Теория вероятностей

Теория вероятностей занимает особое место в ряду математических дисциплин. С одной стороны, она является строгой математической теорией, изложение которой можно построить, начав с аксиоматических основ. C другой стороны, теория вероятностей вкладывает в руки исследователя весьма эффективный инструмент для описания и анализа широчайшего круга явлений, в которых, как это часто бывает, исход эксперимента непредсказуем и неопределён. Изучение случайности, лежащей в основе теории вероятностей, во-первых, интересно само по себе как возможность уложить нечто непредсказуемое в строгие математические рамки, во-вторых, это дает возможность решать прикладные задачи и создавать модели физических объектов и процессов. В курсе изучаются аксиоматика теории вероятностей, теория случайных величин, асимптотические теоремы (закон больших чисел и центральная предельная теорема), а также базовые математические модели случайных явлений – схема независимых испытаний и цепи Маркова.

• Во время дистанционного обучения в МГУ им. М. В. Ломоносова в связи с эпидемиологической ситуацией по городу Москве студентам доступны представленные материалы по курсу "Теория вероятностей":

Материалы:

• Экзамен 2020 (дистанционный)
• Экзамен 2019
• Задачи к зачёту (2019)
• Материалы курса "Теория вероятностей" прошлых лет
• Лекции по теории вероятностей. Лектор: Алексей Иванович Чуличков. Проект "Teach in"
• Лекции по теории вероятностей. Лектор: Мария Львовна Сердобольская
• Пособие по решению задач по теории вероятностей. М. Л. Сердобольская. А. И. Чуличков. Москва. 2019.
• Теория вероятностей, математическая статистика и элементы теории возможностей для физиков. Ю. П. Пытьев. И. А. Шишмарев. Москва. 2010.