西方哲学的智慧概率论的创始人是谁，杨辉三角形的规律是什么

西方哲学的智慧，可能性论的创始人是谁？

可能性论的起源与问题相关。

16世纪,意大利的学者启动研究掷骰子等中的一部分简单问题。

17世纪中叶，法国数学家B.帕斯卡、P.de费马及荷兰数学家C.惠更斯根据排列组合方式,研究了一部分较复杂的问题,他们处理了分赌注问题、赌徒输光问题等。

帕斯卡和费马以“赌金分配问题”启动的通信形式讨论，开创了可能性论研究的先河，后来荷兰数学家惠更斯（1629－1695）也参与了这场讨论，并写出了有关可能性论的第一篇正式论文《中的推理》。

帕斯卡、费马、惠更斯一起被誉为可能性论的创始人。

杨辉三角形的故事？

11世纪中国宋代数学家杨辉在《详解九章算法》里讨论这样的形式的数表，并说明此表引自11世纪前半贾宪的《释锁算术》，并绘画了“古法七乘方图”。所以杨辉三角又被称为“贾宪三角”。

在欧洲直到1623年以后，法国数学家帕斯卡在13岁时发现了“帕斯卡三角”。

布莱士·帕斯卡的著作Traité du triangle arithmétique（1655年）讲解了这个三角形。帕斯卡搜集了哪些有关它的结果，并从而处理一部分可能性论上的问题，影响面广泛，Pierre Raymond de Montmort（1708年）和亚伯拉罕·棣·美弗（1730年）都用帕斯卡来称呼这个三角形。

可能性论E（XY）怎么算？

唯有当X，Y相互独立时，才有E(XY)=EXEY

可能性论 E（XY）的解答请看下方具体内容：

EX=2/3，EX=0，EXY=0，故COV(X,Y)=EXY-EX·EY=0，以此PXY=0

可能性论是研究随机情况数量规律的数学分支。随机情况是对比决定性情况来说的，在一定条件下肯定出现某一结果的情况称为决定性情况。

事件的可能性是衡量该事件出现的概率的量度。虽说一次随机试验中某个事件的出现是带有偶然性的，但那些可以在一样条件下非常多重复的随机试验却时常呈现出明显的数量规律。

扩展资料

发展史

随着18、19世纪科学的蓬勃发展和进步，大家注意到在某些生物、物理和社会情况与机会游戏当中有某种相似性，以此由机会游戏起源的可能性论被应用到这些领域中；同时这也大大推动了可能性论本身的蓬勃发展和进步。

使可能性论成为数学的一个分支的奠基人是瑞士数学家伯努利，他建立了可能性论中第一个极限制要求理，即伯努利大数定律，阐明了事件的频率稳计划于它的可能性。这之后棣莫弗和拉普拉斯又导出了第 二个基本极限制要求理（中心极限制要求理）的原始形式。

拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的可能性理论》，明确给出了可能性的古典定义，并在可能性论中引入了更有力的分析工具，将可能性论推向一个新的蓬勃发展和进步阶段。

19世纪末，俄国数学家切比雪夫、马尔可夫、李亚普诺夫等人用分析方式建立了大数定律及中心极限制要求理的大多数情况下形式，科学地解释了为什么实质上中碰见的不少随机变量近似服从正态分布。

20世纪初受物理学的刺激，大家启动研究随机过程。这方面柯尔莫哥洛夫、维纳、马尔可夫、辛钦、莱维及费勒等人作了杰出的奉献。

古典概型的历史起源？

可以追溯到17世纪初期。可能性论的奠基人布莱克韦尔和帕斯卡都曾研究过掷硬币、掷骰子等问题，并提出了古典概型的思想。古典概型指的是指试验结果有限且等可能出现的情况，且每一次试验结果当中互不相干。这样的概型被广泛应用于掷硬币、掷骰子、摸球等随机事件的研究中，成为现代可能性论的基础。除开这点古希腊哲学家亚里士多德在其《分析前》中也探讨了一部分可能性问题，为后来的可能性论发展夯实了理论基础。总而言之，可以追溯到17世纪初期，这个时期一部分伟大的数学家和哲学家在研究掷硬币、掷骰子等随机事件时，提出了这样的概型的思想。

可追溯至17世纪的法国，当时数学家帕斯卡和费马对赌业中的可能性问题进行探讨，为了处理中各自不同的情况下输赢的概率，提出并运用了古典概型。古典概型指的是在实验中全部可能出现的结果，其出现的可能性一样且独立，这样的方式为后来的可能性论夯实了基础。在18世纪，热尔尼提出加法原理和乘法原理补充丰富了古典概型的计算方式，使其更完善。古典概型是可能性统计学中基本的概念之一，广泛应用于各个领域，如生物学、金融、社会科学等。而古典概型也可引申到其他的可能性模型，如条件概型、贝叶斯概型等。因为这个原因，针对学习可能性论及其有关领域的考生来说，深入了解古典概型是建立学科知识点框架体系的重要一步。

答案：

古典概型的历史起源可以追溯到17世纪的法国数学家Pascal和Fermat。

原因：

Pascal和Fermat在研究问题时，提出了可能性论的基本思想，即通过数学方式来计算事件出现的概率。

他们使用了等概率原理，即假设每个事件出现的概率相等，以此推导出了古典概型的公式。

这个公式是可能性论的基础，也是后来发展出其他可能性模型的基础。

内容延伸：

古典概型是指在一次试验中，每个事件出现的概率相等，且事件当中互影响不了。

这样的模型适用于简单的随机事件，如掷骰子、抽牌等。

在实质上应用中，我们也可通过古典概型来计算一部分简单的可能性问题，如抛硬币正反面的可能性等。

操作类问题：

假设要计算掷两个骰子点数之和为7的可能性，可按以下步骤进行：

1. 确定每个骰子的点数概率，即1~6。

2. 计算两个骰子点数之和为7的组合数，即(1,6),(2,5),(3,4),(4,3),(5,2),(6,1)。

3. 计算全部可能的组合数，即6*6=36。

4. 将步骤2中的组合数除以步骤3中的总组合数，即6/36=1/6，得到点数之和为7的可能性为1/6。

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