Random ဆိုတာဘာလဲ

'' ကျွန်တော်တို့ရဲ့အချိန်ခုနှစ်တွင် '' ဘီဘီစီရေဒီယို 4 အစီအစဉ်ကိုယနေ့ကျပန်း၏ခေါင်းစဉ်မှာကြည့်ရှုကြ၏။ သင်ကပထမဦးဆုံးအကြိမ်ပတ်ပတ်လည်လွဲချော်လျှင်ခုနှစ်တွင်ကျွန်ုပ်တို့၏အချိန်က်ဘ်ဆိုက်သည် iPlayer အပေါ်ပရိုဂရမ် link တစ်ခုရှိပါတယ်။

ကျပန်းအားဖြင့်အဘယျသို့ဆိုလိုသနညျး ကောင်းပြီ, အမှန်တကယ်ကျပန်းဖြစ်ရပ်တနည်းကြောင့်ယခင်ရလဒ်များအပျေါမှာ, ဒါမှမဟုတ်တခြားဘာမှအပေါ်အခြေခံပြီးလာမယ့်ရလဒ်ကို, ဆုံးဖြတ်ရန်မဖြစ်နိုင်ပါ, တွက်ချက်မဟုတ်ပါဘူး။

အမှန်တကယ်တကယ်တော့, ကျပန်းလုပ်ငန်းစဉ်ယေဘုယျအားဖြင့်သိပ္ပံနှင့်အသက်, သင်္ချာဒေသများတွင်အများကြီးအတွက်အလွန်အရေးကြီးလှသည်, ဒါပေမယ့်အမှန်တကယ်ကျပန်းလုပ်ငန်းစဉ်အောင်မြင်ရန်သိသိသာသာခက်ခဲသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဒီအမှုဖြစ်သင့်သလဲ သီအိုရီအတွက်ထိုကဲ့သို့သောအန်စာတုံးကိုလှိမ့်အဖြစ်ကျနော်တို့ကျပန်းဖြစ်စဉ်းစားပါသည်ဟုအများအပြားဖြစ်စဉ်များ, တကယ်တော့တွက်ချက်သောကြောင့်ဖြစ်ကြ၏။ သငျသညျစသညျက၎င်း၏အတိအကျအနေအထား, အရွယ်အစား, သိတယ်လျှင်သင်, သီအိုရီသည်အန်စာတုံးလိပ်များ၏ရလဒ်ကိုဆုံးဖြတ်ရန်နိုင်

ရှေးခေတ်ဂရိအတွေးအခေါ်ပညာရှင်နှင့်သင်္ချာပညာရှင်ဒီမိုက ( ca. 460 ဘီစီ – ca. 370 ဘီစီ) Atomists အဖြစ်လူသိများအုပ်စုအဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးဖြစ်ခဲ့သည်။ ရှေး၏ဤအုပ်စုတစ်စုလုံးကိုကိစ္စက၎င်း၏အခြေခံအဆောက်အအုံလုပ်ကွက်သို့ခွဲခြားနိုင်အယူအဆများ၏ရှေ့ဆောင်တွေ, အက်တမ်ခဲ့ကြသည်။ ဒီမိုကစစ်မှန်တဲ့ကျပန်းအဖြစ်မျှထိုကဲ့သို့သောအရာရှိ၏စီရင်ဆုံးဖြတ်။ သူကသူတို့အစည်းအဝေးစင်ကြယ်သောအခွင့်အလမ်းဖြစ်ရပြီဖို့စဉ်းစားပါနှစ်ဦးစလုံးအဘယ်သူကိုတစ်ဦးကောင်းစွာမှာတွေ့ဆုံလူနှစ်ယောက်၏ဥပမာကိုပေးတော်မူ၏။ အဘယ်အရာကိုသူတို့မသိခဲ့ပါအစည်းအဝေးဖြစ်ကောင်းမိမိအဆွေအမျိုးအလိုက် pre-စီစဉ်ပေးခဲ့သည်။ ဒါကတွက်ချက်အန်စာတုံးလိပ်တစ်ခုတစ်ခုနဲ့နှိုင်းယှဉ်စဉ်းစားနိုင်ပါတယ်: ငါတို့သည်တိကျစွာသူတို့ကိုတိုင်းတာသို့မဟုတ်မထိနျးခြုပျနိုငျရင်တောင်ရလဒ်ကိုအဆုံးအဖြတ်အချက်များရှိပါသည်။

