[過去ﾛｸﾞ] 現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む46 (692ﾚｽ)
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48(6): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/12(日)09:02 ID:cTg/FCp5(48/94) AAS
>>47 つづき
スレ45 2chｽﾚ:math
472 自分返信：現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む[sage] 投稿日：2017/11/06(月) 00:05:26.40 ID:1Au30FRy [6/13]
The strategy is as follows: Let 〜 be the equivalence relation on functions from Ｒ to Ｒ defined by f 〜 g iff for all but finitely many y, f(y) = g(y). Using the axiom of choice, pick a representative from each equivalence class.
In Step 2, choose x with uniform probability from [ 0,1 ].
When, in step 3, Bob reveals {(x0, f(x0)) ｜ x0 ≠ x }, you know what equivalence class f is in, because you know its values at all but one point. Let g be the representative of that equivalence class that you picked ahead of time. Now, in step 4, guess that f(x) is equal to g(x).
What is the probability of success of this strategy?
Well, whatever f that Bob picks, the representative g of its equivalence class will differ from it in only finitely many places.
You will win the game if, in Step 2, you pick any number besides one of those finitely many numbers.
Thus, you win with probability 1 no matter what function Bob selects.
(引用終り)
つづく
49(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/12(日)09:04 ID:cTg/FCp5(49/94) AAS
>>48 つづき
スレ45 2chｽﾚ:math
473 自分返信：現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む[sage] 投稿日：2017/11/06(月) 00:08:48.04 ID:1Au30FRy [7/13]
先に私の見解を書いておくが、ピエロくんの紹介してくれた >>312 PDF が参考になるね（＾＾
The Mathematics of Coordinated Inference: A Study of Generalized Hat Problems (Developments in Mathematics) 2013 edition by Hardin, Christopher S., Taylor, Alan D.
これで、上記とちょっと違って、７章”The Topological Setting”とかなっていて、さすがに上記は、まずいということらしい。（＾＾
例えば、
P9
”In Chapter 7 we start to move further away from the hat problem
metaphor and think instead of trying to predict a function's value at a
point based on knowing (something about) its values on nearby points. The
most natural setting for this is a topological space and if we wanted to
only consider continuous colorings, then the limit operator would serve as
a unique optimal predictor. But we want to consider arbitrary colorings.
Thus we have each point in a topological space representing an agent and
if f and g are two colorings, then f ≡a g if f and g agree on some deleted
neighborhood of the point a. It turns out that an optimal predictor in this
case is wrong only on a set that is "scattered" (a concept with origins going
back to Cantor). Moreover, this predictor again turns out to be essentially
unique, and this is the main result in Chapter 8.”
などとある
さすれば、時枝もそのままじゃ（Topologicalな条件を加えないと）、成り立たないと思うがどう？（＾＾
以上
233(4): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/17(金)20:32 ID:ZTm1D3ae(6/10) AAS
>>231 補足
１．（>>217に書いた）「同値類に時間依存性はない」って話も、理解できていなかったんだろうな（＾＾
２．>>48にあるように、関数f 〜 g の同値類で、有限個の値のみ異なる同値類分類をすることを考える。
３．”in step 3, Bob reveals {(x0, f(x0)) ｜ x0 ≠ x }, you know what equivalence class f is in, because you know its values at all but one point. ”
一つのやり方は、事前に全ての関数を類別して、代表を決めておくこと。これ、正攻法でパズルも同じ記載だ。
このやり方の問題点は、必要なのは、一つの関数fの同値類にすぎないのに、無駄な多数の同値類分類をすることだ。
もう一つのやり方は、事後的に”Bob reveals”の後に、問題の関数fの同値類のみを扱うこと。
こうすれば、無駄な作業はない。
４．さて、同値類分類の目的は、>>48にあるように、
”Let g be the representative of that equivalence class that you picked ahead of time. Now, in step 4, guess that f(x) is equal to g(x).”
