如果把硬币正面向上的概率定义为正面率的话，从题目的条件中，很容易可以想到这枚硬币有大概率是一枚正面率极为接近1的硬币。
然而这个题目问的不是扔一次正面的概率，而是扔100次都为正面的概率。
我看到了这样一个思路：每一次扔出正面的概率都接近100%，所以扔一百次正面向上的概率还是接近100%
但是这个存在一个问题，这枚硬币的正面率并不是确定的100%（事实上“正面率正好等于100%”的可能性为0，因为正面率=1只是正面率分布区间上的一个点），正面率只是有很大概率落在接近100%的区间里。而即使是正面率为99%的硬币，连续100次都为正面的可能性也只有36%，而不是接近100%；正面率为99.5%的硬币，连续100次都为正的概率也只有60%
换句话说，实际的正面率只要稍微低于100%，最后的结果就会有很大偏差，因此直接用1去计算肯定是有问题的。

另外，扔的次数太少也不是问题的关键。
如果题目改成“一枚不均匀的硬币扔了一千万次都是正面，那么再扔一千万次，依然都是正面的概率是多少？”
现在扔的次数足够多了，答案是100%了吗？
依然不是。

真实概率未知，但可以估计，假设服从B(n,p)，用极大似然估计把p估出来

我们不妨将该硬币正面朝上的概率定义为“正面率”，记为k。
k在[0,1]上用一个函数f(k)来描述k落在[0,1]上不同区间内的可能性，使其满足该函数积分 ∫f(k)dk，积分区间[a,b]等于k落在[a,b]上的概率
由于“将硬币扔了一百次，结果都是正面朝上”，因此f(k)=nk^100，其中n为归一化系数
我们令 ∫f(k)dk=1，积分区间[0,1]
可以求出归一化系数n=101
所以f(k)=101×k^100
要注意f(k)的函数值并不是概率，而是概率密度，但我们可以用积分算出概率
硬币的正面率k落在[a,b]上的概率为 ∫101×k^100dk，积分区间[a,b]
题目问“再扔100次仍全部为正面的概率”，即
∫k^100×f(k)dk
= ∫k^100×101×k^100dk
=∫101×k^200dk 积分区间[0,1]
得到概率为101/201

尝试用自己贫瘠的概率论和几何知识解释，不保证对
硬币单次向上概率为p，p随机取于[0,1]
那么连续扔一百次硬币均朝上的概率p1约为0.0985(函数x^100在[0,1]的下面积)
将x^100乘以1/p1，能得到“在硬币连续扔一百次均朝上条件下的实际概率p2”的分布函数，在[0,1]间取一个新区间，函数在新区间中的下面积即为p2落在该区间内的概率，也就是概率的概率
用geo算了几个数据,[0.98,1]≈0.874，[0.98,0.99]≈0.233，[0.99,1]≈0.6408
原题的最终答案大概是两个函数相乘后得到新函数在[0,1]的面积和，大概是0.5

这是🐟贴吗
你假设的f是二项分布B(1,p)中参数p的先验分布，后面的p^100是似然函数，这两函数参数空间都不同怎么就成一个了……

一枚硬币扔了十次以上都是正面的话那就可以确定不是概率问题而是硬币有问题了
就跟你在某多多抽奖的概率一样。

让我想起了我小学提出的一个问题
我在心里想一个数，让我朋友猜，实际上是有几率猜对的，但是由于数有无数个，他才对的概率应该为0才对啊

数学上来说，条件不足，无法计算，因为就算是一枚均匀的硬币，也可能正好连续100次都是正面，一个偶发性尝试对概率计算毫无帮助

手游100抽沉了很常见的，再抽100抽就好了

一百次，频率还不足以逼近概率

不能用总结物理现象的方式来总结数学...首先我们得知道这个现象它是否满足某种分布吧..

没有准确答案