Your cart is empty.
Keep shoppingРуслан Сенаторов:Задача о двух конвертах.Случайные блуждания
7 students
Руслан Сенаторов:Задача о двух конвертах.Случайные блуждания
Разберите парадокс двух конвертов и научитесь моделировать случайные блуждания с помощью Python. SenatorovAI
Last updated 6/2026
Russian
What you'll learn
- Понимать суть парадокса двух конвертов и анализировать возникающее противоречие.
- Находить ошибки в рассуждениях, связанных с условными вероятностями и математическим ожиданием.
- Понимать принципы одномерных и многомерных случайных блужданий.
- Моделировать случайные процессы с помощью Python и NumPy.
- Визуализировать траектории случайных блужданий.
- Исследовать влияние количества шагов и вероятностей перехода на результат.
- Проводить вычислительные эксперименты и интерпретировать результаты моделирования.
- Применять вероятностное мышление при решении практических задач.
Explore related topics
Course content
2 sections • 9 lectures • 51m total length
Requirements
- Базовые знания Python.
- Начальное понимание вероятности, среднего значения и математического ожидания будет полезно.
- Опыт работы с NumPy и Matplotlib желателен, но не обязателен.
Description
Этот курс содержит использование искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект использовался при подготовке описания и изображения курса. Лекции, программный код и остальные учебные материалы созданы и проверены преподавателем.
Курс «Задача о двух конвертах и случайные блуждания» посвящён двум интересным направлениям теории вероятностей: анализу вероятностных парадоксов и моделированию случайных процессов. Вы научитесь внимательно проверять математические рассуждения, работать с математическим ожиданием и проводить вычислительные эксперименты с помощью Python.
В первой части курса рассматривается задача о двух конвертах. Участнику предлагается выбрать один из двух конвертов, содержащих разные суммы денег, после чего возникает вопрос: выгодно ли поменять выбранный конверт на другой? На первый взгляд математическое ожидание может показывать, что обмен всегда выгоден. Мы разберём, почему такое рассуждение приводит к парадоксу, какие предположения остаются незамеченными и как корректно интерпретировать доступную информацию.
Во второй части курса изучаются случайные блуждания. Вы узнаете, как формируется последовательность случайных шагов, чем отличаются симметричные и несимметричные блуждания и как вероятность выбора направления влияет на итоговую траекторию. Мы рассмотрим одномерные и двумерные модели, расстояние от начальной точки и поведение процесса при увеличении количества шагов.
Практические задания выполняются на Python с использованием библиотек NumPy и Matplotlib. Вы будете создавать случайные последовательности, проводить многократные симуляции, рассчитывать статистические показатели и визуализировать полученные траектории.
Курс предназначен для студентов, аналитиков данных, начинающих специалистов Data Science, Python-разработчиков и всех, кто интересуется теорией вероятностей. Для прохождения достаточно знать основы Python и понимать понятие среднего значения. Углублённая математическая подготовка не требуется. SenatorovAI
Who this course is for:
- Курс предназначен для студентов, начинающих аналитиков данных, специалистов Data Science, Python-разработчиков и всех, кто интересуется теорией вероятностей.
- Материал будет особенно полезен слушателям, которые хотят научиться замечать ошибки в вероятностных рассуждениях, понимать природу математических парадоксов и моделировать случайные процессы на Python.
- Курс также подойдёт тем, кто изучает статистику, финансовое моделирование, алгоритмы или машинное обучение и хочет получить практический опыт проведения вычислительных экспериментов.