概率算法的英文

⑴ 概率算法

最近做了一个活动抽奖需求，项目需要控制预算，概率需要分布均匀，这样才能获得所需要的概率结果。
例如抽奖得到红包奖金，而每个奖金的分布都有一定概率：

现在的问题就是如何根据概率分配给用户一定数量的红包。

算法思路 ：生成一个列表，分成几个区间，例如列表长度100，1-40是0.01-1元的区间，41-65是1-2元的区间等，然后随机从100取出一个数，看落在哪个区间，获得红包区间，最后用随机函数在这个红包区间内获得对应红包数。

时间复杂度 ：预处理O(MN)，随机数生成O(1)，空间复杂度O(MN)，其中N代表红包种类，M则由最低概率决定。

优缺点 ：该方法优点是实现简单，构造完成之后生成随机类型的时间复杂度就是O(1)，缺点是精度不够高，占用空间大，尤其是在类型很多的时候。

算法思路 ：离散算法通过概率分布构造几个点[40, 65, 85, 95,100]，构造的数组的值就是前面概率依次累加的概率之和。在生成1~100的随机数，看它落在哪个区间，比如50在[40,65]之间，就是类型2。在查找时，可以采用线性查找，或效率更高的二分查找。

算法复杂度 ：比一般算法减少占用空间，还可以采用二分法找出R，这样，预处理O(N)，随机数生成O(logN)，空间复杂度O(N)。

优缺点 ：比一般算法占用空间减少，空间复杂度O(N)。

算法思路 ：Alias Method将每种概率当做一列，该算法最终的结果是要构造拼装出一个每一列合都为1的矩形，若每一列最后都要为1，那么要将所有元素都乘以5（概率类型的数量）。

此时会有概率大于1的和小于1的，接下来就是构造出某种算法用大于1的补足小于1的，使每种概率最后都为1，注意，这里要遵循一个限制：每列至多是两种概率的组合。

最终，我们得到了两个数组，一个是在下面原始的prob数组[0.75,0.25,0.5,0.25,1]，另外就是在上面补充的Alias数组，其值代表填充的那一列的序号索引，（如果这一列上不需填充，那么就是NULL），[4,4,0,1,NULL]。当然，最终的结果可能不止一种，你也可能得到其他结果。

举例验证下，比如取第二列，让prob[1]的值与一个随机小数f比较，如果f小于prob[1]，那么结果就是2-3元，否则就是Alias[1]，即4。

我们可以来简单验证一下，比如随机到第二列的概率是0.2，得到第三列下半部分的概率为0.2 * 0.25，记得在第四列还有它的一部分，那里的概率为0.2 * (1-0.25)，两者相加最终的结果还是0.2 * 0.25 + 0.2 * (1-0.25) = 0.2，符合原来第二列的概率per[1]。

