中文名:人品守恒定律
英文名:The conservation law of RP
RP简介:
RP,即Ratio of Probability缩写,学名概率比,俗称人品,因其拼音首字母同为RP得。
RP定义:
采用对数定义法,与pH定义类似。
RP=lg(P实际/P理论)=lgP实际-lgP理论 …… ……(1)
P(实际)是实际概率,简称几率,P(理论)是理论概率,简称概率。
这里实际概率可以是已经发生过的事(这时P取1,RP为用掉的RP),也可以是未发生的事(这时P为未知数,RP为将要用掉的RP,可由此求出P
)。
理论概率可以由数学计算得出。
RP是针对一个随机事件而言的,脱离随机事件的RP是不存在的。
RP守恒定律:
RP既不能被创造,也不能被消灭,它只能由一个物体转移到另一个物体,由一个随机事件转移到另一个随机事件,或与内能相互转化。
由熵增定律,RP转化为内能散失的过程是自发的,获得或维持RP需要由做功实现。
增长RP最快的方式是扶着老奶奶过马路。
如果RP被用掉,那么现有RP值会减少;反之RP会增加。当RP<0是RP可能继续用掉变得更小,可能贮存一些但仍小于0,也有可能RP会增大至正
数,但RP“最有可能”恢复至0(即下一次用掉的RP为以现有RP相反数为峰值的正态分布),即下一次事件发生概率要用-RP计算(虽不一定
,但两边是对称的,平均起来还是恢复到0)
实际概率计算的一般流程:
先计算已发生事件用掉的RP(定义式),取相反数(不考虑做功获得或散失RP的情况下),代入lgP实际=RP+lgP理论求出lgP实际,进而
求出下一次发生此事的实际概率。
例1:如果概率为P1的事件已经发生,要再发生概率P2的事件的实际概率为多少?
解:RP1=lg1-lgP1=-lgP1
所以RP2=-RP1=lgP1
又RP2=lgP-lgP2
解得:lgP=lgP1+lgP2=lg(P1*P2)
所以P=P1*P2 …… ……(2)
结果很漂亮,这就是有名的丹佛得(Danvert,1911-1976)定理
丹佛得定理的直观解释:因为两件事都发生的概率为P1*P2,而P1已经发生,P2发生与两事都发生是等价的,故此时P2发生几率为P1*P2。
例2:已经连续发生了P1,P2,...,P(n-1)共n-1件事,再发生Pn的概率为多少?
解法1:
将前n-1件事看成概率为P1*P2*...*P(n-1)的事件,发生用掉了RP为-lg(P1*P2*...*Pn-1)=-[lgP1+lgP2+...+lgP(n-
1)],RPn=lgP1+lgP2+...+lgP(n-1),lgP=lgPn+RPn=lgP1+...+lgPn
所以发生几率为P=P1*P2*...Pn
解法2:
第一件事消耗了-lgP1,第二件事消耗-lgP2,...,前n-1件事共消耗了RP为-(lgP1+lgP2+...+lgPn-1),同上可得:P=P1*...*Pn。
解法3:
直接由丹佛得定理,得P=P1*P2*...*Pn
实例:
1.一个写有1-10十个数字的均匀转盘,连转十次都转到了10,问第十一次再转到10的几率为多少?
解:直接由丹佛得定理,P=(1/10)^11=1E-11
2.一个同上的转盘,连续十次都没转到10,问第十一次能转到10的几率为多少?
英文名:The conservation law of RP
RP简介:
RP,即Ratio of Probability缩写,学名概率比,俗称人品,因其拼音首字母同为RP得。
RP定义:
采用对数定义法,与pH定义类似。
RP=lg(P实际/P理论)=lgP实际-lgP理论 …… ……(1)
P(实际)是实际概率,简称几率,P(理论)是理论概率,简称概率。
这里实际概率可以是已经发生过的事(这时P取1,RP为用掉的RP),也可以是未发生的事(这时P为未知数,RP为将要用掉的RP,可由此求出P
)。
理论概率可以由数学计算得出。
RP是针对一个随机事件而言的,脱离随机事件的RP是不存在的。
RP守恒定律:
RP既不能被创造,也不能被消灭,它只能由一个物体转移到另一个物体,由一个随机事件转移到另一个随机事件,或与内能相互转化。
由熵增定律,RP转化为内能散失的过程是自发的,获得或维持RP需要由做功实现。
增长RP最快的方式是扶着老奶奶过马路。
如果RP被用掉,那么现有RP值会减少;反之RP会增加。当RP<0是RP可能继续用掉变得更小,可能贮存一些但仍小于0,也有可能RP会增大至正
数,但RP“最有可能”恢复至0(即下一次用掉的RP为以现有RP相反数为峰值的正态分布),即下一次事件发生概率要用-RP计算(虽不一定
,但两边是对称的,平均起来还是恢复到0)
实际概率计算的一般流程:
先计算已发生事件用掉的RP(定义式),取相反数(不考虑做功获得或散失RP的情况下),代入lgP实际=RP+lgP理论求出lgP实际,进而
求出下一次发生此事的实际概率。
例1:如果概率为P1的事件已经发生,要再发生概率P2的事件的实际概率为多少?
解:RP1=lg1-lgP1=-lgP1
所以RP2=-RP1=lgP1
又RP2=lgP-lgP2
解得:lgP=lgP1+lgP2=lg(P1*P2)
所以P=P1*P2 …… ……(2)
结果很漂亮,这就是有名的丹佛得(Danvert,1911-1976)定理
丹佛得定理的直观解释:因为两件事都发生的概率为P1*P2,而P1已经发生,P2发生与两事都发生是等价的,故此时P2发生几率为P1*P2。
例2:已经连续发生了P1,P2,...,P(n-1)共n-1件事,再发生Pn的概率为多少?
解法1:
将前n-1件事看成概率为P1*P2*...*P(n-1)的事件,发生用掉了RP为-lg(P1*P2*...*Pn-1)=-[lgP1+lgP2+...+lgP(n-
1)],RPn=lgP1+lgP2+...+lgP(n-1),lgP=lgPn+RPn=lgP1+...+lgPn
所以发生几率为P=P1*P2*...Pn
解法2:
第一件事消耗了-lgP1,第二件事消耗-lgP2,...,前n-1件事共消耗了RP为-(lgP1+lgP2+...+lgPn-1),同上可得:P=P1*...*Pn。
解法3:
直接由丹佛得定理,得P=P1*P2*...*Pn
实例:
1.一个写有1-10十个数字的均匀转盘,连转十次都转到了10,问第十一次再转到10的几率为多少?
解:直接由丹佛得定理,P=(1/10)^11=1E-11
2.一个同上的转盘,连续十次都没转到10,问第十一次能转到10的几率为多少?