不确定性指经济行为者在事先不能准确地知道自己的某种决策的结果.或者说，只要经济行为者的一种决策的可能结果不止一种，就会产生不确定性。不确定性，经济学中关于风险管理的概念，指经济主体对于未来的经济状况（尤其是收益和损失）的分布范围和状态不能确知。
在量子力学中，不确定性指测量物理量的不确定性，由于在一定条件下，一些力学量只能处在它的本征态上，所表现出来的值是分立的，因此在不同的时间测量，就有可能得到不同的值，就会出现不确定值，也就是说，当你测量它时，可能得到这个值，可能得到那个值，得到的值是不确定的。只有在这个力学量的本征态上测量它，才能得到确切的值。
在经典物理学中，可以用质点的位置和动量精确地描述它的运动.同时知道了加速度，甚至可以预言质点接下来任意时刻的位置和动量，从而描绘出轨迹。在微观物理学中，不确定性告诉我们，如果要更准确地测量质点的位置，那么测得的动量就更不准确.也就是说，不可能同时准确地测得一个粒子的位置和动量，因而也就不能用轨迹来描述粒子的运动，可与宏观世界一样微观世界同样具有客观规律，独立于意识之外，这就是不确定性原理的具体解释。 量子力学
在量子力学中常见不确定性有关于坐标和动量之间和时间与能量之间的不确定关系。其实，对于任何两个不对易的物理量均不能同时确定其确切值。这是与测量无关的，这是微观世界的本质问题。
不要试图通过测量之类的方法来解释不确定性，任何有关测量的手段都会引入新的误差，可误差与不确定性是存在本质的区别的。另外，对于宏观世界中并不能观察到不确定性之类的现象，这是与可观察的测量精度有关的，因而仅是在微观世界比较明显。
在信息论中，不确定性是表征某随机变量的发生有多么可靠的物理量。一般用熵来计算这个物理量，记作H（X），X是随机变量。当H（X）=0的时候，X是十分确定的，也即X这时就是一个确定的数值。当H（X）=1时，X非常不确定，即X的取值非常不确定是哪一个数值。
在机器学习问题中，模型往往需要从海量的训练数据中学习好的表示。一个主要挑战为：人工的数据标注往往存在语义上的歧义。故一些论文[2] 采用了不确定性，来描述和修正标注上的错误，让模型减小学习不确定样本的权重，而转向学习更准确的标注。
书 名： 不确定性 不确定性
作 者：格来哲·摩根
出版社：北京大学出版社
出版时间：2011年1月1日
ISBN: 9787301180327
开本：16开