概率方法
计算概率常用的方法
计算概率的常用方法掌握概率的求法是这一章节的重点,那么求概率有哪些方法呢?下面以中考题为例说明求概率的常用方法。
1、列举法(2009年广州)有红、白、蓝三种颜色的小球各一个,它们除颜色外没有任何其他区别。
现将3个小球放入编号为①、②、③的三个盒子里,规定每个盒子里放一个且只能放一个小球。
(1)请用树状图或其他适当的形式列举出3个小球放入盒子的所有可能的情况。
(2)求红球恰好被放入②号盒子的概率。
解析:(1)3个小球分别放入编号为①、②、③的三个盒子的所有可能情况有:红白蓝、红蓝白、白红蓝、白蓝红、蓝红白、蓝白红,共6种。
(3)由(1)可知,红球恰好放入②号盒子的情况有白红蓝、蓝红白,共2种,所以红球恰好放入②号盒子的概率P=2/6=1/3。
评注:在一次实验中,如果可能出现的结果只是有限个,且各种结果出现的可能性大小相等,我们可以通过列举实验结果的方法,分析出随机事件发生的概率。
2、列表法(2009年成都)有一个均匀的正四面体,四个面上分别标有数字1、2、3、4,小红随机地抛掷一次,把着地一面的数字记为x;另有3张背面完全相同,正面上分别写有数字-2、-1、1的卡片,小亮将其混合后,正面朝下放置在桌面上,并从中随机地抽取一张,把卡片正面上的数字记为y;然后他们计算出S=x+y的值。
(1)用树状图或表格表示出的所有可能的情况。
(2)分别求出当S=0和S<2的概率。
解析:(1)列表法分析如下:(2)由表格可知,所有可能出现的情况共有12种,其中S=0的有2种,S<2的有5种。
P(S=0)=2/12=1/6;P(S<2)=5/12。
评注:当一次实验涉及两个因素(例如投掷两个骰子),并且出现的结果数目较多时,为了不重不漏地列出所有可能的结果,通常采用列表法分析随机事件发生的概率。
3、树状图法(2009年安徽芜湖)“六一”儿童节,小明与小亮受邀到科技馆担任义务讲解员,他们俩各自独立地从A区(时代辉煌)、B区(科学启迪)、C区(智慧之光)、D区(儿童世界)这四个主题展区中随机选择一个为参观者服务。
概率问题的计算方法
概率问题的计算方法概率是数学中的一个重要分支,它关注的是随机事件的发生可能性。
在现实生活和科学研究中,我们经常需要通过概率计算来指导决策和预测结果。
本文将介绍概率问题的计算方法,包括基本概率原理、条件概率、事件独立性和概率分布等内容。
一、基本概率原理概率的基本概念是指某个事件在所有可能结果中出现的可能性大小。
基本概率原理提供了计算概率的基础方法。
对于一个随机事件A,在所有可能发生的结果中,事件A发生的可能性为A发生的结果数除以所有结果的总数。
这可以表示为P(A) = m/n,其中m是事件A发生的结果数,n是所有结果的总数。
二、条件概率条件概率是指在已有一些附加信息时,某个事件发生的概率。
假设事件B已经发生,我们想知道事件A发生的概率,可以使用条件概率公式P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
其中P(A∩B)表示事件A与B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
条件概率充分考虑了事件B的影响,使我们能够更准确地计算事件A的概率。
三、事件独立性事件独立性是指事件A的发生与事件B的发生之间没有相互影响。
在概率计算中,独立事件的发生概率可以使用乘法原理来计算。
如果事件A和事件B是独立事件,那么P(A∩B) = P(A) * P(B)。
利用独立事件的性质,我们可以更方便地计算多个事件同时发生的概率。
四、概率分布概率分布是指随机变量取各个值的概率情况。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
不同的概率分布描述了不同类型的随机变量,并且可以通过对概率密度函数或累积分布函数进行计算。
概率分布的计算方法是概率论中的重要内容,它可以用于描述和预测各种具有不确定性的现象。
综上所述,概率问题的计算方法包括基本概率原理、条件概率、事件独立性和概率分布等内容。
这些方法可以帮助我们理解随机事件的发生可能性,并进行相应的决策和预测。
在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的计算方法,以获得准确可靠的概率结果。
概率计算方法全攻略
概率计算方法全攻略概率计算方法全攻略在新课标实施以来,中考数学试题中加大了统计与概率部分的考查,体现了“学以致用”这一理念. 计算简单事件发生的概率是重点,现对概率计算方法阐述如下:一.公式法P(随机事件)=的结果数随机事件所有可能出现果数随机事件可能出现的结.其中P(必然事件)=1,P (不可能事件)=0;0<P(随机事件)<1.例1 (07河北)图1中每一个标有数字的方块均是可以翻动的木牌,其中只有两块木牌的背面贴有中奖标志,则随机翻动一块木牌中奖的概率为________.解析: 本题考查用公式法求概率,在随机翻动木牌过程中,一共有6种可能的翻牌结果,其中有2种为中奖,所以P(中奖)=3162 . 说明: 本题采用了一种较为有趣的试题背景,重在考查学生对概率模型的理解、以及对随机事件发生概率值的计算. 二.面积法例2 如图2是地板格的一部分,一只图1解析:⑴设蓝球个数为x 个 .由题意得21122=++x ∴x=1 答:蓝球有1个 (2)树状图如下:∴两次摸到都是白球的概率 =61122=. 说明:解有关的概率问题首先弄清:①需要关注的是发生哪个或哪些结果.②无论哪种都是机会均等的. 本题是考查用树状图来求概率的方法,这种方法比较直观,把所有可能的结果都一一罗列出来,便于计算结果. 四.列表法例4 (07山西)如图3,有四张编号为1,2,3,4的卡片,卡片的背面完全相同.现将它们搅匀并正面朝下放置在桌面上.(1)从中随机抽取一张,抽到的卡片是眼睛的黄白2蓝白2白1蓝黄白1蓝黄白2概率是多少?(2)从四张卡片中随机抽取一张贴在如图4所示的大头娃娃的左眼处,然后再随机抽取一张贴在大头娃娃的右眼处,用树状图或列表法求贴法正确的概率.