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  • 1 # 瀚海顧

    機率論,是數學傷用來處理或然事件的一種方法。

    決定論,是一種肯定結果推論方法。

    二者同屬於某種方法論,適用於不同的條件,無法相互替代,但會有關聯。例如當機率成為極致時,就是決定了。但並不能應為機率包含了這個結果,而否認決定論。

  • 2 # 吐溫先生

    我認為,是否可以反駁應該根據情況區分。在機率論中,不同的事件也分為,可能事件,確定事件。針對可能事件,結果的發生是有一定機率的。自然不能也以決定論,比如擲骰子得到5這件事是有一定機率的。針對確定事件,事件的結果是一定會發生的。比如擲骰子得到6以內的數字。

  • 3 # 無限奇異果

    個人認為機率論反駁不了決定論,就如同決定論反駁不了機率論一樣。

    決定論認為一切都是有“因果關係”聯絡起來的,一切世界的運動都是由確定的規律決定的;知道了原因以後就一定能知道結果.在這一基礎上,科學得到了巨大的發展。例如,用牛頓力學算出的天體運動,對未來具有準確的預見性。

    這種觀點得到了當時包括愛因斯坦在內的許多科學家的支援 。愛因斯坦在給波爾的一封信中寫道:“你信仰投骰子的上帝,我卻信仰完備的定律和秩序。“

    在決定論者看來,世界都是有序的,都是按照著嚴格的定律來的,它的行為完全可以預測,都有因果關係決定。

    但在量子力學中,體系的狀態有兩種變化,一種是體系的狀態按運動方程演進,這是可逆的變化;另一種是測量改變體系狀態的不可逆變化。因此,量子力學對決定狀態的物理量不能給出確定的預言,只能給出物理量取值的機率。在這個意義上,經典物理學因果律在微觀領域失效了。

    據此,一些物理學家和哲學家斷言量子力學擯棄因果性,而另一些物理學家和哲學家則認為量子力學因果律反映的是一種新型的因果性——機率因果性。量子力學中代表量子態的波函式是在整個空間定義的,態的任何變化是同時在整個空間實現的。

    所以,愛因斯坦曾經憤憤的說:上帝不擲骰子!這也是相對論與量子力學不可調和的矛盾,現在的M理論試圖將兩者統一起來,還存在一定的難度。

  • 4 # 數學經緯網

    謝邀。看到有人說機率論和決定論是矛盾的,想來機率論是數學入門學科,也是數學應用方面的很重要的基礎之一,所以還是和大家闡述一下這個問題。雖然我已經是數學專業研究生,讀的也是985高校了,但是學機率論還是當時大一的時候學的,所以特定回去鞏固了一下知識點。以下是我的幾個看法,和大家一起分享一下。

    首先,機率論與拉普拉斯決定論探討的並不是一個層面的問題,前者是基於能切實把握到的資訊,透過建立模型來處理問題,兩者並不矛盾!機率論和命運論什麼的也沒啥關係,甚至有人說,機率論屬於玄學,雖然機率論有一定的反直觀的感覺,但是我要說的是機率論也是有一定數學基礎的呀!

    首先讓我們對機率論作一番仔細的考察。

    機率論的研究物件是隨機事件,隨機事件是不是就簡簡單單地理解為有時發生有時不發生(即具有隨機性)的事件呢?我們需要對這一概念做幾點說明。

    首先,隨機事件是針對條件組而言的,在指定的條件下,有的事件一定發生,有的事件不可能發生,有的事件可能發生可能不發生,分別對應著必然事件,不可能事件和隨機事件。

    條件不同,事件的情況可能不同。例如,在地面上向上扔石子(條件組),石子落回地面就是必然事件;但是如果你在外太空呢,情況就完全不一樣了。

    再拿最經典的擲色子來舉例子。

    擲完色子後,若甲看不到色子的情況(條件組),那麼指定某一點朝上的機率就是六分之一;這時候乙偷偷地看了看色子的點數,告訴甲色子的點數是奇數(新的條件組),這時候指定某一點朝上的機率就是三分之一了,這樣才會有機率論中的條件機率。

    很多時候,甲又往往需要做一個判斷,就只好將之當作隨機的來處理。好在大量重複擲色子的過程中,每個點數出現的頻率表現出了某種穩定性,直觀的理解是:穩定後的頻率就是機率。這樣,甲便具有了做出判斷的方式,但這種判斷也有隨機性。從這裡我們就能明白把事件看成是隨機的並不是否定現實情況的確定性,而是人只能處理自己能處理的問題,為了問題可以處理而把事件當作隨機的來對待。

    下面做一些理論的說明。

    客觀世界無限複雜,為了解決問題只好抓主要矛盾,但是次要矛盾的忽略就帶來了失真。對我們而言,解決問題越簡單越好,失真程度越小越好,但實際情況往往是追求簡單得以更大的失真程度為代價,簡單性與代表性構成了一對矛盾,模型就是簡單性與代表性的對立統一,例如質點便是如此。

    科學研究是以模型為前提的,數學研究照樣需要模型,隨機事件就是一個模型,它在機率論中的作用就類似質點在運動學和動力學中的作用。儘管在現實情況中它是確定的,但我們把事件看成隨機的,以便於得到具有簡單性和代表性的模型。

    其次,我們能夠研究隨機事件的關鍵是試驗次數足夠大時頻率的穩定性。頻率的穩定性不是隨意假定的,而是在大量試驗中歸納出來的。數學需要對這一穩定性做出定量的描述,這就是我們機率論中學到的大數定律。有了大量材料的積累之後,我們就可以抽象出一些基本假定,用演繹的方法得到新的機率規律。

    做了這些考察和說明後,機率論和拉普拉斯決定論是否矛盾的回答就十分顯然了。

    拉普拉斯決定論肯定了一切現象都有確定的因果鏈條,說明的是現實世界必然因果關係的存在性。它的意義在於告訴我們,既然客觀世界是確定的,而且有確定的因果關係,那我們就老老實實地去揭示這些因果關係。但是,它並沒有告訴我們如何去揭示因果關係,而且人的認識確實是有限度的,我們對客觀世界因果關係的認識是一個不斷逼近的極限過程。機率論則是基於能切實把握到的資訊,透過建立模型來處理問題或者更好地做出判斷。

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