概率题

摘要： 概率是高中数学中的重要内容,概率问题主要考查事件发生的几率.概率问题一般比较抽象,解法灵活,很多同学在解题时不得要领,无法得到正确的答案.本文重点谈一谈解概率题的三种常用方法,以帮助同学们提升解概率题的效率.

摘要： 因2021年南京市中考第22题第(2)问的得分率低,故引发了争论,焦点:该问是否超纲?本人拟就此谈谈看法.题目:不透明的袋子中装有2个红球、1个白球,这些球除颜色外无其他差别.(1)从袋子中随机摸出1个球,放回并摇匀,再随机摸出1个球.求两次摸出的球都是红球的概率.

摘要： 文章由对一道概率题的热议引出当前广大师生面对题目条件完整、问题表征明确,但解题路径不确定的广义结构不良数学问题时所产生的困惑,阐释了对此类数学问题教育价值的思考:有利于学生"高阶思维""能产性思维""批判性思维""发散性思维"的培养.

摘要： 依据《义务教育数学课程标准(2011年版)》的要求,第三学段“统计与概率”的教学要求是“能通过列表、画树状图等方法列出简单随机事件所有可能的结果,以及指定事件发生的所有可能结果,了解事件的概率”.为此,我们要以课标为准绳,注重基本事件及其概率模型的恰当选取,科学编制相关命题.这里,我们以一道中考真题为例,对有关看似合乎情理,实质上对古典概型“等可能”存在错误理解的问题进行深入剖析.

摘要： 通过"样本空间与事件"的学习,我们明确了样本点和样本空间的概念:"我们把随机试验中的每一种可能出现的结果称为样本点,把由所有样本点组成的集合称为样本空间".但是不同的分析角度,可能会带来不同的样本点与样本空间.

摘要： 高考试卷,是教师教学的"风向标",是学生学习的"指南针".2019年高考理科数学试卷(全国Ⅰ卷)中出现了一道与"七场四胜制的篮球联赛决赛"相关的"概率问题".解答这道概率题,学生既需要掌握概率知识,也需要了解篮球联赛;既需要运用数学知识,也需要结合生活常识.因此,这道高考数学概率题,让笔者遐想无限,想到了今后高中数学课堂教学的方向,想到了今后高中学生数学核心素养的发展……围绕这道高考数学概率题,笔者将在本文中谈一些粗浅的认识.

摘要： 概率在实际生活中有着广泛应用,与数学中的其他知识也有着非常紧密的联系,因此高考越来越重视对概率问题的考查.但概率问题有其独特的解法,其中蕴涵了很多重要的数学思想.同学们若能熟练掌握各数学思想方法在概率解题中的应用,很多的概率题就会迎刃而解.一、函数思想在解概率题中的应用函数思想是用在相互依赖的两个或两个以上变化量之间的一种数学思想方法,它揭示了变量之间的变化规律.在解答概率问题时,我们若能发现离散型随机变量的变化规律,构造出相应的函数模型.

摘要： 《遗传与进化》是生物学科必须二课本也是三本必修里面最让学生头疼的一本,从这届学生开始我把关于概率的计算系统的进行讲解,相关知识点进行分类归纳,结果收效不错,现在就和大家分享一下我的教学心得。

摘要： 2019年高考理科全国卷Ⅰ"破天荒"地以概率题(蕴含着数列)作为解答题最后一题,让人耳目一新.其实这种情况以前在四川、安徽等卷中也出现过,也有过医药类背景,但很多基础不错的考生仍感觉这道题第(2)小问难做,究其原因是对二阶等差数列没有掌握,对题中pi没有精准的理解,对背后的本质问题--随机游动概率模型没有一定的了解.本文对此进行探究并加以应用.

摘要： 本发明提供一种事故概率计算装置、事故概率计算方法及存储有事故概率计算程序的介质。死角确定部(21)对在车辆周围的区域内产生死角的多个障碍物进行确定。个别计算部(231)以死角确定部(21)所确定的各障碍物为对象物，对相对于该对象物的位置的对象位置的交通事故的发生概率进行计算，以作为个别概率。合成计算部(232)根据由个别计算部(231)所计算出的个别概率，对相对于多个障碍物的对象位置处的交通事故的发生概率进行计算，以作为合成概率。

摘要： 本发明公开了一种概率整形星座下的概率分布识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：选取星座整形系统的所有候选概率分布中每个候选概率分布及其功率归一化因子作为第一初始条件；计算经过L次迭代后的每个概率分布与所有候选概率分布之间的相对熵，选相对熵最小对应的候选概率分布作为未知概率分布的初步估计，将概率分布的初步估计及其对应的功率归一化因子作为第二初始条件；计算经过T次迭代后的概率分布与所有候选概率分布之间的相对熵，其中相对熵最小对应的候选概率分布作为未知概率分布的最终估计。本发明能够在不进行载波相位恢复前提下从接收信号中提取星座概率分布信息，对弹性光网络中的星座整形概率分布识别具有重要的应用价值。

摘要： 本发明实施例提供了二维滑坡动力学参数概率反分析与滑程超越概率评估方法，涉及滑坡危险性预测技术领域。该方法将动态数值模型的输入参数作为服从某种分布的随机变量，即先验分布，并通过基于马尔可夫链蒙特卡罗的贝叶斯推理，利用过去事件的运动距离作为观察特征，从而有效地改善其先验分布，得到后验分布。随后，如果一个潜在的滑坡与这个过去滑坡相似，那么即可利用改进的后验分布进行潜在滑坡的危险性率预测，估计了滑坡路径上不同位置点的超越概率，获得运动距离超越曲线。本发明实施例通过选取不同的超越概率阈值，从而生成潜在滑坡的运动危险性区划图，为二维滑坡的风险评价和管理提供了重要依据。