Epicurus (341 ဘီစီ – 270 ဘီစီ), နောက်ပိုင်းဂရိသင်္ချာပညာရှင်, သဘောမတူ။ သူကတကယ်ခဲ့ကြသည်ဘယ်လောက်သေးငယ်တဲ့အက်တမ်အဘယ်သူမျှမစိတ်ကူးခဲ့ပေမယ့်သူကသူတို့ခရီး၌ကျပန်း swerve အကြံပြုသည်။ အဘယ်သူမျှမကိစ္စကျနော်တို့ရွေ့လျားမှု၏ဥပဒေများနားလည်ဘယ်လောက်ကောင်းကောင်း, အစဉ်မပြတ်အက်တမ်၏ဤနောက်ခံပိုင်ဆိုင်မှုများကမိတ်ဆက်ကျပန်းရှိရလိမ့်မည်။

အရစ္စတိုတယ်ဖြစ်နိုင်ခြေအပေါ်ထပ်မံအလုပ်လုပ်ခဲ့ပေမယ့် non-သင်္ချာလိုက်စားနျြရစျ။ သူ unknowable အဖြစ်, လက်ခေါက်ဆစ်အရိုးတို့သပစ်၏ရလဒ်ကိုအကြောင်းကိုရေးသားခြင်းဥပမာ, အခြို့သောဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့် unknowable သို့အစောပိုင်းအန်စာတုံးခပ်သိမ်းသောအရာတို့ကိုပိုင်းခြားလေ၏။

သင်္ချာ၏များစွာသောအခြားဒေသများနှင့်ဝသကဲ့သို့, ကျပန်းနှင့်ဖြစ်နိုင်ခြေများခေါင်းစဉ်ကတော့ Renaissance သည်အထိဥရောပ၌ပတ် သက်. ခဲ့ပါဘူး။ အဆိုပါသင်္ချာပညာရှင်များနှင့်လောင်းကစားသမား Gerolamo Cardano (24 စက်တင်ဘာ 1501 – 21 စက်တင်ဘာ 1576) ကိုမှန်ကန်စွာသုံးအတူခြောက်လတဦးတည်းနှင့်အတူအန်စာတုံး, 2 အန်စာတုံးနှင့်အတူနှစ်ဆခြောက်လနှင့်သုံးဆပစ်၏ဖြစ်နိုင်ခြေကိုချရေးခဲ့တယ်။ သူကသတိထားမိဖို့ပထမဦးဆုံးပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးဖြစ်ခဲ့သည်, သို့မဟုတ်အနည်းဆုံး, သငျသညျမဆိုအခြားနံပါတ်တစ်ခုထက် 2 အန်စာတုံးနှင့်အတူ 7 ပစ်ရန်ကပိုဖွယ်ရှိပါတယ်ဆိုတဲ့အချက်ကိုမှတ်တမ်းတင်ရန်။ ဤရွေ့ကားဗျာဒိတ်တော်များကိုလောင်းကစားသမားတွေသူ့လက်စွဲစာအုပ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုဖွဲ့စည်းခဲ့သည်။ Cardano (အချိန်များတွင်သူအပေါင်းတို့, သူ့မိသားစုရဲ့ဥစ်စာ pawned ဆင်းရဲသောအိမ်သူအိမ်သား၌၎င်း, တိုက်ပွဲတွေလည်းတက်အဆုံးသတ်) ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့လောင်းကစားဝိုင်းသည်မိမိ penchant ၏ဆိုးဆိုးရွားရွားခံစားခဲ့ရလေသည်။ ဤစာအုပ်သည်သူတို့အလောင်းအစားသင့်တယ်ဘယ်လောက်နဲ့ဒုက္ခထဲကနေကိုဘယ်လိုသူချင်းလောင်းကစားသမားတွေပြောနေသူ၏လမ်းဖြစ်ခဲ့သည်။