解析:(1)所求概率是.2142= (2)解法一(树形图):共有12种可能的结果(1,2), (1,3), (1,4), (2,1), (2,3), (2,4), (3,1), (3,2), (3,4), (4,1), (4,2), (4,3).其中只有两种结果(1,2)和(2,1)是符合条件的,所以贴法正确的概率是.61122= 12 3图图3第一次抽取13 4 第二次抽取 23 4 32 4 42 31解法二(列表法):共有12种可能的结果(1,2), (1,3), (1,4), (2,1), (2,3), (2,4), (3,1), (3,2), (3,4), (4,1), (4,2), (4,3).其中只有两种结果(1,2)和(2,1)是符合条件的,所以贴法正确的概率是.61122 评注:本题考查学生对用树状图或列表法求概率的掌握情况,用树状图法或列表法列举出的结果一目了然,当事件要经过多次步骤(三步以上)完成时,用这两种方法求事件的概率很有效.概率计算1全概率公式即例已如某事件A是有B,C,D三种因素造成的,求这一事件发生的概率p(A)=p(A/B)p(B)+p(A/C)p(C)+p(A/D)p(D)其中p(A/B)叫条件概率,即:在B发生的情况下,A发生的概率柏努力公式是用以求某事件已经发生,求其是哪种因素的概率造成的好以上例中已知A事件发生了,用柏努力公式可以求得是B因素造成的概率是多大,C因素,D因素同样也求.古典概型 P(A)=A包含的基本事件数/基本事件总数几何概型 P(A)=A面积/总的面积条件概率 P(A|B)=Nab/Nb=P(AB)/P(B)=AB包含的基本事件数/B包含的基本事件数相对独立事件 P(A*B)=P(A)*P(B) 事件A发生与事件B的发生没有关系独立重复事件 P=C(n,k)P(k次方)(1-p)(n-k次方)【本讲教育信息】一. 教学内容:概率计算二. 重点、难点:1. 古典概型∴2. A、B互斥,则3. A的对立事件,4. A、B独立,则【典型例题】[例1] 从5双不同的鞋中任取四只,求至少配成一双的概率。
计算概率的方法
计算概率的方法首先,我们来介绍一种常见的计算概率的方法——古典概率。
古典概率是指在一定条件下,通过对可能结果的数量进行计数,从而计算出事件发生的概率。
例如,掷骰子的结果是一个典型的古典概率问题。
假设一个均匀的六面骰子,那么掷出1的概率就是1/6,掷出偶数的概率就是1/2。
在实际问题中,我们可以通过列举可能结果的方法,来计算出事件发生的概率。
其次,我们介绍另一种常见的计算概率的方法——条件概率。
条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。
条件概率的计算公式为P(A|B) = P(A∩B) / P(B),其中P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
通过条件概率的计算,我们可以更好地理解事件之间的关联性,从而更准确地计算出事件发生的概率。
此外,我们还介绍一种常见的计算概率的方法——贝叶斯定理。
贝叶斯定理是一种通过已知的信息来更新概率的方法,它在机器学习、人工智能等领域有着广泛的应用。
贝叶斯定理的计算公式为P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B),其中P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B发生的概率。
通过贝叶斯定理,我们可以根据已知的信息来更新事件发生的概率,从而更准确地进行决策和预测。
综上所述,计算概率的方法有很多种,每种方法都有着自己的特点和适用范围。
通过学习和掌握这些方法,我们可以更好地理解和运用概率统计知识,从而更好地解决实际问题。
希望本文对大家有所帮助,谢谢阅读!。
求概率的五种方法
求概率的五种方法作者:陈浩来源:《初中生·考试》2011年第08期概率问题与日常生活的联系极为密切,它是中考命题的热点.概率问题的背景材料各种各样,需要根据题目的特点,选择方法,方可简捷求解. 中考概率题一般不难,只要你掌握以下五种方法,就可迎刃而解.一、用频率估计概率例1(2009年大连卷)某地区林业局要考查一种树苗移植的成活率,对该地区这种树苗移植成活情况进行调查统计,并绘制了如图1所示的统计图,根据统计图提供的信息解决下列问题:(1)这种树苗成活的频率稳定在,成活的概率估计值为.(2)该地区已经移植这种树苗5万棵. ①估计树苗成活万棵;②若该地区计划成活18万棵,则还需移植这种树苗约万棵.解:(1)由统计图表可知,这种树苗成活的频率稳定在0.9,成活的概率估计值为0.9,分别填入0.9、0.9.(2)移植这种树苗5万棵,估计成活5×0.9=4.5(万棵),如果计划成活18万棵,那么还需移植这种树苗约18÷0.9-5=15(万棵),故分别填入4.5、15.温馨小提示:用频率估计概率是中考的常见题.这类题较简单,不能失分.二、用概率公式求概率例2(2010年哈尔滨卷)一个袋子里装有8个球,其中6个红球,2个绿球,它们除颜色外均相同.从这个袋子中任意摸出一个红球的概率是().A. ■B. ■C. ■D. ■解:根据概率的公式得,从这个袋子中任意摸出一个红球的概率是■=■,选D.温馨小提示:事件比较简单,只用一步就能算出所求事件与全体事件的个数(也称一步概率),可直接用概率公式计算.一般地,如果一个实验有n个等可能的结果,而事件A包含其中k个结果,则事件A的概率是:P(A)=■.三、方程法例3(2010年芜湖卷)端午节前,小亮的爸爸去超市购买了大小、质量都相同的火腿粽子和豆沙粽子若干,放入不透明的盒中,此时随机取出火腿粽子的概率为■;小亮的妈妈发现小亮喜欢吃的火腿粽子偏少,她又去买了同样的5只火腿粽子和1只豆沙粽子放入同一盒中,这时随机取出火腿粽子的概率为■. 问第一次小亮的爸爸买的火腿粽子和豆沙粽子各有多少只?解:设小亮的爸爸买的火腿粽子x只,豆沙粽子y只,根据题意可得■=■,■=■.整理得y=2x,y=x+4.解得x=4,y=8.