مفهوم

نظرية الاحتمالات

Probability theory is the mathematical framework for analyzing random events and uncertainty.
15 مقالات ذات صلة · 6 صيغ · 1 من عمل هنا

الوصف

تمنح نظرية الاحتمالات طريقة لقياس عدم اليقين. فهي تصف الظواهر العشوائية — من اهتزاز حبوب اللقاح في الماء (الحركة البراونية (Brownian motion)) إلى تجمعات المجرات. يعتمد أساسها على فضاء الاحتمال (probability space): مجموعة من النتائج المحتملة، تُعطى لكل منها قيمة بين 0 و1، ومجموعها يساوي 1. يُحسِّن الاحتمال الشرطي (conditional probability) (فرصة حدث بشرط وقوع حدث آخر) افتراضاتنا؛ وتقلب مبرهنة بايز (Bayes' theorem) الشرط وتُحدِّث الاحتمالات ببيانات جديدة. هذا هو محرك مرشحات البريد المزعج، والتشخيص الطبي، والتعلم الآلي.

التاريخ

بدأت الدراسة الرسمية للاحتمال في القرن السابع عشر بمراسلات باسكال وفيرما عام 1654. وأدخل كتاب "Ars Conjectandi" (فن التخمين) الذي نُشر بعد وفاة ياكوب برنولي (1713) قانون الأعداد الكبيرة. وصاغ توماس بايز (Thomas Bayes) (1763) وبيير سيمون لابلاس (Pierre-Simon Laplace) مبدأ الاحتمال العكسي (inverse probability) — مبرهنة بايز. وفي عام 1933، وضع أندريه كولموغوروف في كتابه "المفاهيم الأساسية لنظرية الاحتمالات" نظامًا بديهيًا لها على أساس نظرية القياس، رابطًا الرياضيات البحتة بالتجربة.

كيف يعمل

تعمل نظرية الاحتمالات من خلال تعريف فضاء النتائج الأولية (sample space) ودالة الاحتمال (probability function). تسمح القواعد — الإضافة (additivity) للأحداث المتنافية (mutually exclusive events)، والضرب للأحداث المستقلة — بحساب احتمالات الأحداث المعقدة. يضمن قانون الأعداد الكبيرة أنه مع زيادة عدد المحاولات، يقترب المتوسط العيني من القيمة المتوقعة. وتنص مبرهنة النهاية المركزية على أن مجاميع المتغيرات العشوائية المستقلة تكون طبيعية في النهاية، مما يبرر الإحصاء التكراري. يمنح الاحتمال الشرطي ومبرهنة بايز آلية لتحديث المعرفة عند ورود معلومات. ويُضفي جهاز نظرية القياس طابعًا رسميًا على التوزيعات من خلال دوال التوزيع (distribution functions)، أو دوال الكثافة (density functions)، أو الدوال المميزة (characteristic functions).

في التطبيق

تحدد شركات التأمين أسعار الوثائق، ويُبلغ خبراء الأرصاد الجوية بنسبة هطول الأمطار، ويُقيّم الأطباء مخاطر العلاج — كل ذلك بناءً على حسابات احتمالية.

حقيقة طريفة

إذا خلطتَ مجموعة من 52 بطاقة، فالترتيب الناتج يكاد يكون مؤكدًا أنه لم يسبق له مثيل في التاريخ. عدد الترتيبات الممكنة هائل جدًا (8×10⁶⁷) لدرجة أنه حتى لو خلط كل شخص على الأرض مجموعة بطاقات كل ثانية منذ الانفجار العظيم (Big Bang)، لما اقتربنا من تكرار أي ترتيب.

