[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76 (1002ﾚｽ)
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486(4): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)00:07 ID:dvD9YE7H(3/39) AAS
>>485
>[0,1] 上の一様分布（ランダムに 0 から 1 の間の実数を返すモデル）
これは、下記 Sergiu HART氏のPDFにも出てきますね（＾＾；
スレ72 2chｽﾚ:math
＜時枝について＞
スレ71 2chｽﾚ:math より
Sergiu HART The Hebrew University of Jerusalem
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.ma.huji.ac.il
（A similar result, but now without using the Axiom of Choice.2 Consider the following two-person game game2:）
P2
Remark. When the number of boxes is finite Player 1 can guarantee a win
with probability 1 in game1, and with probability 9/10 in game2, by choosing
the xi independently and uniformly on [0, 1] and {0, 1, ・・・, 9}, respectively.
”independently and uniformly”が、独立同分布（IID)を含意
(引用終り)
上記HART氏のPDFより
・有限個（finite）の確率変数xi (i＝1,2,・・・n)で、独立同分布（IID) 区間[0, 1]の一様分布を考えると、
任意の１点の的中率は、0！！！ （P(xi＝r）＝0 ここにrは実数で、r∈[0, 1]）
・確率過程論では、可算無限個の確率変数の族を考えることができる（下記重川）
xi (i＝1,2,・・・n・・・∞)
有限個と同様に、上記 P(xi＝r）＝0 r∈[0, 1] が成立する！！！
（どの一つも、 P(xi＝r）＝99/100とはならない！！！ ∵IIDだから”同分布”ゆえ）
・これは、確率過程論の正統な結論である（重川読め）
スレ71 2chｽﾚ:math より
重川一郎 京都大学大学院理学研究科数学教室
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.math.kyoto-u.ac.jp
2013年度前期 確率論基礎 講義ノート
P47
「定義1.1. 時間t ∈ T をパラメーターとして持つ確率変数の族（Xt）を確率過程という．」
（参考）
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
独立同分布（IID)
以上
487(2): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)00:37 ID:dvD9YE7H(4/39) AAS
>>477 補足
同値類→代表→代表と問題の数列を比較した決定番号→複数列の決定番号の大小から、カンニング正解率は100列で確率99/100だ！
となると、風がふけばなんとやらで
いつの間にか、「カンニング正解率は100列で確率99/100だ！」となっているけど、ちょっとおかしい
「複数列の決定番号の大小」比較の確率計算のところの可測性が問題視されていますｗ（＾＾
「測度論的確率論」（高校数学の美しい物語）としての、厳密な扱いが出来ていないよと、批判されています
（詳しくは、>>443-444 ）
(>>241)
そこを（数学的に厳密でないと）批判しているのが、Alexander Pruss氏だよ
外部ﾘﾝｸ:mathoverflow.net
Probabilities in a riddle involving axiom of choice Dec 9 '13
(抜粋)
asked Dec 9 '13 at 16:16 Denis
I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N-1}, but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.
