答:不确定性(uncertainty),是指事件发生的可能性完全不可知的情形。更确切地,是指没有概率分布能与所考察的事件的结果相联系的情形。如果考虑的事件是对一个项目的投资,不确定的收益就意味着,想得到的收益是可知的,但是它们出现的概率即可能性则是不可知的。在西方经济学中,将经济中的不确定性分为两大类。第一...
第一种是“偶然不确定性(Aleatoric uncertainty)”, 也叫统计不确定性。它的意思是在给定模型的情况下,在模拟的过程中出现的不确定性有多大。我不能给你准确的结果,但是我能给你一个准确的概率。 第二种是“认知不确定性(Epistemic uncertainty)”,也叫系统不确定性。意思是说你这个模型可能不对。因为知识不确定...
因此,对于不确定性情况下的选择,各种结果本质上是互相独立的(independent),这是因为它们都会被分别消费——即在完全不同的自然状态中被消费,这个假设就被称为独立性假设(independence assumption),这个假设意味着或有消费的消费函数将会采取比较特殊的形式,不同的消费束之间必然可加。 这就表明,如果c_{1},c_{2},...
面对不确定性:1,发掘认知和估值差异。2,量入为出。3,全力以赴。这适用与日常生活或是人生大事的选择,同样的也适用于产业投资与金融交易。 发掘认知和估值差异 投资大高手都是利用广泛风险的高手,利用风险与机会的差别认知,有意识的去寻找风险,特别是众人、媒体包括专家广泛口口相传的大风险,去寻找其中的伪大风险...
本质上,不确定性源自社会系统本身固有的、内在的层次性、开放性、动态性、相干性、非线性性、临界性、自组织性、自强化性和突变性。根据不确定性的特点,一般可把不确定性分为五类: 1.客观不确定性。 客观不确定性是指不以人的主观意志为转移而客观存在的不确定性。在自然界,在生产生活中,在经济管理领域,客观...
不确定性原理（Uncertainty principle）是海森堡于1927年提出的物理学原理。其指出：不可能同时精确确定一个基本粒子的位置和动量。粒子位置的不确定性和动量不确定性的乘积必然大于等于普朗克常数（Planck constant）除以4π （公式：ΔxΔp≥h/4π）。这表明微观世界的粒子行为与宏观物质很不一样。此外，不确定原理...
贝叶斯深度学习就可以满足了这一需求，它将神经网络当前的连接权重值视为先验概率模型，每个训练样本相当于一条新线索，可以不断将先验概率更新为后验概率。如此一来，神经网络不再固定不变，能同时给出预测结果及其不确定性估计。举例来说，在计算成像任务中，普通神经网络只能输出重建的图像，而贝叶斯神经网络不仅能...
1、不确定性原理在量子力学里,不确定性原理(uncertainty principle,又译不确定原理、测不准原理)表明,粒子的位置与动量不可同时被确定,位置的不确定性与动量的不确定性遵守不等式;其中,是约化普朗克常数。维尔纳海森堡于1927年发表论文给出这原理的原本启发式论述,因此这原理又称为“海森堡不确定性原理”。12根据...
01常见的误解 不确定性原理的一个常见表述是“我们无法同时确定粒子的位置和动量”，有的地方还喜欢把“...