Concept graph →

صيغ

$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
ما في الصيغة
f(x_i)متغيرmodel prediction at input x_i — قيمة دالة
y_iمتغيرobserved data point — data value
σ_iمتغيرstandard deviation of measurement error — انحراف معياري
∏مؤثرProduct over all data points i — مشغل الضرب
expمؤثرExponential function — الدالة الأسية
\mathcal{l}_{\rmdesi}=\prod_i\exp(-\frac{1}{2}[\frac{f(x_i)-y_i}{σ_i}]) · 2601.06656
$$H(f) = \mathbb{E}[I(Y > \tilde{Y}) I(f(X) > f(\tilde{X}))]$$
Probability that predicted and observed orders agree.
ما في الصيغة
Hمتغيرconcordance probability — concordance probability
fمتغيرscoring function — function
Yمتغيرobserved response — response variable
Xمتغيرinput features — feature vector
Ỹمتغيرindependent copy of observed response — response variable
X̃متغيرindependent copy of input features — feature vector
Eمؤثرaverages over the random variables — expectation operator
Iمؤثرreturns 1 if condition true, 0 otherwise — indicator function
h(f_t)=\mathbb{e}_{x,\tilde{x},y,\tilde{y}}[i(y>\tilde{y})i(f_t(x)>f_t(\tilde{x}))] · 2607.00995
$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Probability of data given model parameters with Gaussian errors.
ما في الصيغة
P(D|θ)متغيرprobability of data given parameters — احتمال
y_modelمتغيرmodel prediction — value
y_dataمتغيرobserved data point — value
σمتغيرstandard deviation of Gaussian noise — انحراف معياري
logمؤثرnatural logarithm — اللوغاريتم
∑مؤثرsum over all data points — جمع
\logp(d|θ)=-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n[\frac{(r_{\rmmodel}^{i}-r_{\rmdata}^{i})^2}{σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2}+\log(2π(σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2))] · 2607.05510v1
$$f(x) \propto x^{-k}$$
A probability distribution following a power law.
ما في الصيغة
fمتغيرprobability density function — probability density function
xمتغيرrandom variable — متغير عشوائي
kمتغيرpower law exponent — power law exponent
f(v)\proptov^{-5} · 2601.03344v2
$$P = \sin^2(\theta)$$
Probability oscillates with a phase angle.
ما في الصيغة
Pمتغيرprobability of oscillation — احتمال
θمتغيرmixing angle or phase — phase angle radian
p_{garrowγ}=\sin^2(\frac{2\kappab_0q\sqrt{mn}l}{c}) · 2605.14050v1
$$S = -\sum_i p_i \ln p_i$$
Measure of uncertainty in a probability distribution.
ما في الصيغة
SمتغيرShannon entropy — الإنتروبيا
p_iمتغيرProbability of the i-th outcome — احتمال
\sum_iمؤثرSum over all possible outcomes i — جمع
\lnمؤثرNatural logarithm (base e) — لوغاريتم طبيعي
s=-\sum_ip_i\lnp_i · 2606.08686
h=-\sum_{i}p_i\log_2p_i · 2607.01833

