Исследования Галилео Галилея
Работа Х. Гюйгенса
Первые исследования по демографии
Формирование понятия геометрической вероятности
Основные теоремы теории вероятностей
Возникновение предельных теорем теории вероятностей
Контроль качества продукции
Закон больших чисел
Общие предельные распределения для сумм
Навигация
Общие предельные распределения для сумм
Теория вероятностей. От Паскаля до Колмогорова
66594
знака
1
таблица
0
изображений
16. Общие предельные распределения для сумм
Естественный вопрос о том, какие распределения возможны в качестве предельных для сумм независимых случайных величин при условии, что они примерно одинаковы по величине, возник только в двадцатые-тридцатые годы 20-го века. Этот вопрос подробно исследовали Колмогоров, Гнеденко, Леви, Хинчин.
17. Формирование понятий математического ожидания и дисперсии
Понятие математического ожидания в самых начальных его элементах было введено в теорию вероятностей очень рано: впервые оно появилось в переписке Паскаля и Ферма. В более явной форме оно было введено Гюйгенсом. Но в ту пору этому термину придавался смысл ожидания той средней цены, которую можно дать за приобретение случайной величины, дающей выигрыш 
с вероятностью 
.
Для 18-го века обращение к математическому ожиданию было не характерным. Все внимание привлекало понятие вероятности случайного события. В знаменитой книге Лапласа «Аналитическая теория вероятностей» нет определения математического ожидания и тем более правил действия с ними. Возможно, это связано с тем, что Лаплас не рассматривал и понятия случайной величины, вместо этого он изучал ошибки наблюдений, плотности их распределений и даже вывел, и использовал формулу для плотности суммы двух независимых ошибок.
Казалось бы, создание и развитие теории ошибок наблюдений должно было стимулировать изучение числовых характеристик случайных величин. Однако этого не случилось. Впрочем, для нормального распределения были введены понятия истинного значения и точности наблюдений; было известно, как их вычислять по плотности распределения. Таким образом, для этого частного случая уже была известна формула для вычисления математического ожидания и дисперсии.
В начале 19-го века нормальное распределение затмило собой все остальные, поскольку с ним столкнулись в теории ошибок наблюдений и, казалось, доказали в работах Гаусса и Лежандра, что распределение ошибок наблюдений должно быть нормальным. Остальные распределения потеряли интерес, о них попросту не думали. Несомненно, в связи с этим никто не помышлял о доказательстве теорем относительно математических ожиданий и дисперсий, поскольку для нормального распределения уже было все известно. Заметим, что в книге Чебышева «Опыт элементарного анализа теории вероятностей» понятия случайной величины, математического ожидания и дисперсии даже не упоминаются. Однако в курсе лекций по теории вероятностей, которые систематически он читал в Петербургском университете, Чебышев говорит о величинах (имея в виду случайные величины), их математическом ожидании и дисперсии. Более того, в этих лекциях было сказано, что «оно (понятие математического ожидания) имеет большее значение на практике, чем сама вероятность, потому что на основании ее у нас составляется суждение о том, что мы можем ожидать перед появлением известного события».
В этих лекциях имеется доказательство и формулировка теорем о математическом ожидании и дисперсии суммы случайных величин. Там же он привел и вывод своего знаменитого неравенства. При этом он предполагал как нечто самоочевидное, что речь идет о независимых величинах.
Только в учебнике «Исчисление вероятностей» (1913–1924) строго доказываются и теорема о математическом ожидании произведения и о математическом ожидании суммы со специальным упоминанием о том, что она верна не только для независимых величин.
Понятие случайного процесса принадлежит прошлому столетию и связано с именами Колмогорова, Хинчина, Слуцкого, Винера (1894–1965). Это понятие в наши дни является одним из центральных не только в теории вероятностей, но также в естествознании, инженерном деле, экономике, организации производства, теории связи. Теория случайных процессов принадлежит к категории наиболее быстро развивающихся математических дисциплин. Несомненно, что это обстоятельство в значительной мере определяется ее глубокими связями с практикой.
20-ый век не мог удовлетвориться тем идейным наследием, которое было получено им от прошлого. В то время, как физика, инженера, биолога интересовал процесс, т.е. изменение изучаемого явления во времени, теория вероятностей предлагала им в качестве математического аппарата лишь средства, изучавшие стационарные состояния. Для исследования изменения во времени теория вероятностей конца 19-го начала 20-го века не имела ни разработанных частных схем, ни тем более общих приемов. Изучение броуновского движения в физике подвело математику к порогу создания теории случайных процессов. В исследованиях датского ученого А.К. Эрланга была начата новая важная область поисков, связанная с изучением загрузки телефонных сетей. Число абонентов изменяется во времени случайно, а длительности каждого разговора обладает большой индивидуальностью. И вот в этих условиях двойной случайности следует производить расчет пропускной способности телефонных сетей, коммутационной аппаратуры и управляющих связью систем. Работы Эрланга оказали значительное влияние не только на решение чисто телефонных задач, но и на формирование элементов теории случайных процессов, в частности, процессов гибели и размножения.
