人品守恒定律有什么科学依据？

[人品守恒定律]：

宇宙的总人品是恒定的，有些人人品值高了，另一些人的人品值便会相应降低；个人的总人品在某一时间段内是恒定的，今天人品值低了，改天便会相应增高，但没有固定的期限。

由于知乎的字数限制，我们只在这里证明 [宽人品守恒定律]：个人的人品值是平稳的。

（不知道哪个不怕事大的家伙提出了这个定律，居然使用一个无法被量化的和精确测量的值RP。你知道这给其他理论工作者带来了多少麻烦？当我们没能力严格证明一条定理的时候我们就会证明其宽条件形式。）

首先，我们可以肯定，一个人的人品，肯定是个随机过程。

（你知道，当一个科学家，工程师面对一无所知的领域而且死要面子不承认自己就是个**时，他就会说：这个东西，他是随机的）

当我们面对一个随机过程的时候，我们就要研究他的概率分布。假设其概率分布函数为F(x)，其中x为人品值的等效值。

（F(1)即你在路上捡到1块钱的概率,F(2)即你在路上捡到2块钱的概率，F(-1)即你在路上丢掉1块钱的概率,F(-1)即你在路上丢掉1块钱的概率。。。。当搞科研的实在无法量化一个东西的时候，我们就会把它等效为一个值，鬼知道等效的对不对）

由于一个人的人品是多重随机过程的叠加，即：你挂科的情况、你被老师点名的情况、你路遇美女的情况。。。等等等等被叠加为一个值R.P

所以根据大数定律，我们说，一个人的人品等效值，他是高斯的。更宽泛来说，F(x)的归一化应该服从标准正态分布。

（大数定理：是前人为了造福广大的苦逼工科学生而创造出来的一个非常好的定理：它的核心思想就是：当你搞不定一个随机分布的时候，你可以说：由于大叔定理，这个随机过程，肯定是高斯的，他的概率密度是一个正太函数。）

这就是正态函数：

由于高斯分布是平稳的，所以RP过程也是平稳的。即一个人的RP值在“足够长”时间内是统计不变的。

（如果RP变化了，那说明你的统计方法有问题，很可能是因为时间不是“足够长”）

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待完善，等我再次揉揉脸后完成这个定律的完整证明。

原文地址:知乎