答:小亮的爸爸买的火腿粽子4只,豆沙粽子8只.温馨小提示:方程法是解概率问题的常用方法.引入未知数,容易找到等量关系,便于求解.这种方法适合于量与量的关系不明显的概率问题.四、树形图法或列表法例4(2010年烟台卷)小刚很擅长球类运动.课外活动时,足球队、篮球队都力邀他到自己的阵营. 小刚左右为难,最后决定通过掷硬币来确定.游戏规则如下:连续抛掷硬币三次,如果三次正面朝上或三次反面朝上,则由小刚任意挑选球队;如果两次正面朝上一次正面朝下,则小刚加入足球阵营;如果两次反面朝上一次反面朝下,则小刚加入篮球阵营.(1)用画树形图的方法表示三次抛掷硬币的所有结果.(2)小刚任意挑选球队的概率有多大?(3)这个游戏规则对两个球队是否公平?为什么?解:(1)根据题意画树形图.(2)由树形图可知,共有8种等可能的结果:正正正,正正反,正反正,正反反,反正正,反正反,反反正,反反反.其中三次正面朝上或三次反面向上共2种. P(小刚任意挑选球队)=■=■;(3)这个游戏规则对两个球队公平.两次正面朝上一次正面向下有3种,正正反,正反正,反正正,两次反面向上一次反面向下有3种,正反反,反正反,反反正,∴ P(小刚去足球队)=P(小刚去篮球队)=■.温馨小提示:画树形图或列表法是求概率的常用方法,适用于用两步或三步完成的事件,用这种方法能避免重复或遗漏情况.游戏规则对两个球队是否公平,要看它们的概率是否相等.五、面积法例5(2010年甘肃卷)如图2,在一个正方形围栏中均匀散布着许多米粒,正方形内画有一个圆.一只小鸡在围栏内啄食,则“小鸡正在圆圈内”啄食的概率为.解:小鸡正在圆圈内啄食的概率=圆的面积÷正方形的面积. 答案是■.温馨小提示:用所求事件所代表的面积与全体面积之比来表示概率,这种计算概率的方法是中考重点. 解这类题的关键是计算相关图形的面积.“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”。
求概率的常用方法
求概率的常用方法概率是中考的必考内容.下面以2015年中考题为例,归纳求概率的常用方法,供大家学习时参考.一、用公式 P(A)=求概率例1:(2015年浙江省台州市)有四张质地、大小、反面完全相同的不透明纸片,正面分别写着数字1、2、3、4,现把它们的正面朝下,随机摆放在桌面上,从中任意抽出一张,则抽出的数字是奇数的概率是 .解析:四张分别标有数字1、2、3、4的纸片中,其中奇数卡片有两张,所以从四张纸片中任意抽出一张,抽出的数字是奇数的概率为=,故填.温馨小提示:如果一个事件有n种可能,而且这些事件发生的可能性相同,其中事件A出现m种结果,那么事件A发生的概率P(A)=.用公式求概率是最常用的一种方法.二、用“P(A)=”求几何型概率例2:(2015年内蒙古自治区呼和浩特市)如图1,四边形 ABCD是菱形,E、F、G、H分别是各边的中点,随机向菱形ABCD内掷一粒米,则米粒落到阴影区域内的概率是图1解析:如图1,因为四边形ABCD是菱形,E、F、G、H分别是各边中点,所以四边形HGFE的面积是菱形ABCD面积的,可轻松得到米粒落到阴影区域的概率是,故答案为.温馨小提示:求几何型概率问题,需要熟悉图形的有关性质,运用整体思想、化归思想等求面积. 这类题型成为近年中考常见题型.一般用几何图形的面积比求概率.三、用频率估计概率例3:(2015年江苏省扬州市)色盲是伴X染色体隐性先天遗传病,患者中男性远多于女性,从男性体检信息库中随机抽取体检表,统计结果如下表:根据上表,估计在男性中,男性患色盲的概率为(结果精确到0.01).解析:观察表格,可以发现色盲患者的频率在0.07左右波动,故填0.07 .温馨小提示:大量重复试验下,某事件发生的频率会稳定在某个常数的附近,这个常数就是该事件概率的估计值.四、用列表法求概率例4:(2015年贵州省贵阳市)在“阳光体育”活动时间,小英、小丽、小敏、小洁四位同学进行一次羽毛球单打比赛,要从中选出两位同学打第一场比赛.(1)若已确定小英打第一场,再从其余三位同学中随机选取一位,求恰好选中小丽同学的概率;(2)用画树状图或列表的方法,求恰好选中小敏、小洁两位同学进行比赛的概率.解析:(1)从三位同学中选中小丽同学只有1种情况,所有可能的情况共有3种.∴恰好选中小丽同学的概率是.(2)列表:从表中可以看出,小敏同小洁比赛的情况有2种,而所有可能的情况有12种,选中小敏、小洁比赛的概率是=.温馨小提示:列表的目的在于不重不漏地列举出所有可能的结果,即求出n,从中选出符合事件A的数目m,求出概率.列举法求概率的关键在于列举出所有可能的结果.当有两个元素时,可以用列表法列举,也可用树形图列举.五、画树形图求概率例5:(2015年江苏省常州市)甲、乙、丙三位学生进入了“校园朗诵比赛”冠军、亚军和季军的决赛,他们将通过抽签来决定比赛的出场顺序.(1)求甲第一个出场的概率;(2)求甲比乙先出场的概率.解析:(1)甲、乙、丙三位学生都有可能第一个出场,共有3种可能,所以甲第一个出场的概率为.(2)树形图如下:共有6种情况,其中甲比乙先出场的有3种,∴P(甲比乙先出场)==.温馨小提示:树形图法适用于事件涉及两个或更多的元素,能不重不漏地列出所有可能的结果. 当事件在三步或者三步以上时,用树形图求解比较方便.。
概率与统计的计算方法
概率与统计的计算方法概率与统计是数学中一门重要的学科,它探讨了随机事件的结果以及如何通过数据进行统计分析的方法。
计算概率和统计数据是概率与统计学习的基础,本文将介绍一些常见的概率与统计计算方法。
一、概率计算方法概率计算是研究随机试验中事件发生可能性的方法,常用的概率计算方法有以下几种:1. 古典概率计算方法古典概率计算方法适用于试验结果有限且等可能出现的情况。
古典概率计算公式为:P(A) = m/n,其中A为事件,m为事件A发生的可能结果数,n为试验的总结果数。
通过古典概率计算方法,我们可以简单地计算出某个事件发生的概率。
2. 条件概率计算方法条件概率计算方法是研究在已知某一事件已经发生的条件下,另一事件发生的可能性。
