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从一维热方程推广到二维平面，介绍如何使用显式有限差分法模拟正方形薄板上的热扩散，并通过解析解检验数值结果。

最经典的一维热方程为例，介绍如何使用有限差分法，把一个连续的偏微分方程转化成计算机可以执行的数值算法，并分别使用 Python 和 MATLAB 实现。

条件概率，即事件的概率不是独立的，而是取决于特定事件的结果。条件概率最重要的应用之一就是贝叶斯定理。

均值和标准差放在一起作为参数，威力就更大了，就是最著名的概率分布：正态分布。

均值是参数估计的最基本的形式，测量值如果越分散，我们对均值的估计就越不确定。因为我们观察到的离散程度与测量的不确定性有关，所以需要量化它。

如果观察了很多次实验，知道成功结果的数量，就可以使用 β 分布来估算一个事件的概率。