مقالات ذات صلة · 31

الضربة المائلة للقطرة: كيف يحدد الاتجاه مصير الرذاذ
قطرة المطر تنزلق مع الريح وتصطدم بالمحيط ليس بشكل عمودي، بل بزاوية. في تلك اللحظة تنقسم طاقتها إلى مسارين: أحدهما يدفع الماء إلى الأمام في اتجاه الحركة، والآخر يضغطه إلى الأسفل في العمق. واعتمادًا على أي المسارين يكون أقوى، يتحدد ما يحدث على السطح: غوص هادئ، أو مروحة رذاذ في اتجاه واحد، أو تاج يتناثر في كل الاتجاهات.
قراءة الطِّرس الكوني: تصوير طبقي بالانزياح الأحمر للمجرات غير المميزة
الخلفية البصرية للسماء هي طِرْس كوني، حيث يتراكب ضوء مليارات المجرات غير المميزة المجرات في طبقات تعود إلى عصور مختلفة. حتى الآن، كنا نميز فقط "الحروف" الأكثر سطوعًا — النجوم الفردية والمجرات القريبة. لكن الجزء الأكبر من النص بقي بقعة ضبابية تخفي تاريخ توسع الكون، وولادة النجوم الأولى وطبيعة المادة المظلمة.
كيف تتعلم الخوارزمية الذكية ألا تتحطم
السائق على طريق زلق لا يعرف كيف ستستجيب السيارة لعجلة القيادة، فيتعلم أثناء القيادة تاركاً هامشاً للخطأ. على نحو مماثل، تتصرف خوارزمية التحكم الذكية. فبدلاً من المطالبة بنموذج دقيق، تجمع البيانات بشكل فوري، وتقدّر عدم اليقين والتشويشات الخارجية، وكأن الصندوق الأسود يكشف عن إعداداته تدريجياً.
لماذا تتصرف الأنظمة المختلفة بالطريقة نفسها؟
تنمو ندفة الثلج، وتنتشر بقعة النفط، ويتحرك الحشد — لكل حالة معادلاتها الخاصة. لكن النهاية غالبًا ما تكون واحدة: الشكل والسرعة والنمط تخضع لقالب بسيط يكرر نفسه على مقاييس مختلفة. هذا هو مفهوم الكونية (Universality) — عندما يختبئ قانون عام خلف التفاصيل. قامت مجموعة من الفيزيائيين ببناء إطار إعادة التطبيع (Renormalization Group) الذي يفسر هذه الظاهرة.
كيف تختار الماء طريقها في التربة
التربة ليست إسفنجة متصلة، بل متاهة من المسام ذات أحجام مختلفة. بعد المطر، لا تمتلئ كل المسام دفعة واحدة: أولاً الأضيق، ثم الأوسع. بنى الفيزيائيون نظرية لهذه العملية، معتمدين على صورة بسيطة — مجموعة من الأوعية المتصلة. تخضع التدفقات بين المسام لقوانين تدفق السوائل اللزجة، وتعمل قوة الدافعة كفرق في الجهد الكيميائي. بشكل تقريبي، هذا هو «رغبة» الماء في شغل مسام معينة مع مراعاة القوى الشعرية والجاذبية.
غربال اللامتناهي: كيف تتشابك فضاءات Q مع الكاردينالات القابلة للقياس
في الرياضيات، هناك غربال لا ينخل الغبار، بل اللامتناهي نفسه. يُدعى فضاء Q: أي مجموعة هنا تتحول إلى مجموعة Gδ — تقاطع معدود لمجموعات مفتوحة، وكأنها غُرْبِلت عبر شبكة لا تُرى دقتها.
كيف يساعدك تحيز التأكيد على التفكير بشكل أسرع
اعتدنا أن نعتقد أن ملاحظة تأكيدات تخميناتنا فقط هي خطأ. لكن حسابات حديثة مستوحاة من سلوك الموجات تقلب هذه النظرة. اتضح أن عادة البحث عن المألوف هي أفضل وسيلة لتقليل الضجيج المعلوماتي (يسميه العلماء الإنتروبيا). وقد أوضح جون فون نيومان أن الاحتمالات قد تتصرف لا كنسب مئوية، بل كموجات متداخلة.
صائد الشفق: عندما تشتعل السماء
