概率

， 是對隨機事件發生之可能性的度量 ， 爲數學概率論的基本概念 ； 機率的值是一個在0到1之間的實數 ， 也常以百分數來表示 。 概率常用來量化對於某些不確定命題的想法 ， 命題一般會是以下的形式 ： 「 某個特定事件會發生嗎 ？ 」 ， 對應的想法則是 ： 「 我們可以多確定這個事件會發生 ？ 」 。 確定的程度可以用0到1之間的數值來表示 ， 這個數值就是機率 。 因此若事件發生的機率越高 ， 表示我們越認爲這個事件可能發生 。 像拋硬幣就是一個簡單的例子 ， 正面朝上及背面朝上的兩種結果看來機率相同 ， 每個的機率都是1 / 2 ， 也就是正面朝上及背面朝上的機率各有50 % 。 這些概念可以形成機率論中的數學公理 （ 參考概率公理 ） ， 在像數學 、 統計學 、 金融 、 博弈論 、 科學 （ 特別是物理 ） 、 人工智慧 / 機器學習 、 電腦科學及哲學等學科中都會用到 。 機率論也可以描述複雜系統中的內在機制及規律性 。 應用到具體問題 ， 「 概率 」 常常被用來視作是對某一事件是否發生 （ 過 ） 的 「 推測 」 。 這種涵義下 ， 在宏觀世界 （ 非量子力學情況 ） 中 ， 概率來源於信息的缺失 ， 有效信息越多 ， 對某一事件發生的把握度 （ 概率 ） 就越大 ， 直至 「 必然發生 」 — — 例如理論上知道拋一枚硬幣時的位置 、 受力情況 ， 便可以計算出落下時正面還是反面 ， 所知參數越精確 ， 算得概率就能越接近1 。 但 「 混沌效應 」 仍然會制約所得概率的大小 。