（参考）
外部ﾘﾝｸ:mathtrain.jp
高校数学の美しい物語
最終更新:2015/11/06
確率空間の定義と具体例（サイコロ，コイン）
(抜粋)
確率を厳密に扱うためには「測度論的確率論」を学ぶ必要があります。この記事では測度論的確率論の超入門として，確率を考える舞台となる「確率空間」の定義，意味，具体例について解説します。
測度論的確率論では，確率空間（三つ組(Ω,F,P)）を舞台に，確率変数や期待値などいろいろな概念を考えていくことになります。
488(1): 2019/09/01(日)01:50 ID:CU1S7ZwH(1/24) AAS
>>487
>「複数列の決定番号の大小」比較の確率計算のところの可測性が問題視されていますｗ（＾＾
P(d1>d2)が計算不能でも
P(d1,d2のいずれかをランダムに選択した方>他方)=1/2 が言える。それがランダムの定義だから。
サル畜生が理解できていないだけ。
489(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)06:54 ID:dvD9YE7H(5/39) AAS
>>479
>だから「現代数学の確率変数」って何だよｗ 意味不明過ぎｗ
>>99&>>119な（＾＾
なお、無理して理解しなくていい
多分、無理か
平たく言えば、確率空間が定義されれば、その後「確率」計算を行うために、確率変数を定義し、確率分布を定義していく
だから、普通に確率として扱える対象には、確率変数が定義できて、確率計算ができる
例えば、下記実例ご参照
（参考）
スレ61 2chｽﾚ:math ）
過去の確率変数論争（”確率変数は箱に入れられない”）に対し、下記の説明いいね！（＾＾
外部ﾘﾝｸ[pdf]:watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp
確率論入門 渡辺澄夫 東工大 2018
(抜粋)
P8 確率変数
可測関数 X: Ω → Ω’
を（Ω’に値をとる）確率変数という
・ 関数のことを確率変数と呼ぶ。
関数を出力と同一視（混同）する (X=X(w))。
関数がランダムなわけではない。
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
確率変数
(抜粋)
定義
確率変数 X:Ω → E は、標本空間（起こりうることがらの集まり）Ω の元に数 E を対応させる可測関数である（Ω, E はそれぞれ可測空間）（#測度論的定義も参照）。E は通常 Ｒ または N（や Z）である。そうでない場合は確率要素として考察する（概念の拡張参照）。
実例
例えば、任意に抽出した人の身長を確率変数とする場合を考える。数学的には、確率変数は 対象となる人→その身長 という関数を意味する。確率変数は確率分布に対応し、妥当にあり得る範囲の確率（身長180cm以上190cm以下である確率や 150cm未満または200cm超である確率）を計算できるようになる。
もう一つの確率変数の例は、抽出した人には何人の子供がいるかというものである。これは非負の整数値を取る離散型確率変数である。
490(2): 2019/09/01(日)07:08 ID:IVtPZNby(1/8) AAS
>>485
> 100列に対応する自然数d1,d2,・・・,d100
時枝記事はΩ = {1, 2, ... , 100}でいいのでΩ = {d1, d2, ... , d100}ではない
各列で数当ての箱の候補は1つ存在するがその位置は
選ばなかった99列の箱を全て開けて決定する
どの列を選んでも選ばなかった99列の箱を全て開けることから
数当てに失敗する箱は100個の候補の内の2個以上になることはない
491(7): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)07:41 ID:dvD9YE7H(6/39) AAS
>>488
ピエロちゃんの話は素朴すぎる（＾＾
(引用開始)
>「複数列の決定番号の大小」比較の確率計算のところの可測性が問題視されていますｗ（＾＾
P(d1>d2)が計算不能でも
P(d1,d2のいずれかをランダムに選択した方>他方)=1/2 が言える。それがランダムの定義だから。
サル畜生が理解できていないだけ。
(引用終り)
1)ヒルベルト空間を知っているだろ？ 無限次元ベクトル空間に内積を導入したもの（下記）
2)平たく言えば、内積が絶対収束する完備距離空間に制限して扱い易くした、無限次元ベクトル空間と言える
3)では、「内積の絶対収束」という制限を外すとどうなるか？
例えば、要素1からなる無限次元ベクトル
ベクトルｖ＝(1,1,1,・・・・)
この内積は、｜v｜＝1+1+1+・・・ →∞
となり無限大に発散してしまう
4)このような、素朴な無限次元ベクトル空間で、2つのベクトルv1とv2との大きさを比較した
ベクトルの大きさは、内積で定義する。一般に、内積は無限大に発散し、大小比較ができない！
5)ピエロちゃんの素朴なお話の反例が構成されました！ QED
（参考）
