Download miễn phí Các vấn đề trong toán học
Khó khăn trong việc tính toán xác suất nằm ở việc xác
định số sự kiện có thể xảy ra (possible events): đếm số lần
xuất hiện của mỗi sự kiện, và đếm số lượng sự kiện có thể
xảy ra đó. Đặc biệt khó khăn trong việc rút ra một kết
luận có ý nghĩa từ các xác suất tính được. Một bài toán đố
thú vị, bài toán Monty Hall sẽ cho thấy điều nà
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Xác suất với toán họcTiên đề xác suất tạo thành nền tảng cho lý thuyết xác suất.
Việc tính toán các xác suất thường dựa vào phép tổ hợp
hay áp dụng trực tiếp các tiên đề. Các ứng dụng xác suất
bao gồm thống kê, nó dựa vào ý tưởng phân bố xác suất
và định lý giới hạn trung tâm.
Để minh họa, ta xem việc tung một đồng xu cân đối. Về
mặt trực quan, xác suất để head xuất hiện phía trên là
50%; nhưng phát biểu này thiếu tính toán học - Vậy con
số 50% có ý nghĩa thực sự thế nào trong ví dụ này?
Một hướng là dùng định luật số lớn. Giả sử là ta thực hiện
một số lần gieo đồng xu, với mỗi lần gieo là độc lập nhau
- nghĩa là, kết quả của 2 lần gieo khác nhau là độc lập
nhau. Nếu ta tiến hành N lần gieo (trials), và đặt NH là số
lần mà mặt head xuất hiện, thì với tỉ lệ NH/N.
Khi số lần gieo N trở nên lớn, ta kì vọng rằng tỉ lệ NH/N sẽ
tiến gần hơn đến giá trị 1/2. Điều này cho phép ta định
nghĩa xác suất Pr(H) của mặt head xuất hiện là giới hạn,
khi N tiến ra vô cùng, của chuỗi các tỉ lệ này:
Trong thực tế, dĩ nhiên ta không thể tiến hành vô hạn lần
các lần gieo được; vì thế, nói chung công thức này áp
dụng chính xác cho tình huống khi mà chúng ta biết được
một xác suất cho sắn (a priori) cho một kết quả đầu ra
nào đó (mà trong ví dụ này là thông tin đồng xu cân đối).
Khi đó, định luật số lớn phát biểu rằng, khi cho biết
Pr(H), và với một số nhỏ bất kì ε, luôn tồn tại một giá trị n
sao cho với mọi N > n,
Khía cạnh thông tin cho sẵn a priori của hướng tiếp cận
này đôi khi gặp khó khăn trong thực tiễn. Ví dụ, trong với
kịch Rosencrantz and Guildenstern are Dead của Tom
Stoppard, một nhân vật gieo đồng xu mà luôn xuất hiện
mặt head, sau 100 lần gieo. Ông ta không thể xác định
đây là sự kiện ngẫu nhiên hay không - vì dù sao, điều này
vẫn có thể xảy ra với đồng xu cân đối (dù hiếm).
Những chú ý khi tính toán xác suất
Khó khăn trong việc tính toán xác suất nằm ở việc xác
định số sự kiện có thể xảy ra (possible events): đếm số lần
xuất hiện của mỗi sự kiện, và đếm số lượng sự kiện có thể
xảy ra đó. Đặc biệt khó khăn trong việc rút ra một kết
luận có ý nghĩa từ các xác suất tính được. Một bài toán đố
thú vị, bài toán Monty Hall sẽ cho thấy điều này.
Để học thêm về cơ bản của lí thuyết xác suất, xem bài viết
về tiên đề xác suất và định lý Bayes giải thích việc sử
dụng xác suất có điều kiện trong trường hợp sự xuất hiện
của 2 sự kiện là có liên quan nhau.
Ứng dụng của xác suất với đời sống hàng ngày
Ảnh hưởng chính của lý thuyết xác suất trong cuộc sống
hằng ngày đó là việc xác định rủi ro và trong buôn bán
hàng hóa. Chính phủ cũng áp dụng các phương pháp xác
suất để điều tiết môi trường hay còn gọi là phân tích
đường lối.
Lý thuyết trò chơi cũng dựa trên nền tảng xác suất. Một
ứng dụng khác là trong xác định độ tin cậy. Nhiều sản
phẩm tiêu dùng như xe hơi, đồ điện tử sử dụng lý thuyết
độ tin cậy trong thiết kế sản phẩm để giảm thiểu xác suất
hỏng hóc. Xác suất hư hỏng cũng gắn liền với sự bảo
hành của sản phẩm
...