Je suis désolée, Gauss a fait un petit travail.

• Gauss est mort. De ce tableau, on peut voir que dans l’histoire des mathématiques, seuls Newton (à gauche en haut) et Archimède (à droite en haut) mentionnés dans le paragraphe précédent sont au même niveau que Gauss, et Gauss est au milieu. Il est très difficile d’énumérer les exploits de Gauss, en partie parce qu’il est limité dans l’étendue et que ses résultats sont trop nombreux, et en partie parce qu’il est limité dans la capacité de comprendre beaucoup d’entre eux.

Le contenu de la gestion des risques et la relation gaussienne est une autre histoire intéressante. Nous avons déjà mentionné la courbe orthogonale, c’est-à-dire la courbe en forme de cloche dessinée par le plus malheureux mathématicien de l’histoire, Jean-Morphe, qui est mort en 1754 et Gauss est né en 1777, mais dans les études ultérieures, nous appelons la distribution orthogonale la distribution de Gauss.

Cela peut être complété par une connaissance intéressante et froide, appelée la loi de Stigler, selon laquelle aucun théorème scientifique n’est nommé d’après son premier découvreur. Par exemple, la constante d’Euler, le théorème de l’arithmétique naturelle e, en fait, a été découvert par les Bernoulli; les deux premiers des trois lois de Newton ont été proposés respectivement par Galilée et Hooke (le personnage ironique préféré de Newton); la loi de Laplace, connue de tous, est l’œuvre de John Bernoulli, que Laplace a payé; en d’autres termes, les nombres arabes ont été inventés par les Indiens.

C’est pourquoi tu as demandé à qui de juger de la mort de Dunmow.

Bien sûr, de nouveau, pour quelque raison que ce soit, il est très drôle d’accuser Gauss d’avoir copié Dumbledore. Après tout, tous les mathématiciens de la génération suivante ont plus ou moins copié Gauss. Gauss est un génie inconnu.

Si un tel dieu était encore en vie aujourd’hui, combien d’applications étranges il aurait conçues.

Gauss, qui a participé à presque toutes les disciplines des mathématiques modernes, n’a pas publié de commentaires sur la gestion des risques, mais il s’intéresse à la théorie des probabilités et aux statistiques mathématiques. Par exemple, le plus petit double de Gauss est connu sous le nom de théorème de Markov, qui est une branche de la distribution normale.

Gauss avait besoin d’estimer l’influence de la courbure de la surface de la Terre sur la distance au-dessus de la surface, il n’y avait pas de satellite à l’époque, donc la principale méthode de mesure était de mesurer la courbure continuellement. Bien que les résultats ne soient pas les mêmes à chaque fois, la loi de la courbure de la valeur centrale apparaît à nouveau à mesure que le nombre de mesures augmente, et grâce à cette distribution, Gauss peut juger de la distribution de ces valeurs observées autour de la moyenne pour analyser l’exactitude de la valeur de l’échantillon. Gauss a peut-être été le premier à découvrir des applications de la distribution normale au-delà du jeu de hasard, et c’est la raison pour laquelle la distribution normale a finalement été nommée d’après lui.

Et cette pensée est en fait cohérente avec notre pensée actuelle de la gestion des risques, que nous devons juger de l’exactitude de l’information que nous avons entre nos mains. Les différences dans le monde sont bien plus que cohérentes, chaque fleur est différente, chaque personne est différente, mais nous les classons dans une catégorie parce qu’il y a une certaine cohérence entre elles, et c’est l’essence de ce que nous voulons rechercher ou comprendre, et c’est aussi la courbe de la cloche, ou la distribution gaussienne, qui correspond à la façon dont nous percevons le monde: c’est la découverte de l’ordre dans le chaos.

La répartition normale constitue probablement la base et le cœur de la plupart des systèmes de gestion des risques. Par exemple, pour les compagnies d’assurance, il est difficile d’influencer le niveau de santé des habitants de Shenzhen en prenant des échantillons de nombreuses personnes de différents groupes d’âge et de différents groupes de population. Les compagnies d’assurance peuvent obtenir l’espérance de vie de chaque catégorie en tirant des échantillons de nombreuses personnes de différents groupes d’âge et de différents groupes de personnes.

Pour qu’une belle courbe de distribution normale apparaisse, il faut au moins deux conditions: d’abord, qu’il y ait le plus grand nombre possible d’échantillons, et vous pouvez imaginer qu’il est impossible de déduire de la congestion routière de votre ville le fait que des programmeurs fassent des heures supplémentaires, sans parler du fait qu’il y ait suffisamment d’amour pour savoir ce qu’est l’amour; ensuite, que chaque échantillon doit être indépendant l’un de l’autre, car sans cette indépendance, la représentativité des lois n’est pas garantie, ce qui peut sembler contre-intuitif, mais vous pouvez imaginer que tous les exemples d’enfants de familles discriminées ont ce problème.

Pour ce qui est de la gestion des risques d’investissement, nous avons un modèle d’analyse similaire: trouver la moyenne des variations des prix des actions dans un océan de données historiques, expliquer et prédire les écarts par rapport à la moyenne pour différentes raisons, comme si nous connaissions le monde de la petite à la grande. Cependant, les marchés boursiers correspondent-ils vraiment à une distribution normale?

Par ailleurs, il est possible que les investisseurs chinois aient des investissements dans le secteur de l’immobilier.