条件概率计算公式为:P(B|A) = P(A∩B)/P(A),其中P(A∩B)为事件A和事件B同时发生的概率,P(A)为事件A发生的概率。
拥有条件概率计算方法,我们可以更加准确地计算出两个事件相关性的概率。
3. 边缘概率计算方法边缘概率计算方法是研究多个事件之间的概率关系的方法。
边缘概率计算公式为:P(A) = ΣP(A∩B),其中B为一个事件的可能取值集合。
通过边缘概率计算方法,我们可以计算出多个事件的概率。
二、统计计算方法统计计算是通过对数据的收集、整理和分析来获得有关经验的数字结果的方法,常用的统计计算方法有以下几种:1. 数据收集和整理方法数据收集和整理是统计分析的基础,常用的数据收集和整理方法有问卷调查、实验观察、抽样调查等。
在统计计算中,我们需要确保数据的准确性和完整性,以便进行后续的分析。
2. 描述统计计算方法描述统计计算方法是对数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计计算方法有中心趋势测度(如平均值、中位数、众数)、离散趋势测度(如方差、标准差)和数据的分布特征(如频率分布表、直方图)。
通过描述统计计算方法,我们可以对数据进行概括性的分析。
3. 推断统计计算方法推断统计计算方法是通过样本数据来进行总体数据的推断的方法。
概率的基本概念及计算方法
概率的基本概念及计算方法概率是描述不确定性的数学语言,在日常生活中无处不在。
了解概率的基本概念和计算方法,不仅有助于科学研究,也有助于我们更好地认识和应对周围的不确定性。
概率的基本概念1. 样本空间和事件样本空间指一个事件可能发生的所有可能结果的集合。
事件则是样本空间的子集,即某些可能结果的集合。
例如,掷骰子实验的样本空间为{1,2,3,4,5,6},某事件"掷到偶数点数"就是这个样本空间的一个子集{2,4,6}。
2. 概率的定义概率是对事件发生的可能性的量化描述。
根据古典概型,如果一个事件A在n次独立试验中有m种可能结果,那么事件A发生的概率P(A)=m/n。
根据频率概型,如果事件A在n次独立试验中发生了k次,那么事件A的概率P(A)=k/n。
3. 概率的基本性质(1)概率值域在[0,1]之间,P(A)=0表示事件A不可能发生,P(A)=1表示事件A必然发生。
(2)互斥事件的概率之和等于1,即P(A)+P(B)=1,其中A和B是互斥事件。
(3)对于任意事件A,0≤P(A)≤1。
概率的计算方法1. 古典概型计算当样本空间中所有结果是等可能的时,可以使用古典概型公式计算概率:P(A)=m/n,其中m是事件A发生的结果数,n是样本空间中所有可能结果的总数。
例如,掷骰子实验中,事件"掷到3点"的概率为P(3)=1/6。
2. 频率概型计算当无法确定样本空间中结果的等可能性时,可以使用频率概型计算概率。
根据大数定律,事件A在n次独立试验中发生的频率k/n,当n趋于无穷大时,收敛于事件A的概率P(A)。
例如,统计1000次掷硬币实验,正面朝上的次数为501次,则硬币正面朝上的概率为501/1000=0.501。
3. 条件概率计算条件概率描述了在某个事件B发生的前提下,另一个事件A发生的概率。
条件概率用P(A|B)表示,计算公式为:P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。
概率的计算方法
概率的计算方法概率是描述随机事件发生可能性的数学工具,它在各个领域都有着重要的应用。
在实际生活中,我们经常需要计算概率来做出决策或者预测结果。
本文将介绍概率的计算方法,包括基本概率、条件概率和贝叶斯定理等内容。
首先,我们来看基本概率的计算方法。
对于一个随机事件A,它发生的概率可以用如下公式来表示:P(A) = N(A) / N(S)。
其中,P(A)表示事件A发生的概率,N(A)表示事件A发生的次数,N(S)表示样本空间S中事件发生的总次数。
通过这个公式,我们可以计算出事件A的概率。
接下来,我们介绍条件概率的计算方法。
条件概率是指在另一个事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。
它的计算公式为:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
通过这个公式,我们可以计算出在事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。
最后,我们介绍贝叶斯定理的计算方法。
贝叶斯定理是一种通过已知信息来更新概率的方法。
它的计算公式为:P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)。
其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
通过这个公式,我们可以根据已知信息来更新事件A的概率。
综上所述,概率的计算方法包括基本概率、条件概率和贝叶斯定理等内容。
通过这些方法,我们可以计算出事件发生的概率,从而在实际生活中做出合理的决策和预测。
希望本文能够帮助读者更好地理解概率的计算方法,并在实际应用中发挥作用。
简单事件概率的方法是
简单事件概率的方法是
简单事件概率可以通过以下几种方法计算:
1. 频率方法:通过实验或观察,统计事件发生的次数,再除以总次数,得到事件发生的频率。
例如,投掷一枚均匀的骰子,求出投掷出1的频率是多少。
2. 古典概型方法:通过分析事件的数量,求出事件发生的可能性。
例如,一颗箱子中有3个红球和2个蓝球,从中随机抽出一个球,求出抽到红球的概率是多少。
3. 几何概型方法:基于事件发生的空间图形,通过对其进行几何分析来计算概率。
例如,一枚均匀的圆盘上被划分为n个区域,求出抽到某个特定区域的概率是多少。
4. 组合方法:利用组合数学的原理,计算事件发生的总数和有利结果发生的总数,再将两者相除,得到概率。
例如,从一组数字中,随机抽出3个数字,求抽到3个偶数的概率是多少。
5. 条件概率方法:在给定某些条件下,计算事件发生的概率。
例如,有一批产品中有10%的次品,从中随机抽取一个,已知该产品是次品,求它是某个特定类型的次品的概率是多少。
