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(原)老牛1977

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(原)来复式推挽

发表于 2014-1-17 21:34 | 这个时间前10分钟内都有谁发帖子了？~~~~~~~~~虽然我知道

(原)来复式推挽

我谢谢那个给我发短信信支持我的扑通坛友。

(原)来复式推挽

我谢谢那个给我发短信信支持我的扑通坛友。
来复式推挽 发表于 2014-2-6 14:05

但是你要让我把名单交给你由你来处理，这也不合适。你又不是版主，你算那颗葱？

(原)来复式推挽

事情过去一个多月了。其实那位给我要地址交易的坛友，我并没有给他，只是感觉这种做法并不恰当。可是却有人直接给我要名单，他要去处理。于是我就注意了这个人，一个月来果然正如我所料，他只是一个搅子，给自己捞点东西罢了一点也不错。他没有什么所谓正义，只是让有些人怕他，或者可以利用他。哈哈，你是个骗子

(原)来复式推挽

哎  撇人也就是自扫门前雪啊

(原)来复式推挽

在天上飞的不一定都是天使，也可能是鸟人。对吧

(原)来复式推挽

我对天上飞的鸟人不感兴趣，我对对天上飞的鸟人感兴趣的人也不感兴趣，所以我很恐慌、我很不识相、我很失败。败了败了。。。

(原)来复式推挽

醉汉游走——“随机性假设的否定”预测方法
随机性概念系由确定性概念扩张而来. 在概率论中，一个随机事件a 发生的可能性用概率p（a），0≤.. p（a）≤1 表示. 可以看到，确定性模型就是随机性模型在p（a）=1 的假设下的特款. 翁先生指出，习惯上随机性一词有两种定义：一种是相对确定性而言，指的是不确定性；另一种是相对秩序而言，指的是无秩序. 然而，“不确定不一定是无秩序. 我们把信息定义为秩序，越是无秩序的事物，随机性越强. 通过对实际体系随机性的否定来提取信息，并利用信息进行预测是信息预测的一个重要方面”[1]（p64）.. .
翁先生首先提到简单随机游动，用公式可表为sn (+1,-1) = x1x2 + l+ xn ，用抛掷硬币实验来比拟就是：一个硬币被投到桌面上多次，其中有a 次正面向上（+1），.. b 次反面向上（-1），.. 问投到无穷次后，a 与b 之差或a -b 是几？通常所作的回答为0，即硬币正面向上与反面向上的概率相等，均为50%. 翁先生将这个问题引申比拟为“醉汉散步问题”. 假设有一个醉汉，在一条人行道上散步，进一步或退一步的概率相等，问走了n 步后，最可能在那里找到他. 根据掷币实验，最可能的答案是在原地，或在不定的某地. 而翁先生却给出了一个令人震惊的答案：在无穷远处. 他的思路是通过计算得出这个醉汉的位置离开计算值太远，即当n →∞时，lim sn  (+1,-1) .
+2n e . ￥ [此处符号排列有误，待与原文对照]
是不收敛的. 由此可以测知他不是真醉，而是假醉. 这表明，“sn (+1,-1) 作为提取信息时‘纯噪音’的对应分布. 当实际数据与上述结果不符，说明数据含有信息”[1]（p113）.. . 可见，所谓随机性的否定乃是用“否定的否定”来提取信息的方法.

(原)来复式推挽

在“醉汉游走”这个命题中，传统的随机漫步理论的答案是醉汉应当在原地找到，教科书上就是这样写的，翁文波院士认为由于存在原始偏差，函数不收敛，醉汉应当在“无穷远”处找到，并且认为这是判断‘真’醉汉和‘假’醉汉的区别所在。