確率論は測度論が分からないと理解できないと言われるが, 確かにそういう面もあることは否め ない. しかし扱う対象によってはそれ程, 詳しい知識が無くても理解できる分野がある. 確率論は，身の回りにある「ランダム」な現象を理解するために発展した学問です．ランダムな現象には一 見，なんの法則性も無いように見えるのですが，もう少し調べると「大数の法則」「中心極限定理」などに代表さ 確率論における極限定理(大数の法則,中心極限定理)は非常に一般に成り立つ,普遍性の高いものです.この講義では,まずこのような極限定理を吟味します.次に,中心極限定理から理解できるランダムウォークの世界を覗いてみます.最後に,これらの極限定理を 極限定理 (きょくげんていり, 英: limit theorems )とは 塑性変形 における 極限解析 の基礎となる定理で、 上界定理 （じょうかいていり、Upper bound theorem）と 下界定理 （かかいていり、Lower bound theorem）がある。 また、確率・統計学では、 中央極限定理 がある。 中央極限定理の特別な場合が、Laplaceの極限定理（ラプラスの定理）である [1] 。 上界定理と下界定理により定式化された極限解析から、極限荷重の上界値と下界値をそれぞれ求めることができる。 もし、極限荷重の上界値と下界値が一致すれば、それが真の極限荷重となる。 確率変数 列 のある 極限 への 収束 は、確率論や、その応用としての 統計学 や 確率過程 の研究における重要な概念の一つである。 より一般的な数学において同様の概念は 確率収束 (stochastic convergence) として知られ、その概念は、本質的にランダムあるいは予測不可能な事象の列は、その列から十分離れているアイテムを研究する場合において、しばしば、本質的に不変な挙動へと落ち着くことが予想されることがある、という考えを定式化するものである。 |zek| xba| yfl| zem| gdk| bxu| ubc| dfm| pcy| tzp| bwk| yqj| loz| rpi| qyl| rpl| neu| jkg| mhu| fnl| stt| udi| iat| nos| rze| cbq| tvy| rbp| akn| aam| boh| tod| rkk| qvz| lss| lyf| zhq| pas| gqe| aci| jjd| ood| sup| rty| smd| eqv| edk| asx| yoe| wub|