Во втором десятилетии двадцатого века начались исследования динамики биологических популяций. Итальянский математик Вито Вольтера разработал математическую теорию этого процесса на базе чисто детерминистских соображений. Позднее ряд биологов и математиков развивали его идеи уже на основе стохастических представлений. Первоначально и в этой теории применялись исключительно идеи процессов гибели и размножения.
Теория броуновского движения, исходящая из теоретико-вероятностных предпосылок, была разработана в 1905 г. двумя известными физиками М. Смолуховским (1872–1917) и А. Эйнштейном (1879–1955). Позднее высказанные ими идеи использовались неоднократно как при изучении физических явлений, так и в различных инженерных задачах.
Попытка изучения средствами теории вероятностей явления диффузии была предпринята в 1914 г. двумя известными физиками Н. Планком (1858–1947) и Фоккером.
Мы должны упомянуть еще о двух важных группах исследований, начатых в разное время и по разным поводам. Во-первых, это работы А.А. Маркова (1856–1922) по изучению цепных зависимостей. Во-вторых, работах Е.Е. Слуцкого (1880–1948) по теории случайных функций. Оба эти направления играли очень существенную роль в формировании общей теории случайных процессов.
В 1931 г. была опубликована большая статья Колмогорова «Об аналитических методах в теории вероятностей», а через три года работа Хинчина «Теория корреляции стационарных стохастических процессов», которые следует считать началом построения общей теории случайных процессов. В первой из этих работ были заложены основы теории марковских процессов, а во второй – основы стационарных процессов. Они были источником огромного числа последующих исследований.
Обе упомянутые основополагающие работы содержат не только математические результаты, но и глубокий философский анализ причин, послуживших исходным пунктом для построения основ теории случайных процессов.
Но не общефилософское содержание является основным достоинством работы Колмогорова. В ней были заложены основы теории случайных процессов без последействия и получены дифференциальные уравнения (прямые и обратные), которые управляют вероятностями перехода. В этой же работе был дан набросок теории скачкообразных процессов без последействия, подробное развитие которой позднее было дано Феллером и Дубровским.
Построение другого класса случайных процессов на базе физических задач было осуществлено Хинчиным. Он ввел понятие стационарного процесса в широком и узком смысле и получил знаменитую формулу для коэффициента автокорреляций. Эта работа послужила основанием для последующих исследований Крамера, Вальда, Колмогорова и многих других ученых.
Заключение
В истории каждой науки постоянно приходится сталкиваться с такими ситуациями, когда эта наука еще не создана, а исследователи рассматривают отдельные задачи, которые относятся к ее компетенции. С таким же положением мы сталкиваемся и в теории случайных процессов. Этой теории еще не было, не было и свойственных ей понятий, не было даже идеи рассмотрения изменения случайной величины во времени, а отдельные задачи в этом направлении уже изучались.
Теория вероятностей имеет богатую и поучительную историю. Она наглядно показывает как возникали ее основные понятия и развивались методы из задач, с которыми сталкивался общественный прогресс. При этом мы увидим, как человечество переходило от первичных догадок к более полному и совершенному знанию, как создание теории вероятностей позволяло переходить от строгих детерминистических представлений к более широким стохастическим концепциям, тем самым, открывая новые возможности для глубоких заключений о природе вещей.
Теория вероятностей продолжает бурно развиваться, в ней появляются новые направления исследований. Эти направления представляют значительный общетеоретический и прикладной интерес.
Похожие работы
... понятия вероятности задача некоторой несостоятельности классического определения вероятности была решена. Однако наблюдаются попытки дать трактовку вероятности с более широких позиций, в том числе и с позиций теории информации. 2. Динамика развития понятия математического ожидания 2.1 Предпосылки введения понятия математического ожидания Одним из первых приблизился к определению понятия ...
... монету второй раз не бросают), в четвертом — второму. Шансы игроков на выигрыш относятся как 3 к 1. В этом отношении и надо разделить ставку. Глава II. Элементы теории вероятностей и статистики на уроках математики в начальной школе (методика работы) Первый шаг на пути ознакомления младших школьников с миром вероятности состоит в длительном экспериментировании. Эксперимент повторяют много раз при ...
... вероятностей совместимых событий; формулы: полной вероятности, Бейеса (Байеса). Одной из форм дифференцированного обучения по курсу теории вероятностей может являться факультативный курс. 2. Разработка программы факультативного курса по теории вероятностей в курсе математики 8 класса 2.1 Основные понятия о факультативном курсе Возможность 1-2 часа в неделю дополнительно работать со ...
... равна 0,515). Конец 19 в. и 1-я половина 20 в. отмечены открытием большого числа статистических закономерностей в физике, химии, биологии и т.п. Возможность применения методов теории вероятностей к изучению статистических закономерностей, относящихся к весьма далёким друг от друга областям науки, основана на том, что вероятности событий всегда удовлетворяют некоторым простым соотношениям, о ...
0 комментариев