とするための代表gを得ること。
しかも、代表gはなんでも可で、特別の制約なし。
さすれば、究極の手抜きは、”Bob reveals”の後に、ｆを得て、ｆの有限個の数値を適当に異なるようにして、チョコチョコとｇを作る。
（関数ｆの同値類分類を完成させる必要さえない！！）
このｇを、さも事前に全ての関数の同値類を分類し、全ての代表を選んでおいた顔をして、「これが代表だよ、Bob！」と、ｇを出せば、Bobがびっくりするという仕掛けだ（＾＾
５．いかにも、正攻法でやれば、大変な作業をして関数の数当てをしているように見えるが、
その実、数学的には、”Bob reveals”の後に、ちょこちょことｆをいじって、代表ｇを作るに等価！（＾＾
６．これが、>>48の”The strategy”の数学的パズルの種明かし。
まあ、大学１年の同値類をようやく学んだころの初心者が、こんな目くらましのようなトリックに引っかかり易いのだろうと思う、今日この頃（＾＾
以上
241(1): 2017/11/17(金)23:31 ID:oQVp9LO4(1) AAS
>>233
> その実、数学的には、”Bob reveals”の後に、ちょこちょことｆをいじって、代表ｇを作るに等価！（＾＾
> ６．これが、>>48の”The strategy”の数学的パズルの種明かし。
これが種明かしだってよ笑笑
245(1): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/18(土)08:03 ID:EemFP5PJ(3/34) AAS
>>240-241 補足の補足の補足
”Bob reveals”の情報は、いずれにせよ使わざるを得ない
１．（>>233の）正攻法で、事前に全ての関数を類別して、代表を決めておく場合
”Bob reveals”の情報は、同値類を特定するために必須
つまり、同値類を特定するために必須の情報として、Bobの関数ｆについてほとんど全ての情報を必要とする
２．一方、（>>233の）手抜き法の場合でも、上記と同じだけの情報を必要とする（＾＾
これが、>>48の”The strategy”の数学的パズルの種明かし（＾＾
250(24): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/18(土)10:59 ID:EemFP5PJ(5/34) AAS
>>247-248
これはこれは、粘着 High level peopleさん、いつも粘着ご苦労さまです（＾＾
「非論理的な落ちこぼれ素人衆が相手で、話がなかなか終わらない」が、正解じゃないですか〜（>>246）（＾＾
爆笑暴論珍説「素人固定論」か
一つずついきましょうか
１．（>>47より）外部ﾘﾝｸ:xorshammer.com
SET THEORY AND WEATHER PREDICTION XOR’S HAMMER Some things in mathematical logic that I find interesting WRITTEN BY MKOCONNOR Blog at WordPress.com. AUGUST 23, 2008
(抜粋)
Here’s a puzzle:
1)Bob thinks of some function f： Ｒ → Ｒ (it’s arbitrary: it doesn’t have to be continuous or anything).
2)You pick an x ∈ Ｒ.
(引用終り)
だった
２．ところが、（>>48より）In Step 2, choose x with uniform probability from [ 0,1 ]. となって、”uniform probability”なる条件が、さりげなく入ってきた
３．”uniform probability”なる条件が、このパズルのキーワードの一つだ！
４．”uniform probability”をどう解釈するか？ 一つの解釈として、過去スレで、下記を書いた。
要は、x0を１回のみ試行するなら、”uniform probability”ではない！
だから、[ 0,1 ]を全部”均等”に実施するのだ！と（もし、別の解釈が可能なら仰ってください）
つづく
365(2): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2017/11/19(日)12:59 ID:W1ZiI7BV(14/34) AAS
>>343
>残念だが、全てのxでf(x)は決まってるし、全てのiで、d(s_i)も決まってる
>不特定多数の人が、それぞれ勝手なｘ、勝手なｉを選ぶのであって
>その中で当たっている人の確率を求めるとそれぞれ1、99/100となる
ピエロ、横レスすまんな（＾＾
えーと、時枝の前に、まず、>>47の”XOR’S HAMMERの任意関数の数当て解法”をやろう！(>>56に同じ)
１．全てのxでf(x)は決まってるし、代表g(x)も決まってる。一つx0を選んだ段階で、x0以外の全てのf(x)は開示される
（”3)Bob reveals to you the table of values {(x0, f(x0))｜ x0 ≠ x } of his function on every input except the one you specified”（>>47より））
２．開示されたx0以外の全てのf(x)の情報により、代表g(x)が選ばれる。f(x)〜g(x)（＝同値）だから、f(x)とg(x)とは、有限個しか値が異ならない
３．（>>48より）”choose x with uniform probability from [ 0,1 ].”という条件を付与することで、当たる確率１となる
タネを明かせば、単純なパズルにすぎない（＾＾
まあ、小学生のピエロには理解が難しいかな？
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