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
ヒルベルト空間
(抜粋)
ユークリッド空間の概念を一般化したものである。
ヒルベルト空間は、内積の構造を備えた抽象ベクトル空間（内積空間）になっており、そこでは角度や長さを測るということが可能である。
ヒルベルト空間の各元は、平面上の点がそのデカルト座標（直交座標）によって特定できるのと同様に、座標軸の集合（正規直交基底）に関する座標によって一意的に特定することができる。このことは、座標軸の集合が可算無限であるときには、ヒルベルト空間を自乗総和可能な無限列の集合と看做すことも有用であることを意味する。
つづく
492: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)07:42 ID:dvD9YE7H(7/39) AAS
>>491
つづき
動機付けとなる例
ノルムの和（これは実数を項とする通常の級数）が
Σ k=0〜∞ |xk| < ∞
なる条件を満たすとき、絶対収束するという[1]。
スカラー項級数の場合と全く同じく、絶対収束するベクトル項級数は
|L −Σk=0〜N xk|→ 0 as N→ ∞
なる意味で、このユークリッド空間の適当な極限ベクトル L に収束する。
このような性質（絶対収束級数は通常の意味でも収束する）は、ユークリッド空間の完備性 (completeness) として表される。
定義
H がヒルベルト空間であるとは、H は実または複素内積空間であって、さらに内積によって誘導される距離関数に関して完備距離空間をなすことを言う[2]。
量子力学
ディラック[41]とフォンノイマン[42]によって発展した量子力学の数学的に厳密な定式化は、量子力学系の取りうる状態（より正確には純粋状態）が、状態空間と呼ばれる可分な複素ヒルベルト空間に属する単位ベクトル（状態ベクトルという）によって（位相因子と呼ばれるノルム 1 の複素数の違いを除いて）表現される。
量子状態の時間発展はシュレーディンガー方程式によって記述され、そこに現れるハミルトニアン（全エネルギーに対応する作用素）は時間発展を生み出す。
二つの状態ベクトルの間の内積は確率振幅として知られる複素数になる。量子力学系の理想的な測定の間で、系が与えられた初期状態から特定の固有状態に崩壊する確率は、初期状態から終期状態の間の確率振幅の絶対値の平方によって与えられる。
測定の結果として可能なのは、作用素の固有値であり（これは自己随伴作用素のとり方を説明する）、全ての固有値は実数でなければならない。与えられた状態の可観測量の確率分布は対応する作用素のスペクトル分解を計算すれば求められる。
(引用終り)
以上
493: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)07:48 ID:dvD9YE7H(8/39) AAS
>>491 タイポ訂正
この内積は、｜v｜＝1+1+1+・・・ →∞
となり無限大に発散してしまう
↓
この内積は、｜v｜^2＝1+1+1+・・・ →∞
となり無限大に発散してしまう
だな（＾＾；
分かると思うが
494(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)07:56 ID:dvD9YE7H(9/39) AAS
>>491 補足
> 4)このような、素朴な無限次元ベクトル空間で、2つのベクトルv1とv2との大きさを比較した
> ベクトルの大きさは、内積で定義する。一般に、内積は無限大に発散し、大小比較ができない！
ここ
（>>444より 確率論の専門家さん ID:f9oaWn8A）
スレ20 2chｽﾚ:math
532 返信１３２人目の素数さん 投稿日2016/07/03(日)ID:f9oaWn8A
> 2個の自然数から1個を選ぶとき、それが唯一の最大元でない確率は1/2以上だ
残念だけどこれが非自明．
hに可測性が保証されないので，d_Xとd_Yの可測性が保証されない
そのためd_Xとd_Yがそもそも分布を持たない可能性すらあるのでP(d_X≧d_Y)≧1/2とはいえないだろう
(引用終り)
この、”そもそも分布を持たない可能性すらある”は、
単にビタリの意味の非可測だけではなく
”無限大に発散”する非可測の可能性をも、含意していると思うよ（＾＾
495(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)08:10 ID:dvD9YE7H(10/39) AAS
>>490
(引用開始)
時枝記事はΩ = {1, 2, ... , 100}でいいのでΩ = {d1, d2, ... , d100}ではない
どの列を選んでも選ばなかった99列の箱を全て開けることから
数当てに失敗する箱は100個の候補の内の2個以上になることはない
(引用終り)
「数当てに失敗する箱は100個の候補の内の2個以上になることはない」
に至るまでに、
大きなギャップがあるよね
つまり、時枝は、
下記
「どんな実数を入れるかはまったく自由，例えばn番目の箱にe^πを入れてもよいし，すべての箱にπを入れてもよい.