以上是几种常见的简单事件概率计算方法,具体使用哪种方法取决于事件的特点和给定条件。
在实际问题中,还可以根据需要结合使用不同的方法,来逐步推导出事件发生的概率。
计算概率的方法
计算概率的方法
概率是一个有趣的话题,它经常在人们的生活中出现。
概率可以用来预测未来的事件,帮助我们做出有利的决定。
不幸的是,概率本身是一个抽象的概念,没有明确的计算公式,这使得计算概率变得比较复杂。
计算概率可以有不同的方法。
一种常用的方法是贝叶斯定理,它用于计算一类事件发生的概率,可以被用来对某事件产生的影响做出有效的判断。
它的公式如下:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。
它意味着,在已知已发生了事件B的情况下,事件A的概率等于事件A 和事件B之间已知条件的乘积乘以事件A的概率,除以事件B已知条件的概率。
另一种常用的方法是采用频率统计的方法来计算概率。
它可以通过收集大量数据,然后计算每个数据出现的频率来计算概率。
例如,如果一个数据集中有1000个数据,而某个特定数据出现了10次,则改特定数据出现的概率就等于10/1000=10%。
再一种常见的方法是采用图表的方式来表示概率的计算结果。
该方法有助于客观地表示概率,从而更好地理解概率的结果。
图表可以用来展示比较结果或可视化计算概率。
另外,计算概率还可以采用蒙特卡罗模拟的方法。
这种方法利用计算机模拟不同的事件,并统计它发生的频率,从而得出概率的计算结果。
以上是一些用于计算概率的常见方法。
它们可以帮助我们更加准
确地预测未来的事件,并做出有利的决定。
有了概率的计算,我们的生活可以变得更加便利,也更加有趣。
高中数学求概率的方法总结
高中数学求概率的方法总结高中数学中的概率理论是一个非常重要的知识点,它是统计学的基础,也是日常生活中常用的一种数学工具。
在学习概率的过程中,我们需要掌握一些基本概念和方法,以便能够正确地计算概率。
一、基本概念1. 随机事件:指具有不确定性的事件,例如掷骰子、抽卡等。
2. 样本空间:指所有可能结果的集合,通常用 S 表示。
3. 事件:指样本空间的一个子集,通常用 A 表示。
4. 等可能事件:指每个事件发生的概率相等的事件,例如抛硬币、掷骰子等。
5. 互斥事件:指两个事件不能同时发生的事件,例如抛硬币正反面、掷骰子点数等。
二、计算概率的方法1. 古典概型:指等可能事件的概率计算方法,通常用公式P(A)=m/n 表示,其中m 表示事件A 中的有利结果数,n 表示样本空间 S 的元素个数。
2. 几何概型:指通过几何图形来计算概率的方法,例如计算圆内随机点的概率等。
3. 统计概型:指通过实验和统计来计算概率的方法,通常需要进行大量的实验来验证概率的准确性。
4. 条件概率:指在已知某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。
通常用公式P(B|A)=P(A∩B)/P(A) 来表示,其中 A 和 B 是两个事件。
5. 独立事件:指两个事件相互独立,即一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
通常用公式P(A∩B)=P(A)×P(B) 来表示。
三、应用举例1. 抛硬币的概率:假设硬币是均匀的,事件 A 表示正面朝上,事件B 表示反面朝上,样本空间 S={A,B}。
则有 P(A)=P(B)=1/2。
2. 抽卡的概率:假设卡片是等概率的,事件 A 表示抽到某个卡片,事件 B 表示抽到另一个卡片,样本空间S={A,B}。
则有P(A)=P(B)=1/2。
3. 掷骰子的概率:假设骰子是均匀的,事件 A 表示掷出的点数为偶数,事件B 表示掷出的点数为质数,样本空间S={1,2,3,4,5,6}。
则有 P(A)=1/2,P(B)=1/2。
概率的基本概念与计算方法
概率的基本概念与计算方法在我们的日常生活中,概率这个词常常被提及。
比如,天气预报说明天有 80%的概率会下雨,抽奖时计算自己中奖的概率,或者在玩游戏时猜测获胜的可能性。
那么,究竟什么是概率?它又是如何计算的呢?概率,简单来说,就是用来衡量某一事件发生可能性大小的数值。
它的取值范围在 0 到 1 之间。
如果某事件发生的概率为 0,那就意味着这个事件几乎不可能发生;如果概率为 1,则表示这个事件肯定会发生;而当概率介于 0 和 1 之间时,数值越大,事件发生的可能性就越大。
我们先来看看概率的基本概念。
概率可以分为古典概率、几何概率和统计概率。
古典概率是指在某些特定的条件下,所有可能的结果数量是有限的,并且每个结果出现的可能性相等。
比如说掷一个均匀的骰子,总共有 6 种可能的结果(掷出 1 点、2 点、3 点、4 点、5 点、6 点),而且每种结果出现的机会相同。
如果我们想知道掷出奇数点的概率,那么奇数点有 3 种情况(1 点、3 点、5 点),所以掷出奇数点的概率就是 3÷6= 05。
几何概率则与图形的长度、面积或体积有关。
例如,在一个半径为1 的圆中随机取一点,求这个点落在半径为 05 的同心圆内的概率。
这时我们就要通过计算面积来确定概率。
半径为 05 的圆面积与半径为 1 的圆面积之比,就是这个点落在小圆内的概率。
统计概率是基于大量重复试验得出的。
比如说,我们想知道某个品牌灯泡的使用寿命超过 500 小时的概率,就需要对大量这种灯泡进行测试,然后统计使用寿命超过 500 小时的灯泡数量与总测试数量的比值。
了解了概率的基本概念,接下来我们学习如何计算概率。
计算概率的方法主要有两种:加法原理和乘法原理。
加法原理用于计算“或”的情况。
例如,从一副扑克牌中随机抽取一张牌,求抽到红桃或者方块的概率。
因为一副扑克牌中红桃有 13 张,方块有 13 张,所以抽到红桃或者方块的概率就是(13 + 13)÷ 54 ≈ 05185 。
概率计算方法总结
概率计算方法总结一、引言概率计算是数学中的一个重要分支,它广泛应用于各个领域,包括统计学、物理学、经济学等等。