الشفق القطبي مثل مسرح بعيد: قد يكون العرض مستمرًا، لكن رؤيته تعتمد على الستار. هنا، الستار هو الغيوم وضوء القمر. سابقًا، حاولت التوقعات تخمين حقيقة الشفق وظروف الرؤية معًا، خالطةً كل شيء في كومة واحدة. هذا مثل التنبؤ بما إذا كان العرض سيعجبك دون الفصل بين أداء الممثلين والرؤية من الصف الأخير. مؤلفو الدراسة فعلوا الأمر بشكل مختلف. بنوا نظامًا من خطوتين.
كيف يولد الكون من العدم
العدم الكمومي يشبه الماء في قدر قبل الغليان. من حين لآخر تنشأ فيه فقاعة تلقائياً — ليست فقاعة بخار، بل فقاعة كون كامل. هذه الفقاعة لا تنهار، بل تتمدد لتصبح زمكاناً، وتُشعل الانفجار العظيم الخاص بها. السؤال هو: كم مرة يحدث ذلك؟ أخذ الفيزيائيون هذه الاستعارة على محمل الجد وحسبوا الاحتمالية بدقة. لتحقيق ذلك، استخدموا حيلة رياضية: حوّلوا الزمن إلى بُعد مكاني رابع.
مرونة لم يلحظها أحد
الشريط المطاطي يتمدد ثم يعود إلى وضعه. النابض الفولاذي ينضغط ثم يرتد. تبدو المرونة خاصية للأشياء البسيطة — قطعة معدنية أو قطرة هلام. لكن مؤلفي هذا العمل نظروا أعمق. لقد أظهروا أن اللف المغزلي للإلكترون — دورانه الصغير الخاص — يمكن أن يكون مرنًا أيضًا. القمة الدوارة لا تدور فقط: فهي تتشوه قليلًا عند الدفع ثم تستعيد شكلها. هذا بالضبط ما يفعله اللف المغزلي في ظروف معينة.
عندما يلد الفوضى النظام
لنفترض أننا نضع حفنة من العملات المعدنية على الطاولة. كل عملة تمثل نتيجة محتملة: صورة، كتابة، أو شيء آخر. إذا عرفنا مدى فوضوية هذه المجموعة (إنتروبياها)، فما التوليفات الاحتمالية التي ستظهر أكثر؟ اتضح أن الإجابة تعتمد على مقدار الفوضى التي سمحنا بها. الإنتروبيا هنا ليست مجرد مقياس للاضطراب، بل طريقة لقول كم عدد الخيارات المختلفة التي لا يزال من الممكن تحقيقها.
منظم حرارة يعشق لصق الاحتمالات
قدر الماء على الموقد يهدأ عاجلاً أم آجلاً: تتساوى درجة الحرارة، ويتوقف السائل عن الغليان. يسمي الفيزيائيون هذا بالتوازن الحراري (thermal equilibrium) — وهي حالة تتوزع فيها الطاقة بالطريقة الأكثر احتمالاً. منذ مئة عام، اشتُقّت قاعدة بسيطة لمثل هذا السكون: كل حصة من الطاقة تصل إلى الجسيمات بشكل مستقل، مثل تذاكر اليانصيب.
كيف يُصيب العشُّ السربَ
في أي مجموعة هناك ثلاثيات غير معلنة: ثلاثة أصدقاء دائمًا معًا. وهناك أزواج تعمل بشكل مستقل. واتضح أن مدى «احتواء» الثلاثيات للأزواج يحدد كيفية انتشار كل شيء في المجموعة — من الفيروس إلى الفكرة الجديدة. أدخل العلماء مقياسًا أطلقوا عليه اسم معامل التداخل (nesting coefficient). يبيّن هذا المعامل كم مرة تتكرر الروابط داخل الثلاثي في الروابط الثنائية.
الاضطراب ككعكة طبقات
الماء يغلي خلف صخرة في النهر، والهواء يدور خلف جناح الطائرة — يبدو أن الحركة عشوائية تمامًا. لكن مؤلفي الدراسة وجدوا في هذه الفوضى وصفة طهي صارمة. لقد حللوا دوران السائل (عزم الزخم) إلى جزأين مستقلين.
خمسة أوجه للصدفة ذاتها
في مدينة كبيرة بعد المطر، تتجمع المياه في المنخفضات نفسها، أينما سقطت أولى القطرات. بعد ساعة، لا تعتمد صورة البرك تقريبًا على المكان الذي بدأ منه المطر. هذا هو التوازن — النتيجة التي يصل إليها النظام بغض النظر عن نقطة البداية، إذا نسي التفاصيل. في الرياضيات، تصف هذه المواقف "الشكلية الترموديناميكية" (thermodynamic formalism) — مجموعة قواعد للأنظمة التي تحتفظ بذاكرة عن الماضي، لكنها تتلاشى تدريجيًا.