算法复杂度 ：预处理O(NlogN)，随机数生成O(1)，空间复杂度O(2N)。

优缺点 ：这种算法初始化较复杂，但生成随机结果的时间复杂度为O(1)，是一种性能非常好的算法。

⑵ 概率统计英文术语

Acceptable quality level AQL 合格质量水平
Acceptance testing procere ATP 验收检验规程
Accuracy 정확성 准确度
Affinity diagram 친화도 亲和图
Alpha risk 제1종오류(생산자위험) 第一类错误
Alternative hypothesis: H1 대립 가설 备择假设
Analysis of covariance 공분산분석 协方差分析
Analysis of variance 분산 분석 方差分析
Average 평균 平均
Bais 편의 偏倚
Benched at extremes 양쪽 특이형 两侧特异型
Benchmarking 벤치 마킹 水平对比
Best practice 베스트 프랙티스 BPC(最优方法)
Beta risk (b) 제2종오류(소비자위험) 第二类错误
bimodal 쌍봉형[히스토그램] 双峰型[直方图]
Binomial distribution 이항 분포 二项分布
Black belt - BB 블랙 벨트 黑带
Blocking 블럭화 划分区组
Box plot 상자그림 箱线图
Box-Cox transformation Box-Cox 변환 Box-Cox 转换
Brain storming 브레인 스토밍 头脑风暴法
Business Alignment Plan 목표 제품 선정 계획 目标制品选定计划
Cause & Effect diagram 특성 요인도 因果图
CDAM (Combine-Delete-Add-Modify) 해결안 평가방법 解决案评价方法
Central limit theorem 중심 극한 정리 中心极限定理
Central line 중심선 中心线
Champion 챔피온 倡导者
Chi-square distribution 카이 스퀘어 분포 χ方分布
Chi-square test 카이 스퀘어 검정 χ方检验
Cluster sampling 집락표본추출 分群取样法
Common cause 불가피 요인 偶然原因
Complete randomized design 완전랜덤실험법 完全随机化设计
Confidence coefficient (1-α） 신뢰수준 置信水平
Confidence interval 신뢰 구간 置信区间
Confounding 교락 混杂
Continuous data 연속 데이터 连续型数据
Control assessment matrix 통제 평가 매트릭스 控制评价矩阵
Control chart 관리도 控制图
Control limits 관리 한계 控制界限
COPQ (Cost Of Poor Quality) 품질실패비용 劣质成本
Core process 핵심 공정 核心工程
Correlation coefficient 상관계수 相关系数
Cp (Potential process capability Index) 공정능력지수 过程能力指数
Cpk (Process capability index) 공정능력지수 过程能力指数（考虑偏倚）
Critical Business Requirement - CBR 사업 핵심 요구 사항 企业核心要求事项
Critical Customer Requirement - CCR 고객 핵심 요구 사항 顾客核心要求事项
Critical To Process CTP 关键过程特性
Critical To Quality CTQ 关键质量特性
Critical value 임계치 临界值
Cross-functional team CFT CFT
Customer 고객 顾客
Customer value added activity 고객 가치부가 顾客价值增值
Defect 결함 缺陷
Defect Per Million Opportunity DPMO 百万机会缺陷数
Degree of freedom 자유도 自由度
dependent variable 종속변수 因变量
Design of Experiment 실험 계획법 试验设计
DFM (Design For Manufacturability) 面向制造的设计
DFSS (Design For Six Sigma) DFSS 6Sigma设计
Discrete data 이산 데이터 离散型数据
DPU (Defect Per Unit) 단위당 결점수 单位缺陷数
EMEA (Error Mode and Effect Analysis)
Enabling process 지원 공정 支援过程
explanatory variable 설명변수 解释变量
Factor 인자 因子
Factor level 인자 수준 因子水平
F-distribution F- 분포 F- 分布
Final yield(YF)
First pass yield (YFp)
flat 평편형 平顶型
FMEA (Failure Mode & Effect Analysis) 고장모드및 효과분석 潜在失效模式及影响分析
Force field analysis Force field 분석
Fractional factorial design 부분 배치 법 部分实施因子设计法
F-test F-검정 F-检验
Full factorial design 완전 배치법 全因子试验法
Functional deployment mapping 기능 전개 매핑 功能展开图
F-value F-값 F值
Gauge % R&R 게이지R&R
Green belt - GB 그린 벨트 绿带
Hidden factory 숨은 공장 隐蔽的工厂
Histogram 히스토 그램 直方图
Hypothesis testing 가설 검정 假设检验
independent variable 독립변수 自变量
Input indicator Input 척도 Input 尺度
Interaction 교호작용 交互作用
Interval estimate 구간추정 区间估计
Kano analysis 카노 분석 卡诺分析
key performance index KPI 关键性能指标
Lack of fit 적합결여 失拟
Level of confidence 신뢰수준 置信水平
Linearity 선형성 线性
Long term process sigma 47 장기 공정 시그마 长期过程Sigma值
Lower control limit 관리하한 控制下限
Main effect 주효과 主效应
Manufacturability
Master black belt - MBB 마스터 블랙 벨트 黑带大师