概率计算方法的研究和应用,不仅可以帮助我们预测未来的可能性,还能帮助我们做出正确的决策。
在本文中,我们将总结一些常用的概率计算方法,并从实际应用的角度加以解析。
二、基本概念和公式在深入讨论概率计算方法之前,我们首先需要了解一些基本概念和公式。
概率是指某个事件发生的可能性,通常用一个介于0和1之间的数来表示,其中0代表不可能事件,1代表必然事件。
概率的公式为:P(A) = n(A) / n(S)其中,P(A)表示事件A发生的概率,n(A)表示事件A包含的样本点数,n(S)表示样本空间的样本点数。
在实际计算中,我们通常将概率转换成百分比的形式,以更好地理解和应用。
三、事件概率的计算方法1. 经验概率法经验概率是通过观察实际现象得出的概率。
它通过频率或实验的方法进行计算。
我们通过重复实验并统计事件发生的次数,然后用事件发生的次数除以实验次数,即可得到经验概率。
这种方法适用于事件发生次数相对较多且可重复的情况。
2. 古典概率法古典概率是根据事件的可能结果数进行计算的。
它假设样本空间中的每个样本点出现的概率是相等的。
我们可以通过计算有利结果的数量与样本空间的数量之比,来得到古典概率。
这种方法适用于样本空间中的每个样本点出现的概率相等的情况。
3. 几何概率法几何概率是根据几何图形的面积或长度计算事件的概率。
它适用于连续变量的情况。
我们可以根据几何图形的性质和几何公式来计算事件的概率。
例如,计算某个事件发生在某个区间内的概率,我们可以通过计算区间所占的面积或长度与整个几何图形的面积或长度之比,来得到几何概率。
四、概率计算方法的实际应用概率计算方法在现实生活中有着广泛的应用。
下面我们将以几个例子来说明。
1. 投资决策在投资决策中,我们经常会根据历史数据和市场趋势来计算某个投资的概率。
通过计算投资成功的可能性,我们可以决定是否进行投资,以及投资的金额和期限。
概率常见的方法
试一试:
1、( (2013年自贡市中考)在四张背面完全相同的卡片
上分别印有等腰三角形、平行四边形、菱形、正五边行、
圆形,印有图案的一面朝下,混合后从中随机抽取一张,
则抽到卡片上印有的图案是轴对称图形的概率为( D )
归纳总结:上述列出的所有可能情况结果图就像个 倒立的台阶一样。故称这种求概率的方法叫台阶法。
8x2 16 0
试一试
在数据1,-1,4,-4中任意选两个数据,均是
一元二次方程x2-3x-4=0的根的概率是( A )
A.1/6
B.1/3
C.1/2
D.1/4
例5(2012.泰安)一个不透明的布袋中有分别标着数字 1,2,3,4的四个乒乓球,先从袋中随机摸出一个乒 乓球,不放回再摸一个,则这两个乒乓球上的数字
A.1/3
B.2/3
C.4/9
ห้องสมุดไป่ตู้
D.5/9
解:小明遇到红、黄、绿三色交通信号灯是三个对 立事件,它们的概率之和为“1”,故P(绿)=1-1/31/9=5/9
归纳总结:在概率问题中,每一个对立事件的概率 和等于1,即P(事件A)+P(事件B)+……=1,此 法简称“和为1法”
试一试
做重复实验:抛掷同一枚啤酒瓶盖1000 次,经过统计得“凸面向上”的频率约为0.44, 则可以由此估计抛掷这枚啤酒瓶盖出现
“凹面向上”的概率约D为( )
A.0.22 B.0.44 C.0.50 D.0.56
例4、(2013年河南省中考)现有四张完全相同的卡 片,上面分别标有数字-1,-2,3,4.把卡片背面朝 上洗匀,然后从中随机抽取两张,则这两张卡片上
概率的基本概念与计算方法
概率的基本概念与计算方法概率是数学中重要的一个概念,用于描述事物发生的可能性大小。
在现实生活中,我们经常会遇到各种各样的随机事件,概率的概念和计算方法能够帮助我们更好地理解和预测这些事件。
一、概率的基本概念概率是指一个随机事件发生的可能性的大小,通常用一个介于0和1之间的数来表示。
0表示不可能事件,而1表示必然事件。
一个概率为0.5的事件,意味着该事件发生的可能性为50%。
概率可以用频率的方法进行计算,即通过观察大量相同的试验来估计事件发生的概率。
例如,抛硬币的结果只有两种可能,正面和反面。
通过大量的抛硬币试验,我们可以得出正面朝上的概率为0.5,反面朝上的概率也为0.5。
二、概率的计算方法1.古典概率古典概率适用于具有明确的有限结果的试验。
在这种情况下,概率可以通过以下公式进行计算:P(A) = n(A) / n(S)其中,P(A)表示事件A的概率,n(A)表示事件A的有利结果数,n(S)表示样本空间中的总结果数。
2.统计概率统计概率适用于无法确定样本空间和事件发生的具体结果的试验。
在这种情况下,概率可以通过以下公式进行计算:P(A) = n(A) / n其中,P(A)表示事件A的概率,n(A)表示观察到事件A的次数,n 表示试验的总次数。
3.条件概率条件概率是指在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
条件概率可以通过以下公式进行计算:P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(A ∩ B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
4.独立事件如果两个事件A和B相互独立,那么事件A的发生与否不会影响事件B的发生概率。
独立事件的概率可以通过以下公式进行计算:P(A ∩ B) = P(A) * P(B)其中,P(A ∩ B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率。
概率初步及计算方法
概率初步及计算方法概率是概括事物发生可能性的一种数学工具,它的应用涵盖了各个领域,如统计学、金融学、社会科学等。
在本文中,我们将初步介绍概率的基本概念和计算方法。
一、概率的基本概念概率是描述随机事件发生可能性的一种度量,通常用0到1之间的实数表示,其中0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。