もちろんでたらめだって構わない」
だった
だから、1つの箱で、”たらめだって構わない”が、ランダムを含意するならば
実数R[-∞、+∞]から、ランダムに選んだ数を当てると解せられる
Rは非可算で、R中の1点は測度論では0だから、的中確率0
まず、これを現代数学の確率論の結論として受入れるべきでしょ？
そうしないと、時枝記事の面白さは、分かりませんよ！（＾＾
（>>350より）
スレ47 2chｽﾚ:math
時枝問題（数学セミナー201511月号の記事）
「箱がたくさん，可算無限個ある.箱それぞれに，私が実数を入れる.
どんな実数を入れるかはまったく自由，例えばn番目の箱にe^πを入れてもよいし，すべての箱にπを入れてもよい.
もちろんでたらめだって構わない.そして箱をみな閉じる.
今度はあなたの番である.片端から箱を開けてゆき中の実数を覗いてよいが，一つの箱は開けずに閉じたまま残さねばならぬとしよう.
どの箱を閉じたまま残すかはあなたが決めうる.
勝負のルールはこうだ. もし閉じた箱の中の実数をピタリと言い当てたら，あなたの勝ち. さもなくば負け.
勝つ戦略はあるでしょうか?」
つづく
496(3): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)08:11 ID:dvD9YE7H(11/39) AAS
>>495
つづき
そして、時枝さんの”時枝記事はΩ = {1, 2, ... , 100}でいい”というところが、プロ数学者から批判されている
厳密な、数学の証明がないよと
>>487に書いた通り
それは、時枝さんも記事の後半で”反省”しています（＾＾；
（参考）
スレ47 2chｽﾚ:math
(抜粋)
数学セミナー201511月号P37 時枝記事より
「もうちょっと面白いのは，独立性に関する反省だと思う.
確率の中心的対象は，独立な確率変数の無限族
X1，X2，X3，…である.
n番目の箱にXnのランダムな値を入れられて，ある箱の中身を当てようとしたって，
その箱のX と他のX1，X2，X3，・・・がまるまる無限族として独立なら，
当てられっこないではないか−−他の箱から情報は一切もらえないのだから.
(引用終り)
以上
497(1): 2019/09/01(日)08:26 ID:uj+Nfmst(1/51) AAS
>>453
＞普通の数学者は、選択公理下での非可測性を問題視するが
非可測集合の存在は不都合ではあるが
測度自体を否定するものではない
それが普通の数学者の認識
＞逆に、選択公理を万能視して、非可測性をスルーなんだ
時枝記事で選択公理を前提しているから否定しないだけ
時枝記事で１００列は確率変数でなく定数としているから
非可測性は出てこない それだけ
498(1): 2019/09/01(日)08:33 ID:uj+Nfmst(2/51) AAS
>>456
＞（選択公理により）代表系の存在が保証されると言ってるだけ
逆に選択公理を認めないなら、代表が選べないから、時枝記事は成立しない
それだけ
＞確率論の専門家は、時枝解法の確率がP(A)だと誤解しているので、
＞非可測性をスルーできないと言った
もし、毎回の試行で箱の中身が変わるのであれば
箱の中身は確率変数になるから、非可測性により
確率は求まらない
しかし、そもそも時枝記事はそんな前提はない
毎回の試行で箱の中身が変わるのであれば、
当然箱の中身の分布について記載するが
そんな記載はどこにもない
つまり箱の中身は単なる初期設定の定数にすぎない
箱の中身にどんなものをいれるか自由だが、
一旦入れたら二度と入れ替えない そういうこと
499(1): 2019/09/01(日)08:37 ID:uj+Nfmst(3/51) AAS
>>459
＞「現代数学の確率変数を否定するんだ」
＞その批判に、耐えられないでしょ
いや、全然平気だけど、何か？
だって実際、現代数学でも時枝問題の数列は
確率変数じゃなく定数だし
現代数学では選ぶ列の添数が確率変数ですから
（完）
500(1): 2019/09/01(日)08:42 ID:uj+Nfmst(4/51) AAS
>>463
＞すべての箱にπを入れるよう指示しそうしているところを見てしまった
それ戦略じゃないですね
上記の情報なしにして
もし開けた箱の中身が全部πだったら
それだけで「開けた箱の中身は全部πだ！」
と決めつけますか？
それが勝てる戦略だと証明できますか？
勝てる確率は１だと証明できますか？
