[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60 (1002ﾚｽ)
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802(7): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/02/14(木) 10:44:44.06 ID:qQ2MSV+Q(3/22) AAS
>>796 追加
>これで、確率1/5です
>これが、確率過程論の結論です
>時枝では、99/100ですか？ それ矛盾ですね（反例です）
確率過程論の
独立同分布 i.i.d. (independent,identically distributed)
を使えば、もっと明白に反例を示せます！（＾＾
スレ59 2chｽﾚ:math より
「確率変数X1,X2, ...,Xn が互いに独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent,
identically distributed) と呼ばれ、良く使われる。」
（逆瀬川 P27 重川なら P21）
(引用終わり)
スレ47 2chｽﾚ:math
数学セミナー201511月号P37 時枝記事より
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.
確率変数の無限族は，任意の有限部分族が独立のとき，独立，と定義される
(引用終わり)
ここで、時枝のX1，X2，X3，… を、独立同分布 i.i.d. (independent,identically distributed)
とします。つまり、この”任意の有限部分族がi.i.d. ”です。
一例として、サイコロのランダムな数を、X1，X2，X3，… に入れたとします
どのXiをとっても、数当ての的中確率は1/6です。決して、99/100とはなりません
独立同分布 i.i.d.とは、分かりやすく言えば、来る日も来る日も、昨日も今日も明日も
ずっと、同じようにサイコロを振ると。サイコロは摩耗などの変化はしない
つまり、添え字”ｉ”を、時間という視点で見た時に、ずっと均一で、特異な日はない
ところが、時枝ではあるｉ＝Ｄという日のXiの的中確率が99/100になるという
これは、明らかに確率過程論の結論（時間に対する均一性）に反します
よって、時枝記事のふしぎな戦略に対する反例が、確率過程論のi.i.d.で構成されました
QED
（参考）
http://www.f.waseda.jp/sakas/stochastics/stochastics.pdf/aspText.pdf
「確率過程とその応用」テキスト 逆瀬川浩孝 早稲田大学
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎 講義ノート 重川一郎 京大
805(5): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/02/14(木) 11:19:10.68 ID:qQ2MSV+Q(6/22) AAS
>>802 補足
>これは、明らかに確率過程論の結論（時間に対する均一性）に反します
>よって、時枝記事のふしぎな戦略に対する反例が、確率過程論のi.i.d.で構成されました
このi.i.d.の反例は、下記の時枝記事の記述と一致します
つまり、下記既述は、このi.i.d.の反例のことを言っているのです
これが、時枝記事のオチですね
スレ47 2chｽﾚ:math
数学セミナー201511月号P37 時枝記事より
私たちの戦略は頓挫してしまう.
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
(引用終わり)
（参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%90%BD%E3%81%A1
落ち
落ち（おち）とは、笑い話など物語の結末のこと。多くの場合おかしみのある部分だが怪談などの結末も指すため一概には言えない。下げ（さげ）とも言う。
演者が下げると客が落ちるという関係にあり、厳密には下げには演者の技量も含まれる。
(引用終わり)
806(6): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/02/14(木) 11:49:41.81 ID:qQ2MSV+Q(7/22) AAS
>>804 補足
>あとでボコボコにされるのが目に見えるようです。
キチガイが発狂してわめくことを、全部潰してきました
・最初は、「時枝のふしぎな戦略が否定されれば、選択公理が否定される」とわめいた
しかし、Sergiu Hart氏のgame2 では、選択公理を使わない。それを指摘すると、しっぽを撒いて逃げ行った（>>653ご参照）
Sergiu Hart氏のPDF http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
・次に、「固定」と「変数は箱に入れられない」という素人迷走に乗った
「固定」で、元祖の人と”君子豹変” ”イヌコロ”論争してコテンパン
なんで、定義を確認しないで論争するのか、不思議な人たち（特に数学科出身者）
・「固定」は>>744で潰しました
なお、いまだに「固定」を主張する側の明確な定義と説明がないのですｗ
（>>701より ”それだと、従来の確率変数の族と、変わらんぞ。定義して、その上で、対比して説明せよ”）
・「変数は箱に入れられない」は、>>737で潰しました
・そして、時枝が現代数学の抽象化された確率過程論の射程内だと示した（>>781）
・そのうえで、確率過程論の独立同分布 i.i.d.が時枝の反例になること（>>802）
・及び、同趣旨の記述が、時枝記事の最後にオチとしてあることを指摘した（>>805）
これ
キチガイサイコパスが発狂してわめく姿が、目に浮かびますけどね
814(2): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/02/14(木) 15:41:41.00 ID:qQ2MSV+Q(14/22) AAS
>>802 参考
>ここで、時枝のX1，X2，X3，… を、独立同分布 i.i.d. (independent,identically distributed)
>とします。つまり、この”任意の有限部分族がi.i.d. ”です。
独立同分布 i.i.d.のとき、考える確率空間は、一つの確率変数Xiの１つで済みます
あとは、全部同じですからね
（下記説明の通りです）
<参考再録>
2chｽﾚ:math
(抜粋)
https://oshiete.goo.ne.jp/qa/3246114.html
確率過程とは 質問者：kumav質問日時：2007/08/11 09:18回答数：3件 教えてgoo
