qbxt数学五一Day4

1. 随机试验

定义:

  1. 不能预先确知结果
  2. 试验之前可以预测所有可能结果或范围
  3. 可以在相同条件下重复实验

样本空间:随机试验所有可能结果组成的集合 .

分类:离散样本空间、无穷样本空间

样本空间的任意一个子集称之为 事件 .

事件发生:在一次试验中,事件的一个样本点发生

  • 必然事件:样本空间
  • 不可能事件:空集

事件 A,B 的关系与运算:

  • 包含:和集合里的一样
  • 相等:和集合里的一样
  • 互斥:AB=
  • 补:和集合里的补集一样,记作 A¯
  • 和:和集合里的并集一样,记作 A+B
  • 差:和集合里的差集一样,记作 AB
  • 积:和集合里的交集一样,记作 AB

运算律:

  • 交换律:A+B=B+AAB=BA .
  • 结合律:(A+B)+C=A+(B+C)(AB)C=A(BC)
  • 分配律:(A+B)C=AC+BC(AB)+C=(A+C)(B+C) .
  • 对偶律:A+B¯=A¯B¯AB¯=A¯+B¯ .

2. 概率

1. 平凡

定义:为样本空间 S 的每一个事件定义一个实数,这个实数称为 概率 . 事件 A 的概率记作 P(A) .

有:

  1. 0P(A)1 .
  2. P(S)=1 .
  3. AB=,则 P(A+B)=P(A)+P(B) .

性质:

  1. P()=0 .
  2. A1A2An=,则 P(i=1nAi)=i=1nP(Ai) .
  3. AB,则 P(BA)=P(B)P(A) .
  4. 一般的,P(BA)=P(B)P(AB) .
  5. P(A+B)=P(A)+P(B)P(AB) .

2. 条件概率

定义已知事件 B 发生时事件 A 发生的概率为 P(A|B)=P(AB)P(B)

移项即得乘法法则:P(AB)=P(A|B)P(B) .

性质(其实和普通的差不多):

  • P(|A)=0
  • A1A2An=,则 P(i=1nAi|B)=i=1nP(Ai|B) .
  • P(B¯|A)=1P(B|A)
  • P(A+B|C)=P(A|C)+P(B|C)P(AB|C) .

贝叶斯公式:

B1,B2,,Bn 是样本空间的一个划分,则有

P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)i=0nP(A|Bj)P(Bj)

Proof:

P(A|Bi)P(Bi)i=0nP(A|Bj)P(Bj)=P(ABi)i=0nP(ABj)=P(ABi)P(A)P(i=0nBj)=P(ABi)P(A)=P(Bi|A)

如果两个事件满足 P(AB)=P(A)P(B)(即 P(B|A)=P(B)),那么称他们 独立 .

3. 期望

期望就是平均事件发生的情况,定义:

E(f(X))=P(X=x)f(X)

例如,投掷一个骰子期望投到 3.5 .

期望有如下性质:

  1. [重要] E(c1X1+c2X2++cnXn)=c1E(X1)+c2E(x2)++cnE(xn)(线性性)
  2. 如果 X1,X2 独立,则 E(X1X2)=E(X1)E(X2)

习题

1

n×m 的矩形

每次随机刷掉一个矩形

k 次之后期望刷掉了多少个格子

n,m1000,k100

期望染的格子数 = 每个格子染的状态的期望之和 = 每个格子被染色的期望 .

2

检验矩阵乘法式 AB=C 是否成立

A,B,C 均为 n×n 矩阵,n1000 .

随机弄几个 n×1 矩阵 D,然后检验是否有

A(BD)=CD

3

给定平面上 n 个点

找到一个最小的圆覆盖住他们

暴力是 O(n3) 的,随机打乱点的顺序后是期望 O(n) 的 [表情](分析每个 if 的进入条件)

钟神的伪代码:

point p[2333];

circle o;
random_shuffle(p+1,p+n+1);
for (int i=1;i<=n;i++)
	if (p[i] not in o)//3/i
	{
		o = circle(p[i],0);//p[i]为圆心 0为半径 
		for (int j=1;j<i;j++)
			if (p[j] not in o)
			{
				o = circle(p[i],p[j]);//p[i] p[j]距离为直径 
				for (int k=1;k<j;k++)
					if (p[k] not in o)
						o=circle(p[i],p[j],p[k]);
			}
	}

4

n 次操作,第 i 次操作成功的概率为 pi .

成功记为 1 否则记为 0 .

连续 x1 会贡献 x3 的分数,求期望分数

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