501(2): 2019/09/01(日)08:51 ID:uj+Nfmst(5/51) AAS
>>466
＞厳密な数学の証明がないというのが、Pruss氏、確率論の専門家さんと、私
「箱の中身を確率変数とするのが厳密だ」という数学の証明がないね
「確率論の専門家」と呼ばれる人は、
「”箱の中身を確率変数とする”なら
決定番号ｄがD以上の数列全体の集合が
非可測集合となるから確率が求められないね」
と云ったんじゃないのかい？
上記についてはその通りだけど
「時枝問題では”箱の中身を確率変数とする”から」
と云ってるのなら、そこは明らかな誤解だね
Pruss氏もRiddleの答えを、数列を確率変数とする場合に
拡大することはできない、という主旨で述べたのなら分かるが
非可測性だけでは、Riddleを否定できないし実際否定してないね
だから数列を確率変数とせず定数とするなら、
Riddleも時枝記事も現代数学として否定できない
これが答え
502: 2019/09/01(日)08:57 ID:uj+Nfmst(6/51) AAS
>>468
＞ええ、”どんな実数を入れるかはまったく自由”なので
＞私は、サイコロ２つの目の和を、可算無限個ある.箱を入れました
そうしたところで
＞これで、箱の中の数は、現代数学でいう確率変数になり、
＞現代数学の確率変数の理論で扱えます
と思うのが誤り
一度箱の中身に数を入れたら入れ替えしない
これで、箱の中身は現代数学でも定数
現代数学の確率変数の理論の出番はない
（時枝記事では、どの列を選ぶかが確率変数だが
あまりにも初等的なことなのでわざわざ言及するまでもない）
確率変数じゃなく定数なら、時枝さんは成立？
じゃ、成立ですね！
503: 2019/09/01(日)09:02 ID:uj+Nfmst(7/51) AAS
>>473
＞P(A)=1/2 の証明なんて不要
＞なぜなら時枝解法は
＞P(C)=1/2 としか言ってないから
その通りだね
2列を確率変数とした前提での確率1/2なんて主張してない
2列を定数とした前提での確率1/2を主張しているだけ
Prussの主張は「2列を確率変数とするなら」正しいが
「2列を定数とする限り」無意味
実際、PrussはRiddleについては否定してない
否定しようがないからね
504: 2019/09/01(日)09:07 ID:CU1S7ZwH(2/24) AAS
>>489
>平たく言えば、確率空間が定義されれば、その後「確率」計算を行うために、確率変数を定義し、確率分布を定義していく
>だから、普通に確率として扱える対象には、確率変数が定義できて、確率計算ができる
それがおまえの云うところの「現代数学の確率変数」なら
時枝解法では Ω={1,...,100}, P(∀i∈Ω)=1/100 なのだが、何も問題無いやんｗ
おまえはいったい何に対して言いがかりつけてるんだ？
505: 2019/09/01(日)09:08 ID:uj+Nfmst(8/51) AAS
>>475
＞定数を確率変数としてはいけないなんてことは無い。
どういう問題を設定してもよい、という意味なら正しい
しかし
「時枝問題で、箱の中身を定数としても確率変数としてもよい」
という意味なら誤りだね
箱の中身が定数（つまり毎回の試行で箱の中身を一切入れ替えない）とするのと
箱の中身が確率変数（毎回の試行で箱の中身を入れ替える）とするのでは
問題が変わる
時枝記事では前者の問題について回答を与えている
後者についても同じ回答になるというならそれは誤り
なぜなら後者の場合非可測性により答えが出せないから
＞コイントスで回答者が回答するとき
＞裏か表かは確定している。つまり定数である。
定数の考え方が違うね
誰が回答する場合にも、箱の中身が同じであることが、定数の条件
＞しかし回答者には分からないので確率変数としてもよい。
分からないから確率変数、というならそれは誤り
誰が回答する場合にも、箱の中身が同じであるなら
回答者が箱の中身を知らなくても定数
506: 2019/09/01(日)09:12 ID:uj+Nfmst(9/51) AAS
>>476
＞大学教程の確率論・確率過程論を学べば、可算無限個の確率変数を扱う
上記から
＞そうすれば、時枝の数列を、可算無限個の確率変数として扱えるから
は云えない
時枝が無限列の各項を可算無限個の「定数」として設定した瞬間
いくら確率論・確率過程論を持ち出しても、
定数を確率変数に変えることはできない
