БобГубка
Организатор
- Сообщения
- Монеты
- 0.0
- Оплачено
- 28
- Купоны
- 0
- Кешбэк
- 0
- Баллы
- 0
- @Skladchiki
- #1
Складчина: Введение в теорию вероятностей (Андрей Райгородский)
- Ссылка на картинку
Теория вероятностей - это, вне всякого сомнения, один из самых важных и богатых приложениями разделов современной математики.
С помощью методов этой замечательной науки можно как оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В нашем курсе мы познакомим слушателей прежде всего с самыми основами предмета. И сделаем мы это в уникальном формате - иллюстрируя вероятностные объекты и методы на примерах решения с их помощью комбинаторных задач. Суть в том, что, конечно, в базовой вероятности много комбинаторики, и это все знают; мы же расскажем не только об этом, но и о том, как, наоборот, вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами. Это позволит нам впоследствии выйти на приложения вероятности в теории графов, случайных графов и, наконец, веб-графов и прочих сложных сетей. Также в рамках курса мы оторвемся от чисто комбинаторных интерпретаций и обсудим более общие вероятностные модели. Но интуиция все равно сохранится, и в этой комбинаторной подоплеке уникальность курса.
Программа
1. Классическая вероятность
2. Условная вероятность
3. Схема испытаний Бернулли
4. Случайные величины
5. Математическое ожидание
6. Применение схемы Бернулли к задаче о раскраске
7. Независимые случайные величины и закон больших чисел
8. Предельные теоремы
9. Геометрическая вероятность
10. Колмогоровская аксиоматика
11. Абсолютно непрерывные случайные величины
12. Утверждения теории вероятностей для произвольных случайных величин
13. Метод моментов
С помощью методов этой замечательной науки можно как оценивать классические вероятности выигрышных стратегий в азартных играх, так и решать весьма серьезные прикладные задачи, возникающие буквально в каждой области науки. В нашем курсе мы познакомим слушателей прежде всего с самыми основами предмета. И сделаем мы это в уникальном формате - иллюстрируя вероятностные объекты и методы на примерах решения с их помощью комбинаторных задач. Суть в том, что, конечно, в базовой вероятности много комбинаторики, и это все знают; мы же расскажем не только об этом, но и о том, как, наоборот, вероятностные методы позволяют работать с комбинаторными задачами. Это позволит нам впоследствии выйти на приложения вероятности в теории графов, случайных графов и, наконец, веб-графов и прочих сложных сетей. Также в рамках курса мы оторвемся от чисто комбинаторных интерпретаций и обсудим более общие вероятностные модели. Но интуиция все равно сохранится, и в этой комбинаторной подоплеке уникальность курса.
Программа
1. Классическая вероятность
2. Условная вероятность
3. Схема испытаний Бернулли
4. Случайные величины
5. Математическое ожидание
6. Применение схемы Бернулли к задаче о раскраске
7. Независимые случайные величины и закон больших чисел
8. Предельные теоремы
9. Геометрическая вероятность
10. Колмогоровская аксиоматика
11. Абсолютно непрерывные случайные величины
12. Утверждения теории вероятностей для произвольных случайных величин
13. Метод моментов
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.