摘要： 本发明公开了一种短期负荷的概率预测方法和概率预测装置，该方法包括：将待预测区域内所有用户智能电表记录的历史负荷数据划分为训练集、集成集和待预测集；针对训练集中的历史负荷数据进行相关的计算得到用户在多个不同聚类数量下的划分结果；根据划分结果对聚类后的每一用户群体进行相关的训练，以分别得到待预测区域整体负荷的多个概率预测结果的预测模型；根据集成集中的历史负荷数据、每个预测模型和真实的整体负荷值，得到集成后的待预测区域负荷概率预测模型；根据待预测区域负荷概率预测模型对待预测集中的负荷进行概率预测。本发明的概率预测方法，能够精细化地利用用户智能电表的历史负荷数据，提升待预测区域负荷概率预测的准确率。

摘要： 本发明公开了一种面向电路网表的高低概率节点的低概率组合搜索方法，包括：对待测电路施加随机激励；统计响应结果中各个节点的翻转概率；利用第一阈值确定低概率节点和高概率节点；搜索每个低概率节点的两条目标路径上的高概率节点；将分属于两条目标路径上的高概率节点进行组合，得到多个高概率节点组合；统计响应结果中，每个高概率节点组合的各种电平组合情况的组合翻转概率以及每种电平组合情况下，对应的低概率节点的翻转情况；当任一电平组合情况下，组合翻转概率小于第二阈值、且对应的低概率节点翻转时，标记高概率节点组合以及对应的低概率节点。本发明可以有效检测出能够激活硬件木马的罕见事件。

摘要： 本发明提供一种预估台风发生概率、发生次数概率和延续性概率的方法，通过本方法基于随机过程理论从时间和空间两个维度对台风发生频次进行分析，构建不同时间段上是否发生概率、发生次数概率以及延续性概率模型，从而定量的预测台风未来某个时段的活动情况。本申请首先描述了某段时间内台风发生次数符合某种随机过程模型，并对其进行了严格地证明，进一步给出了不同时间段台风发生的依存关系和时间间隔的分布，通过台风频次在不同时间段上是否发生概率、发生次数概率以及延续性概率的分析，对台风的发生规律进行更加合理的统计推断和预测。

摘要： 本发明要解决的问题是：简化太阳辐射量数据的统计处理，或基于随机性解释来解析直方图化的太阳辐射量出现概率分布并将太阳辐射量数学建模为计算式，所述太阳辐射量数据用于计算预测，所述计算预测需要将太阳辐射量作为变量的情况计算。本发明使计算机的处理器执行以下步骤：接受太阳辐射量数据的输入并存储在数据库中；基于所述太阳辐射量数据来确定太阳辐射量出现概率分布；基于所述太阳辐射量出现概率分布、和第一概率密度函数及第二概率密度函数，来确定太阳辐射量估计模型并存储在所述数据库中，所述太阳辐射量估计模型由与所述第一概率密度函数关联的第一众数及第一偏差、与所述第二概率密度函数关联的第二众数及第二偏差、所述第一概率密度函数的分配系数、和所述第二概率密度函数的分配系数组成；将积分值作为重叠度存储在所述数据库中，所述积分值表示基于所述太阳辐射量估计模型的概率分布的重叠。本发明使计算机的处理器执行以下步骤：管理步骤，接受太阳辐射量数据的输入；分析步骤，基于太阳辐射量数据来确定太阳辐射量出现概率分布；其中，太阳辐射量出现概率分布将无量纲量作为随机变量。

摘要： 死角确定部(21)对在车辆周围的区域内产生死角的多个障碍物进行确定。个别计算部(231)以死角确定部(21)所确定的各障碍物为对象物，对相对于该对象物的位置的对象位置的交通事故的发生概率进行计算，以作为个别概率。合成计算部(232)根据由个别计算部(231)所计算出的个别概率，对相对于多个障碍物的对象位置处的交通事故的发生概率进行计算，以作为合成概率。

摘要： 本发明公开了一种基于概率成形与FTN传输技术的概率因子寻优方法，适用于超奈奎斯特传输系统，FTN传输技术打破了奈奎斯特极限，提升了通信系统的频率利用率，但违反了Nyquist准则，会带来额外的符号间干扰。在不影响FTN技术提升频谱利用率的情况下，在信号发送端进行概率成形调制，降低FTN额外带来的符号间干扰。星座图概率成形技术能够提升通信系统传输容量，并提高系统的抗噪声性能。在FTN传输系统的加速比取值不同时，能够获得最优误码率性能的概率因子也不同，故需要找出固定加速比下对应的最优概率因子。设计一种方法，在加速比恒定时，通过固定误码率，比较达到该误码率时的信噪比大小来确定最优的概率因子。

摘要： 本发明提供了一种元素概率化预测模型的训练方法和元素概率化预测方法，涉及人工智能技术领域。该元素概率化预测模型的训练方法包括：获取激光诱导击穿光谱数据；对激光诱导击穿光谱数据进行预处理，得到原子谱线信息的连续原子光谱数据；对连续原子光谱数据进行预设重采样，得到目标原子光谱数据；将目标原子光谱数据进行最大值池化特征提取处理，生成由多个窗口内最大值组成的光谱数据；将由多个窗口内最大值组成的光谱数据作为样本数据，输入元素概率化预测模型，得到预测元素正态分布参数；以及根据预测元素正态分布参数与实际元素含量之间的差异，训练元素概率化预测模型。