要理解这个概念，首先需要明确事件 \( A \) 和事件 \( B \) 的定义。事件可以看作是一个或多个结果的集合，在样本空间中具有特定的含义。例如，如果你抛掷一枚硬币两次，那么可能的结果包括正正、正反、反正和反反四种情况。如果定义事件 \( A \) 为“第一次出现正面”，而事件 \( B \) 为“第二次出现正面”，那么 \( AB \) 就表示“第一次和第二次都出现正面”。

计算 \( P(AB) \) 的方法取决于事件 \( A \) 和 \( B \) 是否相互独立。如果它们是独立的，即一个事件的发生不会影响另一个事件的发生，则可以直接通过公式：

\[ P(AB) = P(A) \cdot P(B) \]

来求解。这里，\( P(A) \) 是事件 \( A \) 发生的概率，而 \( P(B) \) 是事件 \( B \) 发生的概率。

然而，当事件 \( A \) 和 \( B \) 不是独立的时候，就需要使用条件概率的概念。在这种情况下，\( P(AB) \) 可以写成：

\[ P(AB) = P(A|B) \cdot P(B) \]

或者

\[ P(AB) = P(B|A) \cdot P(A) \]

其中，\( P(A|B) \) 表示在已知事件 \( B \) 发生的前提下，事件 \( A \) 发生的条件概率；同样地，\( P(B|A) \) 则是在已知事件 \( A \) 发生的前提下，事件 \( B \) 发生的条件概率。

总之，\( P(AB) \) 是概率论中的一个重要概念，用来描述两个事件同时发生的可能性大小。理解和掌握这一概念对于深入学习更复杂的概率模型至关重要。