編程為什么需要概率和統計？_ION

當你看到這樣的新聞，報道了某個娛樂圈明星投資了一家某某餐飲店。現在請思考一下，這則新聞是屬于娛樂領域還是餐飲領域呢？如果當你讀完這篇新聞大部分內容將的是餐飲行業的過去和現在以及未來。只有小部分涉及中國明星的八卦事情。

你可以覺得，這新聞屬于餐飲領域。因為大部分將餐飲領域，而只要小部分屬于娛樂八卦。如果用數字來衡量大部分和小部分，我們可以說，90%屬于餐飲領域，而只要10%屬于娛樂八卦。用數字表示了事件發生的可能性。

根據上面的例子，我們大致知道，概率就是描述這種可能性的一個數值。

麻省理工學院數字貨幣計劃推出大規模可編程CBDC平臺:金色財經報道，麻省理工學院 (MIT) 數字貨幣計劃 (DCI) 推出了實驗性可擴展執行智能合約并行架構 (PARSEC) 平臺。該平臺是開源的，并在開發時考慮了央行數字貨幣（CBDC），開發人員表示，該平臺每秒可在128臺主機上執行118,000筆ERC-20交易，超過了公共無許可區塊鏈。因此，該平臺能夠處理跨境承包，也可用于創新供應鏈和合規檢查。PARSEC支持ERC-20代幣，因此在該平臺上推出的自動做市商除了CBDC之外還可以與債券、代幣化證券和回購協議等資產進行交易。由于它支持虛擬機，因此將簡化中央銀行和商業銀行之間的交互。

開發人員表示，該平臺仍需大量的持續研究，安全、密鑰管理和數據遷移工具是需要改進的領域。隱私也是一個未完全解決問題。[2023/8/3 16:15:12]

隨機變量

Sui Network發布0.28新版本文檔，包括引入可編程新型交易等:3月7日消息，公鏈Sui Network發布下一個版本0.28的文檔。具體功能更改將包括推出取代批次處理交易和普通交易的可編程新型交易、從20字節調整到32字節（在十六進制中，從40增加到64）、更改Gas預算以使用SUI而不是Gas單位等。[2023/3/7 12:46:47]

我們知道概率和日常生活息息相關，比如天氣預報。在概率論中有很多概念。但是下面的幾個基本概念非常重要，你需要知道。

隨機變量來描述事件所有可能出現的狀態，并使用概率分布來描述每個狀態出現的可能性。而隨機變量又可以分為離散型隨機變量和連續型隨機變量。

離散隨機變量是指其數值只能用自然數或整數單位計算的則為離散隨機變量。如明天是否下雨。

連續隨機變量是指在一定區間內可以任意取值的變量,其數值是連續不斷的.,相鄰兩個數值可作無限分割,即可取無限個數值。例如明天的雨量。

Filecoin介紹與EVM兼容的Filecoin虛擬機，計劃今年2季度引入可編程性:3月28日消息，Filecoin介紹與 EVM 兼容的 Filecoin 虛擬機（FVM），旨在為 Filecoin 網絡引入智能合約的可編程性。FVM 原生代碼語言為 WASM（WebAssembly），還將首先實現 EVM（以太坊虛擬機）兼容。借助 FVM，除了現有的存儲功能外，Filecoin 網絡還可以獲得計算能力。此外 FVM 將分階段上線，2022 年第 1 季度計劃引入協議分叉，在開發者可編程之前引入準備性調整，包括 Gas 機制和架構調整，隨后 2022 年第 2 季度將引入可編程性，重新設計系統角色和更深層次的協議更改，使其更容易針對系統角色進行編程。[2022/3/28 14:21:35]

概念分布

概率分布是指數據在統計圖中的形狀，概率分布是隨機變量的概率在統計圖中的表現形式。同樣，概率分布又分為離散概率分布和連續概率分布

聲音 | 何寶宏：區塊鏈對于人才的要求是“懂編程的律師才能當會計”:12月26日，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長、中國通信標準化協會互聯網與應用工作委員會主席何寶宏在2020中國信通院ICT深度觀察報告會上指出，當前，區塊鏈產業已經涉及到IT、通信、安全、密碼學等諸多技術領域，區塊鏈產業需要的是一種完全復合型的人才。何寶宏表示,區塊鏈對于人才的要求是“懂編程的律師才能當會計”。（人民網）[2019/12/27]

離散概率分布包括伯努利分布、二項分布、幾何分布和泊松分布。而連續概率分布主要是正態分布。

伯努利分布：

伯努利分布(Bernoullidistribution)是很簡單的離散分布。在伯努利分布下，隨機變量只有兩個可能的取值:1和0。隨機變量取值1的概率為p。相應的，隨機變量取值0的概率為1-p。因此，伯努利分布可以表示成:

何寶宏：代碼是區塊鏈的法律 懂編程的律師才會成為好的會計 :在第一期“法律人的互聯網思維”系列研修會上，對于區塊鏈的火爆，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏博士表示他有另一種看法，那就是，人總是高估技術的短期影響，而低估技術的長期影響。區塊鏈的主要價值就是為了保護數據，傳播數據是次要的。這也是區塊鏈技術對大數據時代的個人信息保護和數據利用和交易的一種回應。他認為，區塊鏈其實是互聯網的一塊大補丁。他用兩個詞來形容2018年的區塊鏈，那就是水深、火熱。區塊鏈是全球分布的，節點全球式分布，沒有集中的控制，無責任主體，沒有外部信用背書，所以也顛覆了很多對以往技術的認識。代碼是區塊鏈的法律，代碼寫進去就是要跟法律一樣嚴格執行。懂編程的律師才會成為好的會計。[2018/4/19]

即伯努利分布只有兩種可能的結果：成功和失敗

例如，投擲一次硬幣，出現正面，記錄為1，出現反面，記錄為0。而拋硬幣的結果要么正面朝上，要么反面朝上，所以拋硬幣的結果服從伯努利分布。

Billions項目組數組包importnumpyasnpBillions項目組統計計算包的統計模塊fromscipyimportstatsBillions項目組第2步，Billions項目組它返回一個列表，列表中每個元素表示隨機變量中對應值的概率p=0.5Billions項目組第3步，繪圖plt.plot(X,pList,marker='o',linestyle='None')plt.vlines(X,0,pList)Billions項目組y軸文本plt.ylabel('概率')Billions項目組顯示圖形plt.show()

二項分布

二項分布可以從計數的角度來理解。n次測試，如果隨機變量為k，意味著其中的k次成功，n-k次失敗。從n次實驗中挑選k個，根據計數原理，共有(nk)(nk)種可能。其中的每種可能出現的概率為pk(1?p)n?k)pk(1?p)n?k)。因此，二項分布可以表示成為:

即二項分布度量的是在n次伯努利試驗中正好有k次成功的概率。

例如，連續10次拋硬幣，正面朝上的次數就符合二項分布.

Billions項目組數組包importnumpyasnpBillions項目組統計計算包的統計模塊fromscipyimportstatsBillions項目組做某件事情的次數p=0.5Billions項目組第2步，Billions項目組它返回一個列表，列表中每個元素表示隨機變量中對應值的概率pList=stats.binom.pmf(X,n,p)pListBillions項目組x軸文本plt.xlabel('隨機變量：拋硬幣正面朝上次數')Billions項目組標題plt.title('二項分布：n=%i,p=%.2f'%(n,p))Billions項目組導入包Billions項目組繪圖包importmatplotlib.pyplotaspltBillions項目組第k次做某件事情，才取到第1次成功Billions項目組做某件事情成功的概率，這里假設每次表白成功概率都是60%p=0.6X=np.arange(1,k+1,1)XBillions項目組求對應分布的概率:概率質量函數(PMF)Billions項目組分別表示表白第1次才成功的概率，表白第2次才成功的概率，表白第3次才成功的概率，表白第4次才成功的概率，表白第5次才成功的概率pList=stats.geom.pmf(X,p)pListBillions項目組x軸文本plt.xlabel('隨機變量：表白第k次才首次成功')Billions項目組標題plt.title('幾何分布：p=%.2f'%p)Billions項目組導入包Billions項目組繪圖包importmatplotlib.pyplotaspltBillions項目組定義隨機變量，已知某路口發生事故的頻率是每天五次，那么此處一天內發生k次事故的概率是多少？mu=5Billions項目組求對應分布的概率：概率質量函數plist=stats.poisson.pmf(x,mu)plistBillions項目組設定均值K=int(K)Billions項目組np.random.randn(1000)+K為創造1000個均值為K的點，服從正態分布，np.random.poisson()為服從泊松分布fig=plt.figure(figsize=(10,5))Billions項目組對進行開方coef=1/(sqrt_2pi*sig)Billions項目組-1/mypow=powercoef*(np.power((data-avg),2))Billions項目組cofe乘e的mypow次方Y=foriinrange(100):S=guass(X,K,std)Y.append(S)plt.plot(X,Y,label='Normal')plt.legend(,facecolor='white')plt.show()

總結

在真實的世界里，我們通常只能觀測到一些數據，而無法事先知道，是什么模型產生了這些數據，這時候就要依賴統計學。所以，海量數據的分析、實驗和機器學習，都離不開統計學。

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