17 ရာစုမှာတော့ Fermat နှင့် Pascal ပူးပေါင်းနှင့်ဖွံ့ဖြိုးပြီးဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ဦးထက်ပိုသော formal သီအိုရီနှင့်နံပါတ်များဖြစ်နိုင်ခြေတာဝန်ကျတယ်။ Pascal အနေနဲ့မျှော်မှန်းတန်ဖိုးထက်၏စိတ်ကူးတီထွင်ခြင်းနှင့်နာမည်ကြီးဘုရားသခငျသညျနှင့်သူ၏သီလဘဝ၌သူ၏ယုံကြည်ချက်တရားမျှတရန်ဖြစ်နိုင်ဖွယ်အလားအလာအငြင်းအခုံ, Pascal ရဲ့အာမခံ, ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။

ယနေ့ sequence ကိုအမှန်တကယ်ကျပန်းဖြစ်ပါသည်, သို့မဟုတ်ပါကဖော်မြူလာ, လူ့ဖြစ်လျက်ရှိ, ဒါမှမဟုတ်တခြားနည်းလမ်းဖြင့်စိတ်ပိုင်းဖြတ်ထားပြီးလျှင်ဖြစ်စေမဆုံးဖြတ်ရန်နံပါတ်များကိုတစ် sequence ကိုအပေါ်ဖျော်ဖြေနိုင်ခေတ်မီစမ်းသပ်မှုရှိပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်အရေအတွက်က 7 အချိန် (ပေါင်းသို့မဟုတ်အနုတ်အချို့အိုင်အိုဒင်းအမှား) ၏တဦးတည်းဒသမဖြစ်ပေါ်ရသနည်း အဆိုပါဂဏန်း 1 အချိန်နောက်ထပ် 1 ဦးတည်းဒသမအားဖြင့်နောက်တော်သို့လိုက်သလဲ?

စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ပို. ပို. ခေတ်မီစီးရီးအရေးယူသို့ပစ်ခတ်နိုင်ပါသည်။ ကျနော်တို့နှစ်ဦးကိုအားလုံးတစ်ဦးကြင်ကြင်နာနာသုံးခု, စသည်တို့ရှိပါတယ်ရှိမရှိကြည့်ဖို့, 5 အုပ်စုများအတွက်နံပါတ်များကိုလေ့လာဆန်းစစ်သော "ဖဲချပ်ဝေစမ်းသပ်" ရှိသည်, အမှန်တကယ်ကျပန်းဖြန့်ဖြူးအတွက်မျှော်မှန်းထားသည်သူတို့နှင့်အတူကဤပုံစံများ၏ကြိမ်နှုန်းနှိုင်းယှဉ်။ အဆိုပါ Chi Squared စမ်းသပ်အခြားစာရငျးအငျးပညာရဲ့အကြိုက်ဆုံးပါပဲ။ ဖြစ်ပွားခဲ့သည်သောအထူးသဖြင့်ပုံစံတစ်ခုကိုပေးထားကကျပန်းလုပ်ငန်းစဉ်သည်အားဖြင့်ထုတ်ပေးခဲ့ကွောငျး, တစ်ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့်တစ်ဦးယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်ကိုငါပေးမည်။