概率的基本法则包括:1. 加法法则:对于互斥事件A和B(即A和B不能同时发生),它们的概率之和等于各自概率的和。
P(A∪B) = P(A) + P(B)2. 乘法法则:对于独立事件A和B(即A的发生不影响B的发生),它们的概率之积等于各自概率的乘积。
P(A∩B) = P(A) × P(B)二、计算概率的方法1. 经典概率:适用于样本空间有限且各种可能性等概率出现的情况。
计算方法为事件A发生的次数除以样本空间中可能事件的总数。
P(A) = Σ(A出现的次数) / 样本空间大小2. 相对频率概率:适用于进行实验或观察时,通过实验数据来估计概率。
计算方法为事件A发生的次数除以总实验次数。
P(A) ≈ (A出现的次数) / 总实验次数3. 主观概率:适用于无法进行实验的情况,概率的估计基于主观判断。
计算方法为根据个人主观判断给出的概率值。
三、概率计算的案例为了更好地理解概率计算方法,下面将给出一个实际案例。
假设有一枚均匀硬币,进行10次抛掷实验。
事件A表示出现正面的次数大于等于7次,我们来计算事件A发生的概率。
首先,我们可以列出所有的可能结果:样本空间 S = {正正正正正正正正正正,正正正正正正正正正反,正正正正正正正正反正,...,反反反反反反反反反反}其中,正表示正面,反表示反面。
然后,我们可以计算出事件A发生的次数,即正面出现7次、8次、9次和10次的情况。
通过计算,我们可以得到事件A发生的次数为36次。
最后,我们计算事件A发生的概率:P(A) = 36次 / 1024次≈ 0.035所以,根据计算结果,事件A发生的概率约为0.035。
常用的度量概率的方法
常用的度量概率的方法概率是一种衡量事件发生可能性的数学工具,使用概率以精确和量化的方式描述和预测事件发生的可能性。
度量概率可以通过不同的方法进行,下面将介绍常用的度量概率的方法。
1.频率理论:频率理论是一种基于重复试验的方法,通过统计事件在大量试验中发生的频率来度量概率。
具体来说,将事件发生的次数除以试验次数,得到一个比率,该比率被视为该事件的概率估计。
例如,如果将一枚均匀硬币抛掷1000次,正面出现520次,则根据频率理论,正面出现的概率为520/1000=0.52、这种方法假设在无限次试验中事件的概率将趋于一些固定值。
2.古典概率理论:古典概率理论是一种用于描述事件的不确定性的方法,它假设所有可能结果发生的概率相等。
这种方法通常适用于有限的、等可能的结果的试验。
例如,将一枚均匀硬币抛掷,可能结果是正面或者反面,根据古典概率理论,两个结果发生的概率均为1/23.主观概率理论:主观概率理论是一种个人主观判断的概率度量方法。
它基于个人对事件发生可能性的主观评估,并用其中一种特定形式的数值来表示。
主观概率理论假设每个个体都可以通过他们的经验和感觉形成自己的概率估计。
例如,个人根据自己对其中一种产品质量的了解和感觉,认为它在一些问题上的成功率为70%。
主观概率是一种在个人判断和决策过程中广泛使用的概率度量方法。
4.条件概率:条件概率是一种衡量一个事件在给定其他事件发生的条件下的概率的方法。
它基于随机事件的依赖关系。
条件概率可以通过使用贝叶斯定理来计算。
例如,设A和B是两个事件,A已经发生的条件下,事件B发生的概率表示为P(B,A)。
它可以通过使用条件概率公式P(B,A)=P(A∩B)/P(A)来计算,其中P(A∩B)表示A和B同时发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率。
5.边际概率:边际概率是多个事件之间的概率关系的描述。
它表示一些事件的概率而不考虑其他事件的结果。
边际概率可以通过添加或整合条件概率来计算。
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1.3 组 合
超图H = (V, E ): V 为有限集, V 中的元素称为点, E 是V 的子集族, E 中的元素称为边. H 是n-一致的: 若E 中的任意一条边恰好含有n 个点. H 有特性B 或是2-可染的: 若存在V 的一个2-染色, 使得没有边是单色的. m(n): 不含特性B 的n-一致的超图的最少可能边数. 命题1.3.1 少于2n−1 条边的n-一致超图都有特性B . 因此m(n) ≥ 2n−1 .
k +l k
.
证明: 设X = ∪i=1,...,h (Ai ∪ Bi ), Π 为X 的任意一个排序. 对任意i, 1 ≤ i ≤ h, 设Xi 表示事件: 在π 中, Ai 的所有元素先于Bi 的所有元素.
1 +l . (kk ) 下证Xi, Xj 是不能同时发生的,即Xi, Xj 不交, 1 ≤ i, j ≤ h.
δ2
d( ) < m2− 2 . (1.1) 证明: 假设(1.1)不真. 随机独立地从 中选出t 个元素A1 , A2 , . . . , At .
n 2
n
我们将证明|A1 ∪ · · · ∪ At | > 盾.
有正的概率且A1 ∪ · · · ∪ At 与X 中超过2 2 个不同子集不交, 则矛
K ⊆V,|K |=k n k
P r[AK ] =
· (1 − 2−k )n−k < 1,
∴ 事件∪K ⊆V,|K |=k AK 不发生的概率为正. 即存在一场含有性质Sk 的n 阶竞赛图. 一个无向图G = (V, E ) 的一个控制集U :一个集合U ⊆ V , 使得任意的v ∈ V − U , v 至少有一个邻 点在U 中. 命题1.2.2 设G = (V, E ), |V | = n, 最小度δ > 1, 则G 存在至多含有n ·
则P r[Xi] =
假设Xi, Xj 有交集, 即存在π 使得Ai 先于Bi , Aj 先于Bj . 设πt 为Ai ∪ Aj 的最后一位, 假设πt ∈ Ai , 则Bi 中的元素必从≥ t + 1 位开始, 而Aj 中的元素都处 于≤ t 处,这就与Ai ∩ Bj = ∅ 矛盾. ∴ Xi, Xj 是不交的. 1 ≥ P r[∪i=1,...,h Xi = ∴h≤
|C | p−1
=
k+1 3k+1
>1 3.