(引用終わり)
初心者相手には、
まず
「確率変数X1,X2, ...,Xn が互いに独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent,
identically distributed) と呼ばれ、良く使われる。」
（逆瀬川 P27 重川なら P21）
ということを教えて
”独立同分布”の場合のみで、取りあえずは、添え字は無視して考えて良いと
（つまりXi,やXtで、単にX1の確率空間とその分布を考えれば良いんよと。あとは、それのコピペで済むからと）
それで、どんどん確率過程を学んでいくべしと。
そして、将来
”独立同分布”以外を扱うときになって、学んだ経験をもとに、
定義に戻って、どうしたら良いのかを考えるべしと（＾＾
補足
実際、大学教程程度の確率過程論は
独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent,identically distributed)
だけで、ほぼ100％終わる
まあ、東大京大クラスは知らんけどね （＾＾；
http://www.f.waseda.jp/sakas/stochastics/stochastics.pdf/aspText.pdf
「確率過程とその応用」管理人 逆瀬川浩孝 早稲田大学
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
重川一郎 京都大学大学院理学研究科数学教室
2013年度前期 確率論基礎 講義ノート
817(2): 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/02/14(木) 16:51:07.13 ID:qQ2MSV+Q(15/22) AAS
>>805 追加
Sergiu Hart氏もほとんど同じことを書いています（下記）
Sergiu Hart氏は、有限の場合を書いていますが
しかし、それは時枝の(>>802より) ”任意の有限部分族がi.i.d. ”
とほとんど同じ意味です
スレ59 2chｽﾚ:math
(抜粋)
Sergiu Hart氏のPDF game2でΩ= {0, 1, ・・・, 9}で、確率1/10
game1でΩ= { [0, 1] | independently and uniformly }で、確率 0
なお、Sergiu Hart氏のPDF Remark.で、有限の場合を（落語における）”オチ”として最後に言及しています（＾＾
（有限の場合を（落語における）”オチ”として言及していることは、確率過程論を学んだ人には納得できるでしょうね）
スレ44 2chｽﾚ:math より
Sergiu Hart氏のPDF http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
Sergiu Hart氏PDF
P2 の最後
“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.”
(引用終わり)
837: １３２人目の素数さん [] 2019/02/14(木) 19:07:56.07 ID:FHMXlCYG(4/13) AAS
>>802
>確率過程論の
>独立同分布 i.i.d. (independent,identically distributed)
>を使えば
そもそも、時枝記事では、
数列の各項は確率変数じゃないから
独立同分布とか見当違い
>時枝のX1，X2，X3，… を、
>独立同分布 i.i.d. (independent,identically distributed)
>とします。
そんなこと、時枝記事のどこにも書いてない
書いてあるわけない
そもそも確率変数じゃないからｗ
>サイコロのランダムな数を、X1，X2，X3，… に入れたとします
>どのXiをとっても、数当ての的中確率は1/6です。
>決して、99/100とはなりません
例えばX1の中身について
X2，X3，…の分布が1〜6の一様分布なら
1〜6のどれも1/6の割合で存在するから
どの値に決めても当たるのは1/6
っていいたいの？
代表元はどこいったの？
どこにもでてこないよね？
それじゃ時枝戦略とは全然違うよね？
違う戦略で予測して確率が違う！
っていわれても困るんだよね
>時枝ではあるｉ＝Ｄという項のXiの的中確率が99/100になるという
それ、スレ主の完全な誤解
そもそも、時枝戦略で選べる候補の項は100個あります
そのうち99個は確実に代表元と一致します つまり当たってます
外れてる項は存在してもたった1個です
だから外れの項がある場合、
その1個を選ぶ確率が1/100
それだけ
>これは、明らかに確率過程論の結論（時間に対する均一性）に反します
スレ主の主張は「確率過程論の結論」ではないがね
で、そもそも無限列と代表元の列は
有限項の例外を除くほとんどすべての項で
一致するのだから、無作為に項を１つ選べば、
その1つで代表元と一致する確率は、ほぼ１
851: １３２人目の素数さん [] 2019/02/14(木) 23:07:44.95 ID:MQ+gHLYL(6/9) AAS
>>802
＞どのXiをとっても、数当ての的中確率は1/6です。決して、99/100とはなりません
時枝解法は当てずっぽうではないので指摘は当たりません
855: １３２人目の素数さん [] 2019/02/14(木) 23:59:18.83 ID:MQ+gHLYL(9/9) AAS
>>806
＞ しかし、Sergiu Hart氏のgame2 では、選択公理を使わない。
自分が如何に無意味なことを言ってるか自覚できませんか？
＞・「固定」は>>744で潰しました
あなたの「固定」の理解は間違ってます。
＞ なお、いまだに「固定」を主張する側の明確な定義と説明がないのですｗ
昨日「固定」を定義したので読んでください。
＞・「変数は箱に入れられない」は、>>737で潰しました
箱に入れていいのは実数と記事に明記されています。「変数」なる元はRに属しません。
＞・そして、時枝が現代数学の抽象化された確率過程論の射程内だと示した（>>781）
「 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ.」とあるので初等確率論が必要です。
確率過程論は不要です。
＞・そのうえで、確率過程論の独立同分布 i.i.d.が時枝の反例になること（>>802）
時枝解法は当てずっぽうではないので反例にはなりません。
＞・及び、同趣旨の記述が、時枝記事の最後にオチとしてあることを指摘した（>>805）
時枝記事の後半はただの付け足しです。解法の証明を理解するには前半を読んで下さい。あなたは読めてません。
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