သို့သော်ဤစမ်းသပ်မှုများအဘယ်သူအားမျှပြီးပြည့်စုံသောဖြစ်ကြသည်။ ကျပန်းကိုကြည့် (အပေါငျးတို့သစစ်ဆေးမှုများကိုပါအောင်မြင်) သော်လည်းမဖြစ်ကြောင်းတွက်ချက်ပာရှိပါတယ်။ ဥပမာ, အဓိပ်ပါယျမရှိသောအရေအတွက်က၏ဂဏန်းကျပန်း sequence ကိုတူနှင့်ကျပန်းဘို့ရှိသမျှကိုစစ်ဆေးမှုများကိုပါအောင်မြင်ပေမယ့်သင်တန်း၏, မπ။ πနံပါတ်များကိုတစ်တွက်ချက် sequence ကိုဖြစ်ပါသည် – ချာလုံလောက်အောင်အစွမ်းထက်ကွန်ပျူတာများပေးထား, သူတို့ကကျေးဇူးပြုပြီးကဲ့သို့အများအပြားဒဿမသောအရပ်တို့ကိုမကတွက်ချက်နိုင်ပါတယ်။

နောက်ထပ်သဘာဝအတိုင်းဖြစ်ပေါ်နေ, ထင်ရသောကျပန်းဖြန့်ဖြူးအဓိကနံပါတ်သောကွောငျ့ဖွစျသညျ။ အဆိုပါ Riemann Hypothesis အိန္ဒိယဝန်ကြီးချုပ်၏ဖြန့်ဖြူးတွက်ချက်ဖို့လမ်းကိုထောက်ပံ့ပေးပေမယ့် unsolved နေဆဲဖြစ်ပြီးဘယ်သူမှအယူအဆဟာအလွန်ကြီးမားတဲ့တန်ဖိုးများများအတွက်တရားဝင်ဖြစ်နေဆဲရှိမရှိသိပါတယ်။ သို့သော်အဓိပ်ပါယျမရှိသောအရေအတွက်ကπအတွက်ဂဏန်းကဲ့သို့, Prime ၏ဖြန့်ဖြူးကျပန်းအပေါငျးတို့သစစ်ဆေးမှုများကိုပါအောင်မြင်ပါဘူး။ ဒါဟာတွက်ချက်ပေမယ့်ခန့်မှန်းရခက်နေဆဲဖြစ်သည်။

ကျပန်း၏နောက်ထပ်အသုံးဝင်အတိုင်းအတာ 20 ရာစုရုရှားသင်္ချာပညာရှင်ပြီးနောက်အမည်ရှိ Kolmogorov ရှုပ်ထွေးလို့ချေါတဲ့စာရင်းဇယားဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါ Kolmogorov ရှုပ်ထွေးနံပါတ်များကိုတစ် sequence ကို၏အတိုဆုံးဖြစ်နိုင်သောဖော်ပြချက်ဥပမာများအတွက် sequence ကို 01010101 ဖြစ်ပါတယ် …. ရိုးရှင်းစွာ "ထပ်ခါတလဲလဲ 01" အဖြစ်ဖော်ပြထားနိုငျသညျ။ ဒါက sequence ကိုဆက်ဆက်ကျပန်းမဟုတ်ပါဘူးညွှန်း, အလွန်တိုတောင်းသောဖော်ပြချက်ဖြစ်ပါတယ်။

သို့သော်အမှန်တကယ်ကျပန်း sequence ကိုအဘို့ဟုမဆိုရိုးရှင်းသော form မှာဂဏန်း၏ sequence ကိုဖော်ပြရန်မဖြစ်နိုင်ပါလိမ့်မယ်။ အဆိုပါဖော်ပြချက်ဟာ sequence ကိုကျပန်းဖြစ်ပေါ်လာမယ်လို့ညွှန်ပြပေးသော sequence ကိုသူ့ဟာသူအဖြစ်နည်းတူရှည်လျားပါလိမ့်မယ်။