مطرٌ يعدّ القطرات
تسقط قطرة المطر في بركة ماء، فيتطاير نافورة صغيرة من الرذاذ عند الاصطدام. كل واحدة من هذه الرذاذات هي قطرة جديدة ثانوية. كم عددها، وما حجمها، وكم تعيش؟ يعتمد ذلك على عوامل كثيرة: سرعة السقوط، وحجم القطرة، وخصائص الماء. قرّر العلماء أن يفكّكوا هذه الفوضى باستخدام المحاكاة الحاسوبية. أعادوا بناء سقوط قطرة واحدة وقطرتين من المطر في الماء.
تعلم الآلة2026-04-051 دarXiv:2604.04239سريع
توقع البقاء على قيد الحياة: الدقة لا تعني الثقة
خبير الأرصاد الجوية يقول كل يوم بشكل صحيح ما إذا كانت السماء ستمطر، لكن عندما يعد بـ«70% من الأمطار»، فإن المطر يهطل فعليًا في 30% فقط من الحالات. توقعاته مفيدة، لكن لا يمكن الوثوق بالأرقام. نفس الشيء يحدث مع النماذج التي تتنبأ بالبقاء على قيد الحياة لدى مرضى السرطان بناءً على صور الأنسجة والبيانات الجينية. اختبر الباحثون 14 نموذجًا من هذه النماذج على بيانات خمسة أنواع من السرطان.
خريطة للنوى الذرية
عندما يخترق نيوترون أو بروتون نواة ذرية، فإنه يتصرف مثل كرة تصطدم بجدار غير مستوٍ: فقد يرتد بطرق مختلفة اعتمادًا على مكان الاصطدام. يصف الفيزيائيون مثل هذه التصادمات باستخدام "النموذج البصري" (optical model) — وهو نموذج يستبدل النواة المعقدة بجهد فعال، كما لو كنا نصف الجدار بمتوسط ارتفاع واحد بدلاً من وصف كل تجويف على حدة.
قطرة الماء تضرب بطرق مختلفة
قطرة المطر عندما تسقط على الأرض تضرب بقوة معينة. ولكن ماذا لو لم تكن القطرة دائرية، بل ممدودة مثل السيجار، أو مفلطحة مثل القرص؟ يبدو أن شكل القطرة هو العامل الحاسم: قوة الاصطدام يمكن أن تتغير بأكثر من عشرة أضعاف فقط بسبب شكل القطرة لحظة سقوطها.
لماذا بعض الدوامات قابلة للتنبؤ والبعض الآخر ليس كذلك
في التدفق المضطرب — كما في النهر الجارف — تنتقل الطاقة باستمرار من الدوامات الكبيرة إلى الصغيرة. أحيانًا تنشأ ارتفاعات قوية بشكل خاص، تشبه الضربات المفاجئة للموجة على الشاطئ. تساءل العلماء: هل يمكن معرفة مسبقًا متى ستضرب مثل هذه «الموجة»؟ اتضح أن الإجابة تعتمد على نوع الدوامات الموجودة في التدفق في تلك اللحظة.
التوهجات الشمسية: التنبؤ بفترات الثقة
التوهجات الشمسية — انبعاثات مفاجئة للطاقة الكهرومغناطيسية وجسيمات معجلة على الشمس — يمكن أن تعطل الأقمار الصناعية وشبكات الكهرباء الأرضية. عانت النماذج التنبؤية التقليدية من نقيضين: إما أنها ولدت إنذارات كاذبة أو فاتتها أحداث خطيرة حقًا.
تعلم الآلة2026-02-261 دarXiv:2602.23146سريع
الطقس في كل فناء
قد يختلف الطقس في الشارع المجاور عن طقسك: عند النهر يكون الجو أبرد، وعلى الأسفلت أكثر حرارة، وبين المباني تهب الرياح بقوة أكبر. التوقع العادي لا يرى هذا — فخليته بحجم مدينة وليس بحجم فناء. أخذ العلماء بيانات من آلاف المحطات الأرضية وصور الأقمار الصناعية للسطح وتعلموا بناء صورة الطقس الدقيقة من الصورة الكبيرة.
توقّعٌ يتذكّر الدورة
