欧核中对分布的分类有四种，顺分布、逆分布、中庸分布、缓冲分布，这四种分布中，顺分布和逆分布分别表示投注量的方向，而中庸分布和缓冲分布分别表示信心的强度。
④.收益率分布往往会更加偏态,右尾往往比左尾更长和更厚,这也与正态分布的对称分布不同。因此,收益率分布的尾部通常比正态分布更加厚长,具有更高的偏度,更易产生极端值。这使得我们难以用正态分布模型来很好地拟合和评估收益率分布。我们需要建立新的厚尾分布模型,如学生t分布、幂律分布、ExtremeValue分布等来提高拟合效果。
3、0-1分布、二项分布、泊松分布、几何分布及负二项分布的定义及性质，知道二项分布与泊松分布的关系，几何分布与负二项分布的关系;
k异或M0的分布和k异或M1的分布是一样的，这些分布是绝对同分布（一定是均匀分布）。那么两种情况下，算法A的输入是严格的同分布，也许是密文上的均匀分布，所以两种情况下攻击者表现一致（因为输入的分布是严格相等的）。
粒度分布是指用特定的仪器和方法反映出粉体样品中不同粒径颗粒占颗粒总量的百分数。有区间分布和累积分布两种形式。区间分布又称为微分分布或频率分布，它表示一系列粒径区间中颗粒的百分含量。累计分布也叫积分分布，它表示小于或大于某粒径颗粒的百分含量。
既然叫瑞利信道，直观上理解是和瑞利分布有关，那么什么是瑞利分布呢？瑞利分布描述的是零均值，实部虚部是独立同分布的复高斯分布的模值的分布。不了解相关背景的可以看一下这篇帖子。
麦克斯韦给出了理想气体分子的速度分布律，但它只是一种更一般的分布的特例，这个分布叫麦克斯韦-玻尔兹曼分布，简称M-B分布。
那为什么随机部分要用gumbel分布而不是常见的高斯分布呢？这是因为gumbel分布是专门用来建模从其他分布（比如高斯分布）采样出来的极值形成的分布，而我们这里“使用argmax挑出概率最大的那个类别索引Z”就属于取极值的操作，所以它属于极值分布。在此之前，你可能想都不敢想，极值形成的分布竟然是有规律的，可的确就是有这么神奇的存在，这就是数学的魅力所在，但是要加个条件，就是极值是采样自某一个指数族的概率分布，比如高斯分布。
地理分布地理分布是指地理事物在地球表层展开的空间范围及其空间排列状态。地理学重视对地理事物空间分布形态、分布方式和分布格局的研究，如山脉的分布、河流的分布、矿产的分布等。这些地理事物的分布，按照成因分为自然分布和人为分布;按照延伸方向分为水平分布和垂直分布;按照其在地图上的表现形态分为点状分布、线状分布和面状分布;按照分布的连续程度，分为离散分布和连续分布。掌握地理事物的分布，对于认识各种地理事物的位置与范围，形成地理空间观念，具有十分重要的意义。
概率论中基本概念随机试验、样本空间、随机事件、频率和概率概率是频率是客观存在，当试验次数充分大时频率将收敛于概率排列组合随机变量随机变量可以分为：离散型和连续型离散型研究其分布律，而连续型则研究其概率密度。概率分布离散型随机变量的概率分布有：（0-1）分布、二项分布（伯努利试验）、泊松分布。连续型随机变量的概率分布有：均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）多维随机变量的分布随机变量的数字特征随机变量的数字特征反应了分布的一些统计特性数学期望反应了分布的均值、方差反应了分布的集中程度、协方差和相关系数反应了随机变量之间的相互作用关系描述统计大数定律中心极限定理
①随机分布指的是每一个个体在种群分布领域中各个点出现的机会是相等的，并且某一个体的存在不影响其他个体的分布。随机分布比较少见，只有在环境资源分布均匀一致、种群内个体间没有彼此吸引或排斥时才容易产生。例如，森林地被层中一些蜘蛛的分布与面粉中黄粉虫的分布，以种子繁殖的植物在自然散布于新的地区时也经常体现为随机分布。
