確率

不確かさを数として扱う枠組み。

この分野で確率が要る理由#

場面	確率が現れる形
ノイズのある評価	測るたびに値がぶれる
探索分布	次にどこを調べるかを分布で持つ
量子測定	結果が本質的に確率的
機械学習	データを確率分布からの標本と見る

特に量子力学では、確率は「知識の不足」ではなく 理論に組み込まれた性質として現れる点が他と違う。

参考文献#

• Charles M. Grinstead, J. Laurie Snell. Introduction to Probability, 2nd ed. AMS, 1997.（全文公開） https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/21
• Larry Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer, 2004. https://doi.org/10.1007/978-0-387-21736-9
• MIT OCW 6.041 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability https://ocw.mit.edu/courses/6-041-probabilistic-systems-analysis-and-applied-probability-fall-2010/