لوح شمسي على السطح يعطي تيارًا ضعيفًا صباحًا، وتيارًا قويًا عند الظهيرة، ويصمت ليلًا. والرياح أيضًا لا تهبّ عشوائيًا: فهي غالبًا أقوى صباحًا ومساءً منها نهارًا. يحتاج مختصو الطاقة إلى معرفة مسبقة بكمية الطاقة المتوقعة بعد ساعة أو ثلاث ساعات، ليتمكنوا من تشغيل محطات الاحتياط في الوقت المناسب أو تخزين الكهرباء في البطاريات.
النينيو 2026: بارومتران وتوقّع واحد
على الجدار بارومتران: أحدهما يشير إلى صفو الجو، والآخر إلى غيوم متفرقة. أيّهما نصدّق؟ هذا تقريبًا السؤال الذي واجه فريقًا من علماء المناخ عندما تنبّأ أسلوبان مستقلّان بمستقبلين مختلفين للمحيط الهادئ في عام 2026. الأسلوب الأول يبني شبكة مناخية: 14 نقطة في وسط وشرق المحيط الهادئ الاستوائي تتصل بـ193 نقطة حولها إذا كانت درجات حرارتها تتغيّر بتناغم.
الفيروس كضربة: لماذا لا تصيب الفاشيات المتوسط
الوباء ليس تدفقًا منتظمًا، بل سلسلة من الضربات. قد لا يُصيب حامل الفيروس أحدًا، بينما يُصيب آخر خمسين شخصًا في الحال. تسمى هذه الأحداث النادرة والقوية «ملوك التنانين»: فهي تخرج عن النمط العام وتحدد مدى شدة موجة المرض. في العمل الجديد، يُشبه الفيروس بكرة في لعبة البلياردو. كل تواصل بين الأشخاص هو تصادم، وبعده قد ترتد الكرة في أي اتجاه.
كيف يتدفق الوباء عبر المدينة
يشبه الوباء حريق الغابة: فالنار تندفع نحو المناطق التي تكثر فيها الأغصان الجافة. وبنفس الطريقة، ينتشر الفيروس بسرعة أكبر حيث يعيش الناس متقاربين. لكن النماذج الرياضية القديمة كانت تصف العدوى كبقعة حبر تنتشر بشكل متجانس على الورق. هذا مناسب للحسابات، لكنه لا يشبه الواقع.
لماذا تنتهك الإشارات الأسرع من الضوء السببية وما الذي يعنيه ذلك للواقع
وفقًا للقوانين الأساسية للفيزياء، لا يمكن لأي شيء أن يتحرك أسرع من سرعة الضوء في الفراغ. إذا وُجدت إشارة أسرع من الضوء، فإنها ستصل لدى بعض المراقبين قبل أن تُرسل — فتسبق النتيجة السبب. درس الفيزيائيان آرثر إيكرت وأندريه دراغان هذا الموقف الافتراضي واكتشفا أنه يولّد عدم يقين يذكرنا بشكل مذهل بعدم اليقين الكمومي.
المطر يتعلم أن يهطل أقل لكن بقوة أكبر
المطر لا يهطل عشوائيًا. إذا أخذنا سجلات ما يقرب من خمسين ألف مقياس مطر موزعة حول العالم، وقارنا كمية المياه التي تسقط في يوم ممطر واحد في مناطق مختلفة من الكوكب، سنجد نمطًا مذهلًا. شكل الرسم البياني الذي يوضح مدى تكرار الأمطار الخفيفة والمتوسطة والغزيرة يكون متطابقًا في المناطق الاستوائية وخطوط العرض المعتدلة، وفي عقود مختلفة.
سقف من العشوائية
كل موسم أعاصير في الأطلسي يشبه لعبة نرد، حيث يعتمد عدد النقاط الظاهرة على ثلاث قوى مناخية كبرى: النينيو (El Niño)، وحرارة المحيط في «مهد الأعاصير»، والتذبذب الأطلسي الشمالي (North Atlantic Oscillation). هذه العوامل الثلاثة تفسر حوالي نصف التباين في عدد الأعاصير من عام إلى آخر، ولفترة طويلة بدا أنه بإضافة المزيد من البيانات أو خوارزميات أكثر دهاءً يمكن التنبؤ بدقة أكبر.
كيف يولّد القياس الضجيج الكمومي
في عام 1946، تنبأ فيليكس بلوخ بوجود عزم مغناطيسي متقلب في مجموعة السبينات حتى في غياب مجال مغناطيسي خارجي. ينمو هذا العزم كجذر عدد الجسيمات، وفي العينات الصغيرة قد يتجاوز هذا الضجيج الاستقطاب الحراري.