0%~100%的機率!

正如你成為鉅富的機率是0%,馬雲成為鉅富的機率是100%,這就叫人間之事凡事都是因人而異,不可能一概而論.

多大機率撿到一隻貓，我來說說吧。首先你得能遇上一隻流浪貓，你遇不上，那機率就是零。所以你得多去流浪貓出沒的地方轉轉，碰碰運氣，看能否遇上。假使有一天你遇上了只流浪貓，那機率就變成百分之五十了。這百分之五十你若不停得付出努力，打動貓咪，讓它願意跟你走，那百分之五十就變成百分百，恭喜你成功撿到貓咪；如若貓咪不願跟你回去，選擇離開，那百分之五十也沒了，就是零。

曾經有隻流浪小貓咪經過我店門口，我覺得好可憐，想收留它，結果追了好遠，不見了（50%）。第二天，希望又來了，它無意中闖入我店裡，喜出望外，費了九牛二虎之力把它逮住，把它放籠子裡，放了食物，高枕無憂了（100%）。結果第二天，發現它又跑了，籠子縫隙太大，它不願意給我收留。（0）

計算這個機率，作用不大。關鍵還得看你有沒吸貓體質，有沒運氣，有沒緣分。人和動物的關係就是這麼玄乎奇妙。

……我覺得貌似撿不撿貓不重要。

你的本意可能是想等待大神給你解答數學作業……

靜等大神。

看了大家的回答，好多小夥伴是在偷換概念或者審題不清~。這是不正經科普系列的數學領域的問題。其實這道題目的第一個數值容易計算，但第二個問題的結果表示式是非常繁瑣複雜的，具體數值我也沒有計算，這裡提供我的解題思路給大家吧，有興趣的小夥伴可以用計算機計算一下。問題計算第二步涉及到“二維無邊界隨機遊走”，而而該問題是數學界持續一百年懸而未決的難題，所以這個第二步解題過程有一個問題不能被嚴格證明，看看小夥伴們能發現問題所在嗎。

解題思路（一）

第一步：

建立平面直角座標系，視貓為點A，人是一個r=1的單位圓。點A運動速度v已知，AO長度已知。第二個問題轉化為：點A碰到單位圓O的機率。

而此時第一個問題即轉化為：點A何時觸碰到單位元O。我們先計算點A何時觸碰到單位圓O吧。也就是原問題中的，最有可能在什麼時間撿到這隻貓。這個解答簡單描述一下，只需要進行簡單的向量運算即可。

這個表示式是點A（即貓）運動時間與其距離初始位置的平均距離的關係。

結果為：

代入即可計算出時間t。（雖然現實情況中貓是不會持續進行隨機遊走的，但依舊可以代入現實中貓每天活動的時間來更精確計算。在此問題中這一步驟沒有必要。）

第二步：

問題到這一步還沒有什麼疑惑。而下一個計算過程就是分歧產生的地方。

這一步驟就是開頭說的“懸而未決的”的一個問題。一維情況下的確可以透過傅立葉變換證明一個點的遊走分佈機率符合正態分佈。但到了二維情況下，卻難倒了眾人。

我們現在先把這個機率認為是符合正態分佈的，那這時候結果是怎麼計算的呢？

正態分佈的機率密度方程就可以套用了。只需要把我們之前計算出的一些引數代入即可。

這個公式看起來好像學機率的同學們都認識，但實際上因為是一個點要碰到一個單位圓，如果仔細嚴格推導，這個最終表示式應該是一個非常繁瑣又難以理解的重積分表示式（我實在是沒法推導了，感覺超出了自己的知識範圍），但結果是正確的。

如果這個機率分佈被保證明出不符合正態分佈，那我們需要重新套用粒子擴散方程進行建模。很無奈，這一塊我是完全不懂了。所以我的預設解題思路只能是如上了。雖然不嚴謹，但也沒辦法，因為可查的文獻資料太少了。

那這個問題究竟有什麼用呢？

其實沒啥用。但是你反面想一下，如果草原上丟失了一隻羊，這個問題如果能計算，那就能理論上推導牧民應該在丟失多久後去什麼地方尋找能有最大機率找回這隻羊了。

但理論和現實有時候就是這樣，現實中的變動很多都是難以量化的，這就是為啥大家總說“看臉”“玄學”這幾個詞了。如果完全考慮現實中的變數，你撿到這隻貓的機率不僅要把模糊數學的理念加進來……甚至還得套用一個誤差方程！即使有相關引數，這個計算量到現在為止應該沒人願意做。

大家就圖一個樂吧~~

一個人有多大機率撿到一隻貓？根據我的經驗，真的是看跟你的關注點和跟貓咪有沒有緣分的，結果還真不好計算。

拿我自己的經驗來說，我在我們這一區已經住了五六年了，之前一直都沒有遇到過流浪貓。自從我今年有養貓的想法之後，就隔三差五在樓下遇到流浪貓。開始去餵它們之後，就更頻繁了，有時是跑出來一隻，有時是兩三隻，最多的一次跑了六隻流浪貓出來，估計是喂的次數多了，它們對我熟悉了，也沒一開始那樣一見人就撒腿跑了，反而把自己的朋友也帶過來了吧。

所以，個人覺得這個真的要看你對貓咪的關注度和貓咪的緣分的。不留心的話，可能貓咪就在你旁邊的垃圾桶旁、車底下、甚至從你身旁走過，你也沒有留意到；但是如果你有心觀察，或者貓咪跟你有緣，它們說不準會冷不丁地闖進你眼前，撿到貓的機率就大大提升了。