在软件或系统开发中，我们会遇到各种各样的故障，为了从故障现象反推故障原因，工程师们会总结一种叫做相关性矩阵的二维表格，来表示故障原因与故障现象之间的关系，比如：。其中每行表示一种故障原因，每一列表示一种故障现象，该矩阵表示故障原因 A 可能产生故障现象 2、3、4，故障原因 B 可能产生故障现象 1、3，现在已知系统出现的故障现象，求问各个故障原因发生的概率。
在软件或系统开发中，我们会遇到各种各样的故障。为了从故障现象反推故障原因，工程师们会总结一种叫做相关性矩阵的二维表格，来表示故障原因与故障现象之间的关系。比如： 其中每行表示一种故障原因，每一列表示一种故障现象。该矩阵表示故障原因 A 可能产生故障现象 2、3、4，故障原因 B 可能产生故障现象 1、3。 在实际开发过程中，如果出现了故障原因，工程师就可以根据故障现象，去计算每种故障原因产生的概率，并按照概率大小对故障原因进行排查，以达到快速定位故障原因的目的。 现在，我们假设系统开发中同一时间只会出现一种故障原因，并且故障原因引起各故障现象是独立事件。举个例子来说： 假设系统现在发生了故障原因 A，有 1/3 的概率出现故障现象 2，有 1/4 的概率出现故障现象 3，有 1/2 的概率出现故障现象 4。由于 3 种现象是独立发生的，因此有的概率同时出现故障 2、3、4。 约定若相关性矩阵中没有 ‘x’ 记号，则表示该故障原因一定不会产生某故障现象，比如故障原因 A，一定不会产生故障现象 1。 根据历史经验数据，我们统计得到了每一种故障原因出现的概率以及每一 种故障原因对应的故障现象产生概率。 现在已知系统出现的故障现象，求问各个故障原因发生的概率。
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