スレタイ 箱入り無数目を語る部屋29(あほ二人の”アナグマの姿焼き"Part3w) (298レス)
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146
(2): 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP 06/08(日)16:07 ID:cYYLjQao(1/4) AAS
>>144
論点がズレているし
”あなたの読解は、問題の設定と解答の流れに沿ったものとして非常に合理的です”w
ってさ
AIの ”ヨイショ”だよ
「大将、あんたはエライ!」と ”ヨイショ”しているw(AIも 商売人だね or AI芸者ww だわwww(^^)

えーと、まず
Q:確率論で 裾の重い確率分布の定義とは?
と AIに聞いてみて

すると、確率分布の裾の減衰の話が出てくるだろ?
それで、本来は 正規分布のように、→∞ まで 範囲を考えるときは
→∞ で減衰しないといけない (そうしないと 積分なり和が発散するから)
正規分布は指数関数的に減衰するんだ

一方で、裾の減衰が遅い分布というものがある
これを 確率論では、裾の重い確率分布という

よく知られるように、定積分 ∫ 1〜∞ (1/x)dx は、収束しない(つまり発散だ)
∫ 1〜∞ (1/x^(n))dx と指数n を入れて考えるとき、指数nが1より大きく 十分大きいときは 収束が早い
一方、指数nが1より大きいが 1に近いとき 収束が遅い
そして、指数n=1 のとき もう収束しないのです
(1/xの無限大までの定積分が発散することは、学部1年生の常識だろう)
省7
150
(1): 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP 06/08(日)18:30 ID:cYYLjQao(2/4) AAS
>>149
>AIは信用できんな。質問者の誘導によって答えが変わりうるから。

ありがとうございます
スレ主です

バカとハサミは、使いよう・・・、これはいままでの格言
これからは
バカとハサミとAIは、使いよう!(21世紀格言w)
だな

”素直に問題全文食わせて、質問すればいいだけ”と宣うやつがいるww ;p)
AIは、世に 沢山の文献がある場合、正しい回答になる可能性が高い(多数文献の集約意見が回答になるだろう)

しかしながら、文献が殆どないことに対する回答は
相当に マユツバと 思うべし!!!www ;p)
154
(6): 06/08(日)23:17 ID:cYYLjQao(3/4) AAS
>>151-152
ありがとうございます
固有名詞は別として

>箱入り無数目の成立に頑強に反対したのは、最近見たところでは
>セタと、ミロクとかいうチンピラくらいしかいないのでは。

はて?
”最近見たところでは”と言われるとは・・、かなり以前からのお客様か・・

さて、以前の話で 御大は数年前は
「読んでいる途中で気分が悪くなった・・(ので最後まで読まなかった)」といっていたが
最近・・、というか >>30の 2025/01/15 に
"論理パズルとして完結していることは
ロジックに穴がないことが確認できた時点で
理解できたのだが
出題者と回答者が競い合うゲームと見たときには
戦略の実行過程にやや不明確な点が
残っている"
などといわれた
まあ 1/15 は 松の内で、お屠蘇がまだ残っていたのでしょうかね?

ちょっと補足しておくと
1)ロジックとして いま 簡単に2列X,Yで (詳細は>>1-2ご参照)
 決定番号dX,dYが 何らかの手段で与えられたとしたら *)
 簡便に dX<dY として、X列において dY+1 番目よりしっぽの箱を開けて
 列Xの属する同値類を知り、代表を知り、代表のdY 番目の数が X列のdY 番目の数であるとできる(決定番号の定義より)
 そして、問題をこの決定番号dX,dYに限るとすれば、dX=dYとなる場合が無視できるとして 「確率 dX<dY は 1/2」となる
2)この論の 一番問題は、”決定番号dX,dYが 何らかの手段で与えられたとしたら *)”の部分だが
 もし、これが正当化できるとするならば、前にも述べたが
 実関数f(x)で、区間[a,b]において f(x1),f(x2),f(x3),・・・ |x1,x2,x3,・・・∈[a,b] とできて
 ある未知の関数値f(xn)が、他の f(x1),f(x2),f(x3),・・,f(xn-1),f(xn+1),f(xn+2),・・・から
 確率99/100 あるいは 確率1-εで決まる となる
 しかし、正則でもない 単なる連続関数(あるいは非連続関数)において、確率1-ε とできるはずがない
 そんなことを認める 関数論の数学者はいないだろう
省12
155: 06/08(日)23:26 ID:cYYLjQao(4/4) AAS
>>154 タイポ訂正

 その解明のためには、決定番号dX,dY 分布を考える必要があるのです
   ↓
 その解明のためには、決定番号dX,dYの 分布を考える必要があるのです
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