设1 ≤ x ≤ p, di = xbi (modp), 0 ≤ di < p, i = 1, 2, . . . , n. 4
固定i, 1 ≤ i ≤ n. 将x 从1取到p − 1, 则di 包括了Zp 中的所有非零元素. ∴ P r[di ∈ C ] =
证明:设H = (V, E ) 是一个少于2n−1 条边的n-一致超图. 用两种颜色随机地对V 进行染色. 对任意e ∈ E ,设Ae 表示事件: e 是单色. 则P r[Ae ] = 21−n . ∴ P r[∪e∈E Ae ] ≤ ∴ m(n) ≥ 2n−1 . 现在我们要找m(n) 的一个上界. 设V 是含有v 个点的集合, χ 是V 的一个2-染色, 使得a 个点染一种色, b = v − a 个点染另一种色. 设S ⊆ V , |S | = n. 则P r[S 在χ 下是单色的] = 为方便起见, 假设v 是偶数. 在a = b = v 2 时达到最小. v 2 ·( 2 ) ∴ P r[S 在χ 下是单色的] ≥ p, p = vn . (n) 设S1 , S2 , . . . , Sm 是m 个大小为n 的集合, 即|Si | = n, i = 1, 2, . . . , m. ∵ 是凸函数, ∴ + 对每一个染色χ, 设Aχ 表示事件: 没有Si 是单色, i = 1, 2, . . . , m. 由Si 的独立性, P r[Aχ ] ≤ (1 − p)m , P r[∪χ Aχ ] ≤ 2v (1 − p)m . 现令m =
n k
· (1 − 2−k )n−k < 1, 则存在一场含有性质Sk 的n 阶竞赛图.
n k
证明: 设V = 1, 2, · · ·, n. 取K ⊆ V , |K | = k , 则在V 中取出K 有
种可能.
设AK 表示事件: 在V − K 中不存在一个选手能打败K 中所有选手, 对于任意v ∈ V − K , v 不能打败K 中所有选手的概率为1 − 2−k , 即P r[AK ] = (1 − 2−k )n−k . ∴ P r[∪K ⊆V,|K |=k AK ] ≤
1+ln(δ +1) (δ +1)
个点的控制集.
证明: 设p ∈ {0, 1}. X : 在V 中独立随机地选出的一些点组成的集合, 被选出的概率为p. Y = YX : 在V − X 中,满足没有邻点在X 中的点所组成的集合. 对任意v ∈ V , P r[v ∈ Y ] = P r[v 和v 的邻点都不在X 中] = (1 − p)d(v)+1 ≤ (1 − p)δ+1 . 令U = X ∪ Y , 则U 是明显的控制集. |U | ≤ |X | + |Y | ≤ n · p + n · (1 − p)δ+1 ≤ n · p + n · eδ+1 ≤ n · G = (V, E ) 的一个剖分:即将V 分成两个非空不交的集合. 若v1 ∈ V1 , v2 ∈ V2 , 则称这个剖分分离了v1 和v2 . 一个剖分的大小: G 中满足一个端点在V1 另一个端点在V2 中的边的条数. G 的边连通度: 即为G 中剖分的大小的最小值. 命 题 1.2.3 设G = (V, E ) 是最小度为δ 的图, V = V1 ∪ V2 是大小小于δ 的一个剖分,则G 的每个控
k +l k i=1,...,h P r [Xi ] 1
=h×
+l ) (kk
.
.
1.4 组 合数 理论
阿贝尔群G 的子集A 被称为sum-free 的: 若(A + A) ∩ A = ∅. 即不存在a1 , a2 , a3 , 使得a1 + a2 = a3 . 定 理1.4.1
1 且|A| > 3 n.
下面,我们用2阶近似. v 2) 2 ·( n p = v = 21−n i=0,1,...,n−1 (2) 这就得到了如下定理. 定理1.3.2 设
v − 2i v −i
∼ 21−n e
−n2 2v
,m∼
e ln 2 4
· n2 2n .
2 2 n m(n) < (1 + o(1)) e ln 4 ·n 2 .
1+ln(δ +1) (δ +1) .
制集在V1 和V2 中都有点. 证明:假设不成立. 设U ⊆ V1 . 对任意v ∈ V2 , 设vi , i = 1, 2, . . . , δ 为v 的δ 个邻点. 我们作剖分如下: 将i 从1取到δ , 若vi ∈ V1 , 则取ei = {v, vi }, 若vi ∈ V2 , 由控制集的定义, 至少存在一点u ∈ U , ei = {u, vi }. ∴ 此剖分至少含有e1 , e2 , . . . , eδ 这δ 条不同的边. 从而矛盾. 2
n(1−δt) , (1.2) P r[|A1 ∪ · · · ∪ At | ≤ n 2] ≤ 2
= {(Ai , Bi )}i=1,...,h 是任意集合的子集对族, 称 为(k, l) 系 统: 对1 ≤ i ≤ h, 有|Ai | = k, |Bi | = l, Ai ∩ Bi = ∅; 对 不 同 的i, j, 1 ≤ i, j ≤
h, Ai ∩ Bj = ∅. 定理1.3.3 若 = {(Ai , Bi )}i = 1, . . . , h 是一个(k, l) 系统, 则h ≤
1.5 不 交对
设 是X = {1, 2, . . . , n} 中m 个不同子集所构成的族. 中不交对的数目, d( ) = |{{F, F } : F, F ∈
1
d( ) 表示 定理1.5.1 设
, F ∩ F = ∅}|.
是X = {1, 2, . . . , n} 的m = 2( 2 +δ)n 个子集多构成的族, δ > 0, 则
|C | p−1
>1 3.
先考虑i 有n 个选择, ∴ 使得di ∈ C 的bi 的可能数≥ n 3. ∴ 存在一个x, 1 ≤ x ≤ p, 使得对任意的a ∈ A, xa(modp) ∈ C . 若A 不是sum-free的, 则存在ai , aj , ak , 使得ai + aj = ak , ∵ di = xai , dj = xaj , dk = xak , ∴ di + dj = dk , 这与C 是sum-free矛盾. ∴ A 是|A| > 1 3 n 且sum-free的.
v ln 2 p y n a n b n
a b )+(n ) (n . v (n)
e∈E
P r[Ae ] < 2n−1 · 21−n = 1.
∴ 存在V 的一个2-染色, 使得没有边是单色.
.
2 −p· v ln p
∵ 1 − p ≤ e−p , ∴ P r[∪χ Aχ ] ≤ 2v (1 − p)m < 2v e−pm ≤ 2v e
≤ 1. ∴ 此时有m(n) ≤ m.
现在要求的是m 的最小值,即求v 为何值时, v p 最小. v 2·( 2 ) v ∵ p = vn , ∴ 可将p 等价的看成从有 v 2 个白球, 2 个黑球的v 个球中取n 个球,使得n 个球都是白 (2) 球的概率的两倍. 则p 可用21−n 来等价估计. 此时m ∼ v · 2n−1 (ln 2). 3
第一章
基本方法
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