Mean 평균 平均
Median 중앙값 中值
Mode 최빈값 众数
Mean square of error MSE 均方误
Mind mapping 심리 매핑 脑图
Multiple regression 다중회귀법 多元回归分析
Multi-stage sampling 다단계표본추출 多阶段取样法
Multi-vary analysis Multi-vary 분석
Multi-voting 다중 투표 多重投票
Nested design 嵌套设计
Non-normal distribution 비 정규 분포 非正态分布
Non-random pattern 이상 패턴 异常趋势
Non-value added activity 비 가치부가 非增值活动
Normal distribution 정규분포 正态分布
Normality test 정규성 검정 正态性检验
Normalized yield (YNorm)
NP chart NP 차트 NP图（不良数图）
Null hypothesis: H0 귀무 가설 原假设
Operational definition 측정 운용 정의
Operational value added activity 운영 가치부가
Opportunity for Error 불량 기회 缺陷机会
Outlier 이상 점 异常点
Output indicator Output 척도 Output 尺度
Pareto analysis 파레토 분석 帕累托分析
Pilot
point estimate 점추정 点估计
Poisson distribution 포아송 분포 泊松分布
poka-yoke 포카요케 防差错措施
Pooled standard deviation Pooled 표준 편차 Pooled 标准偏差
Population 모집단 总体
Precision 정밀도 精密度
Prediction equation 예측 방정식 预测方程式
probability density function,PDF 확율밀도함수 概率密度函数
probability sampling 확율표본추출 随机样本抽取法
Problem statement 문제 기술서 问题描述书
Process capability index 공정 능력 지수 过程能力指数
Process control system 공정 관리 시스템 过程控制系统
Process indicator Process 척도 Process 尺度
Process mapping 프로세스 매핑 过程映射
Process sigma 공정 시그마 过程 sigma
Proct sigma 제품 시그마 产品 sigma
P-value P-값 P-值
Qualitative process analysis 정성 공정 분석 定性过程分析
Quality function Deployment - QFD 품질 기능 전개 质量功能展开
Quick win
Random sampling 무작위 샘플링 随机抽样
Random word 무작위 단어 随机词
Randomized block design 랜덤블럭화설계 随机区组设计
Regression analysis 회귀 분석 回归分析
Repeatability 반복성 重复性
Replication 반복 重复
Replication & standardization 전파와 표준화 传播和标准化
Reprocibility 재현성 再现性
Resial 잔차 残差
Response surface analysis 반응 표면 법 响应曲面法
Response variable 반응변수 响应变量
Risk assessment matrix 위험 평가 매트릭스 风险评价矩阵
Rolled throughput yield - YRT 누적 직행 수율 流通合格率
RPN (Risk Priority Number) 风险系数
R-square 결정 계수 决定系数
Run chart 런 차트 运行图
Scatter diagram 산점도 散点图
Screening experiment Screening 실험 筛选实验
Sensitivity analysis 민감도 분석 灵敏度分析
Short term process sigma 단기 공정 시그마 短期过程sigma
Show stopper 장애물 障碍物
Sigma calculation table 시그마 계산표 sigma计算表
Significance level 유의 수준 显着性水平
Six thinking hat 여섯가지 사고를 위한 모자 六顶思考帽
Skewed 경사형 倾斜型
Solution mapping 문제 해결 매핑 问题解决图
Special cause 가피 요인 特殊原因
Standard deviation 표준 편차 标准偏差
Standard normal distribution 표준 정규분포 标准正态分布
Statistical process control 통계적 공정 관리 统计过程控制
Stratification 층별화 分层
Stratified sampling 층별또는 층화표본추출 分层取样
Stretch goal 스트레치 목표
Systematic sampling 계통표본추출 系统取样法
t-distribution t-분포 t-分布
Team charter 팀 헌장 Team 任务书
Tips for innovation problem solving TRIZ 创造性问题解决理论
Top down chart Top down 차트 Top down 图
Top down goal setting Top down 형 목표 설정
tolerance 공차 容差
total proctive maintenance TPM 全面生产维护
total quality control TQC 全面质量控制
total quality management TQM 全面质量管理
Transactional Six Sigma
t-Test t-검정 t-检验
t-value t-값 t-值
Type I error 제 1 종 과오 第一类错误
Type II error 제 2 종 과오 第二类错误
value analysis 가정에 대한 도전 对假设的挑战
value analysis 가치 분석 价值分析
Variance 분산 方差
Variation 변동 变动
Voice Of Business - VOB 사업의 소리 企业声音
Voice Of Customer - VOC 고객의 소리 顾客声音
X-bar and R control chart X -R 차트 均值-极差控制图
X-bar and S control chart X -S 차트 均值-标准差控制图
z-value z-값 z-值

