概率论相关论文-概率论相关论文选题

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健优化设计方法研究〕·〔复杂系统可靠性工程相关理论及技术研究〕·〔故障部件不可修复如新的线形相邻n中连续k系统的可靠性分析〕·〔基于目的和空间正交分解的布局启发式算法的研究〕·〔考虑失效相关时不可修复工程系统的可靠性分析〕·〔多维数值积分的数论方法及其在构造可靠度分析中的应用〕·〔三维位势场快速多极界限元法〕·〔大规模动态经过优化的拟序贯算法研究〕·〔不确定性构造的分析方法研究〕·〔非线性构造随机分析数值模仿的方法研究〕哪位有概率论与数理统计的论文？是2篇？各一份还是什么？概率论与数理统计〞是理工科大学生的一门必修课程，由于该学科与生活理论和科学试验有着严密的联络，是很多新发展的前沿学科(如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等)的基础，因而学好这一学科是特别主要的。�“概率论与数理统计〞的学习应重视的是概念的理解，而这恰是广阔学生所忽略的，在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量〞、“为什么要引进随机变量〞仍说不清楚。对于牵涉随机变量的独立，不相关等概念更是无从着手，这一方面是由于高等数学处理的是“确定〞的事件。如函数y=f(x)，当x确定后y有确定的值与之对应。而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的，我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率，要建立用“不确定性〞的思维方法往往比较困难，假如套用确定性的思维方法就会出错。由于基本概念没有搞懂，即便是特别简单的题目也难以得分。进而造成低分多的现象。另一方面由于概率论中牵涉的计算技巧不多，除了古典概型，几何概型和计算二维随机变量的函数分布时怎样确定积分上、下限有一些计算的难点，其他的只是数值或者积分、导数的计算。因此假如概念清楚，那么解题往往很顺利且易得到正确答案:，这恰是高分较多的原因。�根据上面分析，启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计〞的学习上来，而应根据概率统计本身的特点提出学习方法，能力获得“事半功倍〞的效果。下面我们分别对“概率论〞和“数理统计〞的学习方法提出一些建议。�一、学习“概率论〞要留意下面几个重点1.在学习“概率论〞的经过中要捉住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量〞这一概念。这实际上是一个抽象经过。正如小学生最初学数学时老是一个苹果加2个苹果等于3个苹果，然后抽象为1+2=3.对于详细的随机试验中的详细随机事件，能够计算其概率，但这究竟是部分的，孤立的，能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一，并对整个随机试验进行刻画？随机变量X(即从样本空间到实轴的单值实函数)的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。除此之外若对一切实数集合B，知道P(X∈B)。那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。所以我们只须求出随机变量X的分布P(X∈B)。就对随机试验进行了全面的刻画。它的研究成了概率论的研究中心课题。故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个主要里程碑。类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深切进入理解领会。�2.在学习“概率论〞经过中对于引入概念的内涵和互相间的联络和差别要细心琢磨，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X(w)，但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。而它的取值是不确定的，随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一B，计算概率P(X∈B)，即随机变量X的分布。只要理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等能力真正理解。又如随机事件的互不相容和互相独立两个概念通常会混同，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联络，假如P(A)。P(B)＞0，则A，B独立则一定相容。类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联络与差别一定要真正搞懂。�3.搞懂了概率论中的各个概念，一般详细的计算都是不难的，如F(x)=P(X≤x)，EX，DX等按定义都易求得。计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边沿分布fx(x)=∫-∞∞f(x，y)dy，事件B的概率P((X，Y)∈B)=∫∫Bf(x，y)dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f(x，y