Детерминированная система

• Основы детерминизма в математике, информатике и физике

  • Детерминированная система не учитывает случайность при формировании будущих состояний. 
  • В физике детерминированные системы описываются дифференциальными уравнениями и квантовой механикой. 
  • В теории хаоса детерминированные системы предсказуемы при точных начальных условиях. 
  • В компьютерных науках детерминированные модели вычислений и алгоритмы всегда выдают один и тот же результат. 
  • В экономике модель Рэмси-Касса-Купманса является примером детерминированной системы. 

• Дополнительные понятия и термины

  • Индетерминизм — это противоположность детерминизму, где случайность играет роль в формировании будущих состояний. 
  • Случайность — это событие, которое может произойти или не произойти, и его вероятность неизвестна. 
  • Вероятностное пространство — это математическая структура, описывающая случайность. 
  • Пространство для выборки — это математическая конструкция, используемая для описания случайных величин. 
  • Совокупно исчерпывающие события — это события, которые обязательно произойдут. 
  • Элементарное событие — это событие, которое не может быть разделено на более мелкие события. 
  • Взаимная исключительность — это свойство, при котором два события не могут произойти одновременно. 
  • Исход — это результат случайного события. 
  • Синглтон — это событие, которое происходит с вероятностью 1. 
  • Испытание Бернулли — это случайное событие, связанное с подбрасыванием монеты. 
  • Распределение Бернулли — это распределение вероятностей для испытания Бернулли. 
  • Биномиальное распределение — это распределение вероятностей для суммы независимых испытаний. 
  • Экспоненциальное распределение — это распределение вероятностей для экспоненциально распределенного времени. 
  • Нормальное распределение — это распределение вероятностей для нормального распределения. 
  • Распределение Парето — это распределение вероятностей для распределения Парето. 
  • Распределение Пуассона — это распределение вероятностей для числа событий, происходящих в заданный интервал времени. 
  • Вероятностная мера — это функция, которая измеряет вероятность события. 
  • Процесс Бернулли — это случайный процесс, связанный с испытанием Бернулли. 
  • Непрерывный или дискретный — это характеристика случайных величин, которые могут быть непрерывными или дискретными. 
  • Ожидаемое значение — это математическое ожидание случайной величины. 
  • Различие — это математическая операция, которая вычисляет разницу между двумя числами. 
  • Марковская цепь — это случайный процесс с дискретным временем, в котором будущее зависит от прошлого. 
  • Наблюдаемое значение — это значение, которое можно измерить. 
  • Случайное блуждание — это случайный процесс, в котором состояние системы изменяется случайным образом. 
  • Стохастический процесс — это случайный процесс, который может быть описан с помощью вероятностных мер. 
  • Дополнительное мероприятие — это событие, которое может произойти или не произойти. 
  • Общая вероятность — это вероятность того, что произойдет хотя бы одно из нескольких событий. 
  • Предельная вероятность — это вероятность того, что событие произойдет в пределе. 
  • Условная вероятность — это вероятность события при условии, что произошло другое событие. 
  • Независимость — это свойство, при котором события не зависят друг от друга. 
  • Условная независимость — это свойство, при котором событие зависит от другого события только при определенных условиях. 
  • Закон полной вероятности — это закон, который связывает вероятности различных исходов. 
  • Закон больших чисел — это закон, который утверждает, что среднее значение случайной величины стремится к определенному значению. 
  • Теорема Байеса — это теорема, которая связывает условные вероятности с априорными вероятностями. 
  • Неравенство Буля — это неравенство, которое связывает вероятности двух событий. 
  • Диаграмма Венна — это диаграмма, которая используется для визуализации отношений между событиями. 
  • Древовидная диаграмма — это диаграмма, которая используется для визуализации иерархических отношений между событиями.