機率學主要的目的在於介紹和解析機會的結構及其相關之變數與函 數。 這方面的知識為許多進一步研究涉不確定性因素問題的學問的 基礎。本課程引導同學接觸一些有趣的理論和實例。

若欲以數學模型刻畫具有隨機特性的系統，並期待能據此數學模型作預測，則機率論將是最重要的數學工具之一，而機率論的建立又需要微積分、線性代數等數學數學工具。由機率論衍生的應用包括統計學、作業研究、網路通訊、量子計算、財務工程、人工智慧等。本課程的目標是引導同學學習機率論以下幾個重要的基本觀念，並熟練相關計算與應用： 1. 理解離散隨型機變數、機率質量函數、期望值等觀念，並且熟練其相關計算與應用。 2. 理解連續型隨機變數、機率密度函數、期望值等觀念，並且熟練其相關計算與應用。 3. 理解多變量隨機變數、聯合機率密度函數、邊際機率密度函數、條件期望值等觀念，並且熟練其相關計算與應用。 4. 理解隨機變數序列的收斂觀念，並且熟練其相關計算。

1. Hossein Pishro-Nik, Introduction to Probability Statistics and Random Process.

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