507: 2019/09/01(日)09:16 ID:uj+Nfmst(10/51) AAS
>>477
>>6列から選ぶ列の番号(1から6)も根元事象
>>100列から選ぶ列の番号(1から100)も根元事象です
>それで終わるなら、全然問題ないよ
では全然問題ない
それで終わりだから
>「複数列の決定番号の大小」比較の確率計算のところの
>可測性が問題視されています
数列が確率変数なら（つまり毎回の試行で箱の中身を入れ替えるなら）
非可測性により確率は求まらない
しかし、数列は実際には定数なので（つまり毎回の試行で箱の中身は
入れ替えないので）非可測性など出てこず確率が求まる
Pruss氏がRiddleを否定できなかったのは、
数列が確率変数ではなく定数だったから
数列が定数のまま、列を選ぶところだけ
確率を導入した場合も否定しようがない
508(7): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE 2019/09/01(日)09:17 ID:dvD9YE7H(12/39) AAS
ピエロちゃん、朝早くご苦労
>>497
>時枝記事で選択公理を前提しているから否定しないだけ
>時枝記事で１００列は確率変数でなく定数としているから
>非可測性は出てこない それだけ
「時枝記事で１００列は確率変数でなく定数としているから」
ギャップありまくり（＾＾
>>498
>逆に選択公理を認めないなら、代表が選べないから、時枝記事は成立しない
問題の100列についてだけ、100個の代表を選ぶことにしたどう？
>つまり箱の中身は単なる初期設定の定数にすぎない
>箱の中身にどんなものをいれるか自由だが、
>一旦入れたら二度と入れ替えない そういうこと
妄想でしょ？
サイコロ１つで4を入れた。これ決まった数だが、確率変数です。確率1/6
サイコロ2つの和でを入れた。これ決まった数だが、確率変数です。
大小2つで、(1,3)、(3,1)、(2,2)の3通りで、確率1/12
[0,1] 上の一様分布（ランダムに 0 から 1 の間の実数を返すモデル）（>>485-486）なら、確率
「一旦入れたら二度と入れ替えない」とか当たり前で、確率変数の定義を誤解しているよ
（なお、確率変数の定義は>>489な）
>>499
>だって実際、現代数学でも時枝問題の数列は
>確率変数じゃなく定数だし
>現代数学では選ぶ列の添数が確率変数ですから
面白い冗談だな
>>500
それ、つっこんでも仕方ないよ
（>>463より）「しかし、勝てる特異な例を作ったところで、数学の理論になっていませんね（あなたに同じ）」
ってこと。誤読しているよ
>>501
> 「箱の中身を確率変数とするのが厳密だ」という数学の証明がないね
証明はいらない
「まったく自由」（下記）だから、出題者の権利です
つまり、サイコロの目2つの和を、箱に入れる
これで、i.i.d. 独立同分布（>>472ご参照）
どの箱の数も確率変数で扱える。それだけですｗ
参考（>>350より）
スレ47 2chｽﾚ:math
時枝問題（数学セミナー201511月号の記事）
「どんな実数を入れるかはまったく自由，
もちろんでたらめだって構わない.」
509: 2019/09/01(日)09:20 ID:uj+Nfmst(11/51) AAS
>>479
＞「時枝では確率変数が固定され、それは定数になるのだ」
この言い方は間違ってるね
「時枝記事では箱の中身は定数」
これが正しい言い方
時枝記事では箱の中身は確率変数
つまり、箱の中身は試行毎に入れ替える
という記述があるなら示してほしい
そんな記述はどこにもないから示しようがない筈
510: 2019/09/01(日)09:22 ID:IVtPZNby(2/8) AAS
>>495
> 「数当てに失敗する箱は100個の候補の内の2個以上になることはない」
> に至るまでに、
> 大きなギャップがあるよね
ないですよ
> どの列を選んでも選ばなかった99列の箱を全て開けることから
これで終わっているよ
s1, s2, s3, ... , sn, ... が出題され100列に分けたとする
袋の中に完全代表系が1組入っている
まずはじめに100列から1列選ぶ (Ω = {1, 2, ... , 100})
選ばなかった99列を開けて袋の中の代表元と比較する
選ばなかった99列の各1番目 各列の代表元と一致する個数は99個中0個
選ばなかった99列の各2番目 各列の代表元と一致する個数は99個中0個
...
