超几何分布是一种概率论中的离散概率分布，它描述了一组独立同分布的事件中，某一事件发生的概率。在某些应用领域，如密码学、通信和统计学等，超几何分布具有重要的研究价值。

首先，我们需要了解超几何分布的基本概念。超几何分布是在一系列独立同分布的事件中，某一事件发生的概率。这里的独立同分布指的是各个事件之间不存在关联，即一个事件的发生与否不会影响其他事件的发生概率。

超几何分布的概率计算公式为：

$$P(X=k)=(1/M)\ast (1/N{)}^k\ast (N-1{)}^{(}k-1)$$

其中，X表示某一事件，M和N分别表示事件总数和事件发生的次数。

在实际应用中，超几何分布具有以下特点：

1. 离散性：超几何分布中的事件是离散的，即不同事件之间不存在间隔。

2. 连续性：当事件总数趋向于无穷大时，超几何分布可以看作是连续的概率分布。

3. 稳定性：在某个特定条件下，超几何分布的概率计算结果相对稳定，不会受到样本数量的影响。

4. 低概率事件：超几何分布中，事件发生的概率随着事件次数的增加而逐渐减小，形成了一个典型的低概率事件分布。

然而，超几何分布也存在一些局限性：

1. 事件之间的关系：由于超几何分布中的事件是独立同分布的，因此无法反映事件之间的相互影响关系。

2. 参数估计：在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的超几何分布参数，如M、N和k等。对于无迹的参数估计，如贝叶斯方法和最大似然估计方法等，具有较好的拟合效果。

3. 计算复杂度：计算超几何分布的概率需要大量的计算资源，尤其是当事件参数较大时，计算量会非常大。

综上所述，超几何分布是一种具有广泛应用前景的概率分布。在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的超几何分布参数，并利用其在概率计算、模式识别和数据分析等方面的优势，为我国计算机科学的发展做出贡献。