事件个数除以基本空间的基本事件的总个数,这是P.-S.拉普拉斯的古典概率定义,或称之为概率的古典定义。历史上古典概率是由研究诸如掷骰子一类赌博游戏中的问题引起的。计算古典概率,可以用穷举法列出所有基本事件,再数清一个事件所含的基本事件个数相除,即借助组合计算可以简化计算过程。
    几何概率   若随机试验中的基本事件有无穷多个,且每个基本事件发生是等可能的,这时就不能使用古典概率,于是产生了几何概率。几何概率的基本思想是把事件与几何区域对应,利用几何区域的度量来计算事件发生的概率,布丰投针问题是应用几何概率的一个典型例子。
    概率的频率定义   随着人们遇到问题的复杂程度的增加,等可能性逐渐暴露出它的弱点,特别是对于同一事件,可以从不同的等可能性角度算出不同的概率,从而产生了种种悖论。另一方面,随着经验的积累,人们逐渐认识到,在做大量重复试验时,随着试验次数的增加,一个事件出现的频率,总在一个固定数的附近摆动,显示一定的稳定性。R.von米泽斯把这个固定数定义为该事件的概率,这就是概率的频率定义。从理论上讲,概率的频率定义是不够严谨的。A.H.柯尔莫哥洛夫于1933年给出了概率的公理化定义。
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参考词条