⑶ (六) 概率算法

前面所讨论算法的每一计算步骤都是确定的，而本次所讨论的概率算法允许算法在执行过程中随机地选择下一个计算步骤。在许多情况下，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机性选择常比最优选择省时。因此概率算法可在很大程度上降低算法的复杂度。

概率算法的一个基本特征是对所求解问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。这两次求解所需的时间甚至所得到的结果可能会有相当大的差别。一般情况下， 可将概率算法大致分为四类：数值概率算法、蒙特卡罗(MonteCarlo) 算法、拉斯羡孝陵维加斯(Las Vegas) 算法和舍伍德(Sherwood) 算法。

随机数在随机化算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机上无法产生真正的随机数，因此在随机化算法中使用的随机数都是一定程度上随机的，即伪随机数。
线性同余法 是产生伪随机数的最常用的方法。由线性同余法产生的随机序列 满足

其中 。d称为该随机序列的种子。如何选取该方法中的常数b、c和m直接关系到所产生的随机序列的随机性能。这是随机性理论研究的内容，已超出本书讨论的范围。从直观上看，m应取得充分大，因此可取m为机器大数，另外应取 ，因此可取b为一素数。

为了在设计概率算法时便于产生所需的随机数，建立一个随机数类RandomNumber：该类包含一个需由用户初始化的种子randSeed。给定初始种子后，即可产生与之相应的随机序列。种子randSeed是一个无符号长整型数， 可由用户选定也可用系统时间自动产生。函数Random的输入参数 是一个无符号长整型数，它返回 范围内的一个随机整数。函数fRandom返回[0，1) 内的一个随机实数。

数值概率算法常用于数值问题的求解。这类算法所得到的往往是近似解。且近似解的精度随计算时间的增加而不断提高。在许多情况下，要计算出问题的精确解是不可能的或没有必要的，因此用数值概率算法可得到相当满意的解。

当一个确定性算法在最坏情况下的计算复杂性与其在平均情况下的计算复杂性有较大差别时

舍伍德算法就是一种利用随机算法改造确定性算法，消除或减少问题的好坏实例间的这种差别。舍伍德算法精髓不是避免算法的最坏情况行为，而是设法消除这种最坏情形行为与特定实例之间的关联性。

思想：利用随机算法改造已有算法，使得算法的性能尽量与输入数据无关，即平滑算法的性能。它总能求得问兄戚题的一个解，且求得的解总是正确的。

算法的性能 =平均性能 + 一个很小的随机值。 舍伍德算法是为了得到好的平均性能。

一个算法，对于不同的输入数据，其算法的性能是不一样的。比如快排算法，每次选择第一个元素作为基准，慎带对序列从小到大排序：

拉斯维加斯算法不会得到不正确的解。一旦用拉斯维加斯算法找到一个解，这个解就一定是正确解。但有时用拉斯维加斯算法会找不到解。

与蒙特卡罗算法类似，拉斯维加斯算法找到正确解的概率随着它所用的计算时间的增加而提高。对于所求解问题的任一实例，用同一拉斯维加斯算法反复对该实例求解足够多次，可使求解失效的概率任意小。

蒙特卡罗算法用于求问题的准确解。对于许多问题来说，近似解毫无意义。例如，一个判定问题其解为“是”或“否”，二者必居其一，不存在任何近似解答。又如，我们要求一个整数的因子时所给出的解答必须是准确的，一个整数的近似因子没有任何意义。