ပြီးခဲ့သည့်ရာစုနှစ်နှစ်ခုစဉ်အတွင်းသိပ္ပံပညာရှင်များ, ချာ, စီးပွားရေးပညာရှင်များနှင့်အခြားသောကျပန်းနံပါတ်ပာသူတို့ရဲ့အလုပ်အလွန်အရေးကြီးသောဖြစ်ကြောင်းနားလည်သဘောပေါက်ဖို့စတင်ပါပြီ။ ဒီတော့ 19 ရာစုအတွက်နည်းလမ်းများကျပန်းနံပါတ်များကိုထုတ်လုပ်ဖို့ကြံစည်ခဲ့ကြသည်။ အန်စာတုံး, ဒါပေမယ့် biased နိုင်ပါသည်။ Walter Welden နှင့်သူ၏ဇနီး 26000 ကြိမ်ကျော် 12 အန်စာတုံးအစုတခုလှိမ့သူတို့ရဲ့မီးဖိုချောင်စားပွဲ၌လလောက်ပေမယ့်ဒီဒေတာကိုတစ်ကြောက်မက်ဘွယ်သောအရှက်ကွဲခြင်းဖြစ်ပုံရသည်ဖြစ်သောကြောင့်အန်စာတုံးအတွက်ဘက်လိုက်မှု၏အပြစ်အနာခံရဖို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ကျပန်းနံပါတ်များ၏ပထမဦးဆုံးထုတ်ဝေစုဆောင်းခြင်း Leonard HC Tippet နေဖြင့် 1927 ၏စာအုပ်တစ်အုပ်ထဲမှာပေါ်လာလိမ့်မယ်။ အဲဒီနောကျ, များစွာသောချို့ယွင်းချက်အများအပြားကြိုးစားမှု, ရှိခဲ့သည်။ အအောင်မြင်ဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ 100 ဂဏန်းအရေအတွက်ကနှစ်ထပ်ဖြစ်ပြီးအလယ်မှာက 100 ဂဏန်းဒါပေါ်မှရလဒ်ကနေထုတ်ယူ, တဖန်နှစ်ထပ်နှင့်သည့်အတွက်အလယ်တန်း-စတုရန်းနည်းလမ်း, ရှေ့ဆောင်သူကိုဂျွန်ဗွန်နျူမန်, အသုံးပြုခဲ့သောကြောင့်ဖြစ်ခဲ့သည်။ အလွန်လျင်မြန်စွာ, ဒီဖြစ်စဉ်ကိုကျပန်းအပေါငျးတို့သစစ်ဆေးမှုများကိုပါအောင်မြင်ကြောင်းဂဏန်းအစုတခုဖြစ်ထွန်း။

အဆိုပါ 1936 အမေရိကန်သမ္မတရွေးကောက်ပွဲမှာတော့အားလုံးအမြင်ရွေးကောက်ပွဲအတွက်ရီပတ်ဘလစ်ကန်ပါတီရဲ့သမ္မတလောင်း Alf Landon များအတွက်တတ်နိုင်သမျှအနိုင်ရရှိအတူအနီးကပ်ရလဒ်မှထောက်ပြခဲ့သည်။ ထိုအဖြစ်အပျက်မှာရလဒ်ကိုဒီမိုကရက်တစ်ပါတီရဲ့ Franklin: D Roosevelt ရုစဗဲ့တစ်ဦးမြေပြိုမှုဖြစ်ခဲ့သည်။ အဆိုပါထင်မြင်ချက် pollsters မကောင်းတဲ့နမူနာနည်းစနစ်ကိုရှေးခယျြခဲ့သညျ။ အဆင့်မြင့်နည်းပညာဖြစ်ဖို့သူတို့ရဲ့ကြိုးစားမှုမှာတော့သူတို့မဲပေးရည်ရွယ်ချက်နှင့်ပတ်သက်ပြီးသူတို့ကိုမေးမြန်းဖို့လူတွေတက်ဖုန်းဆက်ခဲ့သည်။ တယ်လီဖုန်းရှိသည်နှင့်, စစ်တမ်းများဤမျှရလဒ်နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းဘက်လိုက်ခဲ့ကြ – အဓိကအားရီပတ်ဘလီကန်မဲဆန္ဒရှင် – 1930 ခုနှစ်, ဝေး ပို. ချမ်းသာသောလူများအတွက်ဖြစ်ခဲ့သည်။ စစ်တမ်းများမှာတော့အမှန်နမူနာလူဦးရေ randomising ချုပ်အရေးပါမှုသည်။

