Probability
為什麼（0,1）上的連續均勻變量的數量需要它們的總和超過一個具有均值𝑒ee?
讓我們對一系列隨機變量求和，; 讓是總數超過一所需的項數，即是最小的數，使得
為什麼的意思等於歐拉常數?
第一個觀察：具有比 PMF 更令人愉悅的 CDF
概率質量函數是概率是“剛剛足夠”使總數超過單位，即超過一段時間才不是。
累積分佈只需要是“足夠”，即沒有限制多少。這看起來像是一個更簡單的事件來處理概率。
第二個觀察：採用非負整數值，所以 可以寫成CDF
清楚地只能取值，所以我們可以用互補 CDF來寫它的平均值，.
實際上和都是零，所以前兩項是.
至於後面的條款，如果是概率, 什麼事件的概率？
第三個觀察：（超）體積-單純形是
這-simplex 我想到的佔據標准單位下的體積-全正正方格中的單純形: 它是凸包頂點，特別是原點加上單位的頂點-單純形在,等等。
例如，上面的 2-simplex有面積和 3-單純形有音量.
對於通過直接評估事件的概率積分來進行的證明，並鏈接到其他兩個參數，請參閱此 Math SE 線程。相關的線程可能也很有趣：之間是否存在關係和總和-simplexes 卷？
