普拉斯，1812年提出的。他提出了一种新的随机过程理论，即拉普拉斯分布。这是对中心极限定理的一个重要应用，它展示了拉普拉斯分布可以用来描述许多非正态分布的数据集，甚至可以在没有额外信息的情况下做出这样的预测。因此，可以说，正是这些杰出的科学家和统计学家的合作，共同书写了一段跨越两百年的传奇，为我们提供了概率论和统计学中的一个重要工具——中心极限定理。
：普拉斯和拉普拉斯分布
在19世纪末期，一位名叫阿瑟·普拉斯的英国数学家和物理学家提出了一个全新的随机过程理论。这个理论是基于拉普拉斯分布的。他的这一贡献对理解非正态分布的数据集以及制定有效的统计预测方法产生了深远的影响。
普拉斯是在对概率论和统计学产生重大影响的一位科学家。他的研究领域涵盖了数论、力学和物理学等多个领域。其中，他对拉普拉斯分布的研究尤其出色，提出了著名的“普拉斯定理”。
普拉斯定理表明，如果数据集中包含大量噪声，并且它们服从某种特定的分布（例如均匀分布或高斯分布），那么就可以通过拉普拉斯分布来估计概率参数。这种统计预测方法的有效性在于，它可以用于处理大量的未知变量，而且不需要额外的信息。这使得普拉斯定理成为了概率论和统计学中的一项重要工具。
普拉斯定理的发展是与另一位伟大的科学家和统计学家合作的结果。他是尼古拉·利希滕斯坦，他在数论和代数方面做出了巨大贡献。利希滕斯坦和普拉斯的合作帮助我们理解了拉普拉斯分布如何被广泛应用于各种不同的科学问题。
总的来说，普拉斯的拉普拉斯分布理论是一个划时代的成就。它是概率论和统计学发展的一个里程碑，为理解和预测非正态分布的数据集提供了强大的工具。普拉斯的贡献不仅仅体现在理论的提出上，也体现在实际的应用中。他的工作不仅改变了我们对概率和统计的理解，也为我们的生活带来了巨大的便利。因此，我们应该感谢普拉斯和其他科学家的贡献，他们的工作推动了科学的进步和发展。