説明していただけますか。「ガウスノイズ」と呼ばれる特定の種類のノイズはなぜですか。それをガウスと呼ぶことがなぜ関連するのですか？素人の言葉で説明してください。
回答:
ノイズはランダムですが、ほとんどのランダムな現象と同様に、特定のパターンに従います。異なるパターンには異なる名前が付けられます。
サイコロを振ることを検討してください。これは明らかにランダムです。それぞれの結果を記録しながら、サイコロを1000回振ります。次に、結果のヒストグラムを計算します。1、2、3、4、5、6のそれぞれをほぼ同じ回数取得したことがわかります。このパターンは「ユニフォーム」と呼ばれ、サイコロを投げることは「ユニフォーム確率変数」によってモデル化できます。
同じ実験を熱雑音で繰り返すことができます。抵抗を加熱し、結果として生じる電圧を増幅し、その瞬時電力を複数回測定します。次に、ヒストグラムを計算します。今回は、均一なヒストグラムは見つかりません。ベル曲線のような形になり、ゼロに近い値はゼロから遠い値よりも一般的です。この種のヒストグラムは、KFガウスにちなんでガウスと呼ばれます。
ガウスランダム現象は、自然界では非常に一般的です。あなたが観察するランダムなものが多くの独立したランダムなイベントの集合であるときはいつでも、全体的なランダム変数はガウスであることがわかります（これは技術的には中心極限定理と呼ばれています）。熱雑音の場合、熱によって励起された数百万または数十億のランダムに振動する電子の集合効果を測定します。
自宅で（またはコンピューターでシミュレートして）ガウスのランダム性を作成する簡単な方法があります。100と言って多くのサイコロを取り、何回も投げ、各投げの合計を追跡します。もう一度ヒストグラムを見つけると、それがベルカーブに従っていることがわかります。その理由は直感的に簡単に理解できます。100個のダイスでは合計100になる可能性は非常に低いですが（すべてのダイスが1で着地する必要があります）、多くの異なる組み合わせが追加されるため、350あたりの数を取得することは非常に簡単です。そのような数まで。
要約すると、信号または画像に影響を与える可能性のあるさまざまな種類のノイズがあり、それぞれに異なる統計特性があります。ガウスノイズは非常に蔓延しているため、特に重要な種類のノイズです。これは、ベルカーブ（またはガウス関数）に従うヒストグラム（より正確には、確率密度関数）によって特徴付けられます。よく調べてみると、他にもいくつかの重要な統計的特性があることがわかります。
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これは、非常に影響力のある有名にちなんで命名され、ドイツ語圏の数学者カール・フリードリヒ・ガウス 18世紀と19世紀の間に住んでいたと他のものの間で影響を受けたガウス分布（正規分布）はに関連している初期の統計中心極限定理、和または基礎となる分布が十分に良い場合、等分布乱数の十分な平均値はガウス（に近い）になります（実際には、それがtrueにならないためには、かなり悪い動作の分布である必要があります）。
Gaussの発音では、gから始めた場合、残りはマウスのように進みますが、英語圏では通常、マウスの「ou」はドイツ語の「hallo」の「o」に変わります。