其中呢$p$是真实分布，$hat{p}$是我们预测出来的分布。这个式子想表达什么呢？这是在比较我们预测出来的分布和真实的分布差距有多大，我们把这个作为我们优化的目标，我们希望能够不断地通过优化我们的模型，减少这个两个分布之间的差距。再具体点说，就是让我们的预测分布更靠近真实分布（因为真实分布不会动嘛，我们缩小两个分布的差距，就只能通过调整预测分布完成）。
在作品数据中，我们可以看到，展示的内容还是比较多的，有展现量、阅读量、点赞量、评论量、流量分析、性别分布、年龄分布、地域分布、机型价格分布。
如果说，中国人的能力分布是一个又高又细的高斯分布，那么美国人的能力分布就是一个又矮又粗的高斯分布，并且这个高斯分布的两侧都有一条非常非常长的尾巴。
分布式技术1：一致性哈希原理及C++实现分布式技术探索——一致性哈希分布式技术探索——如何判断哈希的好坏分布式数据存储(3)哈希与一致性哈希分布式一致性hash
（2）若(X,Y)服从二元正态分布，则X,Y均服从一元正态分布，但反之不一定成立。这也从一个侧面体现了联合分布能够决定边缘分布，而边缘分布往往不能决定联合分布这一论断；
分布式计算是另一个数学计算库未来的重要发展方向。分布式计算是一种将计算任务分配到多个计算节点上进行计算的技术，可以大幅提高计算效率。为了支持分布式计算，数学计算库需要提供高效的分布式计算功能，例如分布式矩阵乘法和分布式特征值计算等。
上图是一个正态分布。人们的各种特征，比如身高、智商等等，只要是连续分布的，有很多都可以用正态分布来建模。有一些特征，比如财富，乍一看不符合正态分布，但总可以把它做个变换，逼近正态分布。
在早期的雷达系统中，雷达分布率低，一般可以用瑞利分布来描述杂波幅度分布，但是在现代雷达中，尤其是在低俯仰角或高分辨率情况下，杂波的幅度统计特性明显偏离高斯分布，因而采用非高斯模型来更准确的描述实际雷达的杂波统计特性。非高斯模型有韦布分布、对数正态分布和K分布。
1．监管对象类型多样，区域分布和时域分布特征离散：建筑工地、拆除场地、排放企业、堆料场、水泥搅拌站、道路等，区域分布和时间分布是随机的、分散的；
4）这种正反面的分布，既是在字内的分布，也是在字间的分布；既是在句内的分布，也是在句间的分布；既是在段内的分布，也是在段间的分布。
有的呈现围绕原始颜色的流形分布；有的呈现偏离原始颜色的分布；还有的直接呈现“爱谁谁”的发散分布中心发散
内容简介：㈠创建能量参照法生成素数分布新论；㈡论各种奇素数组合的分布；㈢论偶数u的素数分解对的分布；㈣论幂函数中的素数分布；㈤论梅森素数的分布.
虽然集中趋势和离散程度是数据分布的两个重要特征，但要全面了解数据分布的特点，还需要知道数据分布的形状是否对称，偏斜程度等等，其中偏度和峰度就是对数据分布形状的测度。
对于世界森林的分布，建议用谈话法。学生读世界森林分布图和世界自然带的分布图，回答教师提出的问题，解决主要林种的分布问题，同时复习大洲的分布。
（2）我国工业分布很不均衡，从整体上看，东部地区工业分布密集，西部地区工业分布稀疏，呈现沿海、沿江河、沿铁路线分布的特点。
瑞利分布和莱斯分布都能用数学方法从所假设的物理信道模型中导出。不过,有些实验数据和这两个分布都不太吻合。因此,人们提出了一个能吻合许多不同实验数据的更为通用的衰落分布,它就是下式给出的Nakagami-m衰落分布
IPFS分布式网络，也称为网状网络，与分布在不同位置的计算机系统互连，如下所示。网络中没有中心节点。通信子网为封闭结构，通信控制功能分布于各个节点。IPFS网络分布式网络由不同位置的分布式节点互连，具有多个终端。