掷一颗均匀的骰子n次，记X_(i)表示第i次掷出的点数，i=1，2，…，n则当n→∞时，(1)/(n)sum_(i=1)^nX_(i)依概率收敛于（）A. 3B. 3.5C. 4D. 4.5

本题考查大数定律以及离散型随机变量期望的计算。解题思路是先求出每次掷骰子点数的期望值，再根据大数定律得出样本均值依概率收敛的值。

1. 计算每次掷骰子点数的期望值：
   掷一颗均匀的骰子，点数$X_i$的可能取值为$1,2,3,4,5,6$，且每个取值的概率均为$\frac{1}{6}$。
   根据离散型随机变量期望的定义公式$E(X)=\sum_{k}x_kP(X = x_k)$，对于本题有：
   $E(X_i)=\sum_{k = 1}^{6}k\times\frac{1}{6}$
   $=\frac{1}{6}\times(1 + 2+3 + 4+5 + 6)$
   $=\frac{1}{6}\times\frac{6\times(6 + 1)}{2}$（这里使用了等差数列求和公式$S_n=\frac{n(a_1 + a_n)}{2}$，其中$n = 6$，$a_1 = 1$，$a_n = 6$）
   $=\frac{1}{6}\times21=3.5$
2. 根据大数定律得出结果：
   大数定律表明，当$n\to\infty$时，样本均值$\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}X_i$依概率收敛于总体均值$E(X_i)$。
   由于已经求得$E(X_i)=3.5$，所以当$n\to\infty$时，$\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}X_i$依概率收敛于$3.5$。