အလားတူပင်အဲဒါကိုဆေးပညာဆိုင်ရာစမ်းသပ်မှုတွင်လည်းအလွန်အရေးကြီးပါသည်။ တဖက်သတ်နမူနာ set ကို (ဥပမာများလွန်းအမျိုးသမီးများ, များလွန်းလူငယ်များ,) ရွေးချယ်ခြင်းတစ်ဦးမူးယစ်ဆေးဝါးစေနိုင်သည်ဖြစ်နိုင်သည်အန္တရာယ်အကျိုးဆက်များနှင့်တကွ, စမ်းသပ်မှု biasing ပိုမိုသို့မဟုတ်လျော့နည်းဖွယ်ရှိအလုပ်ပေါ်လာပါသည်။

အရာတစ်ခုမှာအချို့ဖြစ်ပါသည်: လူသားမြားသကျပန်းပာထုတ်လုပ်မှာအလွန်ကောင်းမရဖြစ်ကြပြီးသူတို့တစ်ခုခုကသူတို့ကိုအစက်စက်ကျခြင်းတို့ဖြစ်ပါသည်မှာအလွန်ကောင်းမရှိကြပေ။ အစက်နှစ်ခုပုံစံများနှင့်အတူစမ်းသပ်ပြီးတဲ့အခါ, လူသားတစ်ဦးဖြစ်တည်မှုပုံစံကျပန်းမှာထုတ်လုပ်ပြီးထားပြီးဖြစ်သောဆုံးဖြတ်ခြင်းမှာအထူးသဖြင့်မကောင်းတဲ့ဖြစ်ပါတယ်။ ဂဏန်းတစ်ကျပန်း sequence ကိုဖန်တီးရန်ကြိုးစားသည့်အခါထိုနည်းတူစွာ, လူအနည်းငယ်ကသာထိုကဲ့သို့သောဂဏန်းကျပန်းပာ၏အလွန်ထင်ရှားတဲ့ feature တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်သောအတန်းအတွက်သုံးကြိမ်ဖြစ်ပေါ်အဖြစ်အင်္ဂါရပ်များပါဝင်သည်။

သို့သော်အမှန်တကယ်ကျပန်းဘာမှရှိသလော နောက်ကျောကျနော်တို့ကအတိအကျနဦးအခြေအနေများတစ်ဦးအသိပညာကိုရလဒ်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ခွင့်ပြုခဲ့ကြပေသည်ရှိရာက start မှာထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အန်စာတုံးကိုသွားအမှန်ဒီဂဏန်းအစုတခုကိုမဆိုရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြစ်စဉ်မှန်သည်။

ကောင်းပြီ, ဒါကြောင့်ယခုအချိန်အထိအနုမြူဗုံးနှင့်ကွမ်တမ်ရူပဗေဒအမှန်တကယ်ခန့်မှန်းရခက်ဖြစ်ရပ်များနှင့်အတူကျွန်တော်တို့ကိုပေးအနီးဆုံးလာကြပြီ။ ရေဒီယိုသတ္တိကြွပစ္စည်းဆုတ်ယုတ်ပျက်စီးလာပြီးမည်သည့်အခါဒါဟာအတိအကျဆုံးဖြတ်ရန်, ယနေ့အထိ, မဖြစ်နိုင်ဘူး။ ဒါဟာကျပန်းပုံရသည်, ဒါပေမယ့်ဒါနဲ့ပတ်သက်ပြီးကျနော်တို့ရိုးရှင်းစွာနားမလည်ကြဘူး။ ယခုအချိန်တွင်ကြောင့်ဖြစ်ကောင်းအမှန်တကယ်ကျပန်းပာ generate ရန်တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းနေဆဲဖြစ်သည်။