用蒙特卡罗算法能求得问题的一个解，但这个解未必是正确的。求得正确解的概率依赖于算法所用的时间。算法所用的时间越多，得到正确解的概率就越高。蒙特卡罗算法的主要缺点也在于此。一般情况下，无法有效地判定所得到的解是否肯定正确。

在实际应用中常会遇到一些问题，不论采用确定性算法或随机化算法都无法保证每次都能得到正确的解答。蒙特卡罗算法则在一般情况下可以保证对问题的所有实例都以高概率给出正确解，但是通常无法判定一个具体解是否正确。

有些蒙特卡罗算法除了具有描述问题实例的输入参数外，还具有描述错误解可接受概率的参数。这类算法的计算时间复杂性通常由问题的实例规模以及错误解可接受概率的函数来描述。

参考链接： http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/07/monte-carlo-method.html

数值概率算法的应用

舍伍德算法的应用

拉斯维加斯算法的应用

蒙特卡罗算法的应用

⑷ 算法英文

算法英文如下：

• arithmetic

• algorithm

• algorithmic

• 短语

  算法逼近algorithm approach

  算法表示法algorithmic notation

  算法程序algorithm routine

• 算法调度algorithmic dispatching; algorithmic scheling

  算法翻译algorithm translation

  算法分析algorithm analysis

• 

• 算法复杂性algorithm complexity

  算法级algorithm level

  算法类class of algorithms

• 算法（理）论theory of algorithms; algorithm theory

  算法描述arithmetic statement

  算法收敛algorithm convergence

• 算法图algorithm pattern

  算法语句algorithmic statement

  算法语言algorithmic language (ALGOL)

⑸ 概率论英文

PR就是概率的意思，是概率英文的缩写（probability)。

比如Pr：表示离散型随机变量v取x时的概率

联合概率Pr：表示X取x，且Y取y时的概率（X和Y是定义在有限集合A和B上的随机变量）

条件概率Pr：表示Y取y时，X取x时的概率（X和Y是定义在有限集合A和B上的随机变老绝量）

概率历史

第一个系统地旦拍推算概率的人是16世纪的卡尔达诺。记载在他的着作《Liber de Ludo Aleae》中。书中关于概率的内容是由Gould从拉丁文翻译出来的。

卡尔达诺的数学着作中有很多给赌徒的建议。这些建模含羡议都写成短文。然而，首次提出系统研究概率的是在帕斯卡和费马来往的一系列信件中。

这些通信最初是由帕斯卡提出的，他想找费马请教几个关于由Chevvalier de Mere提出的问题。Chevvalier de Mere是一知名作家，路易十四宫廷的显要，也是一名狂热的赌徒。问题主要是两个：掷骰子问题和比赛奖金分配问题。

⑹ 算法 英文怎么读

算法
[词典] algorithm; arithmetic;
[例句]在开发软件原型中，提出了一种进行不规则区域求交的新算法。
During the development of the antitype, proposed a new calculation to seek anomalous area overlapping.

⑺ 概率中的C是什么怎么计算

C表示组合数。

组合，数学的重要概念之一。从n个不同元素中每次取出m个不同元素（0≤m≤n），不管其顺序合成一组，称为从n个元素中不重复地选取m个元素的一个组合。所有这样的组合的总数称为组合数，这个组合数的计算公式为

(7)概率算法的英文扩展阅读

在重复组合中，从n个不同元素中可重复地选取m个元素。不管其顺序合成一组，称为从n个元素中取m个元素的可重复组合。当且仅当所取的元素相同，且同一元素所取的次数相同，则两个重复组合相同。

排列组合计算方法如下：

排列A(n,m)=n×（n-1）.（n-m+1）=n!/（n-m）!(n为下标,m为上标,以下同)

组合C(n,m)=P(n,m)/P(m,m) =n!/m!（n-m）!；

例如：

A(4,2)=4!/2!=4*3=12

C(4,2)=4!/(2!*2!)=4*3/(2*1)=6