以下同様に繰り返していくと各列の代表元と一致する個数は増加していくことになるが
一致する個数がk番目で99個中99個になったら選んだ列のk番目の箱で数当てを行う
選んだ列のk番目の箱より後ろを開けて同値類を決定しその代表元から数当てで答える数を得る
(選ばれる箱については改めて>>478を見てみよ)
だから>>490
> 時枝記事はΩ = {1, 2, ... , 100}でいいのでΩ = {d1, d2, ... , d100}ではない
511: 2019/09/01(日)09:24 ID:CU1S7ZwH(3/24) AAS
>>491
>4)このような、素朴な無限次元ベクトル空間で、2つのベクトルv1とv2との大きさを比較した
> ベクトルの大きさは、内積で定義する。一般に、内積は無限大に発散し、大小比較ができない！
時枝解法の大小比較の対象は自然数の値を持つ決定番号であり、自然数全体の集合 N は大小関係について全順序集合なので却下ｗ
このバカはなんで無限次元ベクトル空間の話なんて持ち出したんだ？ バカの考えることは意味不明過ぎｗ
512: 2019/09/01(日)09:27 ID:uj+Nfmst(12/51) AAS
>>482
＞第一列の箱が当たる確率は？
時枝記事の問が上記の通りで
「s~1の決定番号が他の列の決定番号どれよりも
大きい確率は1/100に過ぎない」
と書いてあったとした場合、誤りだね
箱の中身が確率変数なら非可測性により確率計算ができない
箱の中身が定数であった場合、そもそも
１． s~1の決定番号が他の列の決定番号どれよりも 大きい場合
２． １．以外の場合
に分かれるだけで、
１．の場合当たる確率０
２．の場合当たる確率１
ということになるだけ
513: 2019/09/01(日)09:28 ID:CU1S7ZwH(4/24) AAS
>>494
>残念だけどこれが非自明．
>hに可測性が保証されないので，d_Xとd_Yの可測性が保証されない
>そのためd_Xとd_Yがそもそも分布を持たない可能性すらあるのでP(d_X≧d_Y)≧1/2とはいえないだろう
却下
なぜなら、誰も P(d_X≧d_Y)≧1/2 とは言ってないから
そうではなく、P(d_X,d_Yのいずれかをランダムに選択した方≧他方)≧1/2 と言っている これはランダムの定義通りで否定し様が無い
サル学習能力無さ過ぎｗ
514: 2019/09/01(日)09:29 ID:IVtPZNby(3/8) AAS
>>508
> 出題者の権利です
出題者がスレ主のお望みの方法で数列を作ったとしても逆は言えないんです
回答者は他の方法で数列を作ったと仮定しても数列が同じなら良いのです
回答者の権利です
515: 2019/09/01(日)09:37 ID:uj+Nfmst(13/51) AAS
>>485
＞100列に対応する自然数d1,d2,・・・,d100
＞これが、
＞ランダムに区間[0,1]から選んだ一様な数の数当ての確率
＞と同じになる証明がないですよ
そりゃ当然ないよｗ
だって時枝記事は
「ランダムに区間[0,1]から選んだ一様な数の数当ての確率」
じゃないもの
時枝記事では、箱の中身は定数
だから
「ランダムに区間[0,1]から選んだ一様な数」
なんて設定はない
せいぜい
「箱の中身は区間[0,1]の要素」
というだけで、その要素の選定に一様乱数を使おうがなにしようが
一旦箱を閉めてしまって、中身を入れ替えないのであれば定数
「数の数当ての確率」というところすら実はおかしい
時枝記事では、そもそも当てる箱を固定せず選ばせてるから
「この箱の中身を他の箱の中身の情報だけから当てろ」
という問いなら「数の数当ての確率」といってもいいがね
要するに二つの別々の問題と同じだと思いこむ誤解があるんだよ
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