Изучаем Q#. Делаем реализацию биноминального распределения Биномиальное распределение с параметрами n и p в теории вероятностей — распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность «успеха» в каждом из них постоянна и равна p.Рассмотрим случай, когда p=0.5 - это делается только для упрощения примера.В этом случае, согласно теория вероятности, вероятность выпадения исхода k на вероятностном пространстве из целых чисел равно P(k)=C(k,n)/n, где C(k,n) = n!/(k!(n-k)!) - коэффициент бинома Ньютона.Поставим перед собой цель - сформировать в массиве кубитов, который мы будем рассматривать как регистр из нескольких кубитов, состояние SUM C(k,n)|k> Читать далее https://habr.com/ru/articles/766512/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=766512
447 читали · 4 года назад
Биномиальное распределение
Источник: Nuances of Programming Все знают и любят нормальное распределение. Оно используется в инвестиционном моделировании, A/B-тестах и улучшении производственных процессов (шесть сигм). Но мало кто хорошо знаком с биномиальным распределением. Между тем, результаты бросков монеты следуют биномиальному распределению. Важно, что здесь работает закон больших чисел. Я также должен сказать, что если мы многократно выполняем один и тот же набор экспериментов (подбрасывая монетку 10 раз) снова и снова, то число решек, наблюдаемых во всех экспериментах, следует биномиальному распределению...