Ernie, ဗြိတိန်အစိုးရရဲ့ပရီမီယံနှောင်ကြိုးအရေအတွက်ကမီးစက်၎င်း၏စတုတ္ထဝင်စားအပေါ်ယခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာအားလုံးနိုင်ငံ၏ပရီမီယံနှောင်ကြိုးကိုင်ဆောင်သူတစ်ဦးဆုတစ်ခုတန်းတူအခွင့်အလမ်းပေးနိုင်ဖို့အတွက်ကျပန်းဖြစ်ရမည်။ ဒါဟာအီလက်ထရွန်မှာသူ့ဟာသူအတွင်းအပူဆူညံသံ, လှုပ်ရှားမှု၏ဆိုလိုပမာဏကိုယူအမြတ်ထုတ်မယ့် chip ကိုပါဝင်သည်။ အစိုးရစာရင်းအင်းပညာရှင်များသည်ဤထုတ်ပေးသောအရေအတွက်ကိုပာ၏စမ်းသပ်မှုလုပ်ဆောင်, သူတို့သည်အမှန်ပင်ကျပန်းများအတွက်စစ်ဆေးမှုများကိုပါအောင်မြင်ကြဘူး။

အခြား application နေသောခေါင်းစဉ်: အင်တာနက်ငွေကြေးလွှဲပြောင်းမှုမှာအသုံးပြုတဲ့ကျပန်းချုပ်နံပါတ်များ, သင့်ခရက်ဒစ်ကဒ်အရေအတွက်ကစာဝှကျ။ အမျိုးသားထီစက်တွေသူတို့ကိုထရောမွှေဖို့လေထု၏အလွန်အလင်းဘောလုံးနှင့်ရေစီးကြောင်းတစ် set ကိုအသုံးပြုပေမယ့်အန်စာတုံးကဲ့သို့ဤသီအိုရီအတွက်ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။

နောက်ဆုံးတွင် Met Office ကိုယင်း၏ ensemble ခန့်မှန်းချက်အဘို့အကျပန်းနံပါတ်အစုံအသုံးပြုသည်။ တခါတရံကြောင့်လူသိများ "ပရမ်းပတာသီအိုရီ" ၏ရာသီဥတုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်ခက်ခဲသည် – လေထု၏နောက်ဆုံးပြည်နယ်အတိအကျကနဦးအခြေအနေများအပေါ်အလွန်အမင်းမှီခိုကြောင်း။ ဒါဟာလိုအပ်သောတိနဲ့တူဘာမှမှကနဦးအခြေအနေများတိုင်းတာရန်မဖြစ်နိုင်ပေ, ဒါကြောင့်လေထုသိပ္ပံပညာရှင်များကနဦးအခြေအနေများတစ်ဦးချင်းစီအတွက်အနည်းငယ်ကွဲပြားနှင့်အတူ၎င်းတို့၏ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များအမျိုးမျိုးသောကွဲပြားခြားနားသောကးအစာကျွေး။ ဤသည်ကွဲပြားခြားနားသောခန့်မှန်းချက်အစုတခုနှင့်မဟုတ်ဘဲဧကန်မထက်ရာခိုင်နှုန်းအခွင့်အလမ်းတွေကိုအတွက်ပြောသွားသူတစ်ဦးရာသီဥတုကတင်ဆက်သူအတွက်ရလဒ်များ။

ကိုလည်းကြည့်ပါ: ကျွန်ုပ်တို့၏အချိန်မှာတော့။

Source by Luke Robinson