現代数学の系譜工学物理雑談古典ガロア理論も読む76

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314: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE  [sage] 2019/08/29(木) 21:37:53.39 ID:aQWHRZvT

>>313
＞スレ主は数当てで扱う確率の区別がついていないよ

下記のどれか（服部、逆瀬川、重川）、最低1つを読んでみな
お薦めは、逆瀬川浩孝先生で、これ分り易く書いてあるよ（＾＾

でな、現代数学の確率論＆確率過程論では、
（時枝の）「数当てで扱う確率の区別なんてありません」よ～！！ってことよｗ
（つまり、確率論のiid同率同分布で、時枝は終わっている（オワコンだよ））
それは読めば分る（＾＾；

あるいは、大学数学科3～4年ならば、
服部哲弥（慶応）や重川一郎（京大）とか、
その類似の確率論の教程を学ぶので、分る！（＾＾

（参考）
http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/probab.htm
確率論　服部哲弥 慶応
http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/probab.pdf
確率論講義録 　(約750KB pdf file・Last update 2011/09/09)
確率論（数学３年後期選択） probab.tex 服部哲弥

スレ74 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1564659345/641-
http://www.f.waseda.jp/sakas/stochastics/stochastics.pdf/aspText.pdf
「確率過程とその応用」 逆瀬川浩孝

スレ74 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1564659345/72-
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 京都大学大学院理学研究科数学教室

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E5%90%8C%E5%88%86%E5%B8%83
独立同分布（IID)

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/314

466: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE  [] 2019/08/31(土) 21:45:16.39 ID:PbGhNKv4

>>462
(引用開始)
>しかし、現代数学内のカンニング手段は、まだ、見つかっていませんね
時枝解法ｗ
すなわち同値類の代表元をカンニングする解法
同値類が分かってないサルに理解できないだけの話ｗ
(引用終り)

つー、>>443-444 （＾＾；

あなたの主張は下記
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！

その最後の確率99/100
下記Denis "I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N-1}"
と同じでしょ？（＾＾（>>287ご参照）
で、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、私ね（＾＾
（そもそも、Denis氏発言に対する批判” 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.”もあるよ）
（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
https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice
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.

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/466

594: 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) 20:06:59.39 ID:dvD9YE7H

>>593
つづき

スレ73 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1563282025/486-
(>>486より再録)
過去、確率論の専門家さん来訪して、Pruss氏の指摘（2013）とほぼ同じことを指摘している（下記）
（参考確率論の専門家さん ID:f9oaWn8A）
スレ20 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1466279209/519-
519 １３２人目の素数さん 投稿日2016/07/03(日)ID:f9oaWn8A
>>518
X=(X_1,X_2,…)をR値の独立な確率変数とする．
時枝さんのやっていることは
無限列x=(x_1,x_2,…)から定められた方法によって一つの実数f(x)を求める．
無限列x=(x_1,x_2,…）から定められた方法によって一つの自然数g(x)を求める．
P(f(X)=X_{g(X)})=99/100
ということだが，それの証明ってあるかな？
100個中99個だから99/100としか言ってるようにしか見えないけど．

522 １３２人目の素数さん 投稿日2016/07/03(日)ID:f9oaWn8A
面倒だから二列で考えると
Y=(X_1,X_3,X_5,…）とZ=(X_2,X_4,X_6,…)独立同分布
実数列x=(x_1,x_2,…)から最大番号を与える関数をh(x)とすると
P(h(Y)>h(Z))=1/2であれば嬉しい．
hが可測関数ならばこの主張は正しいが，hが可測かどうか分からないのでこの部分が非自明

528 １３２人目の素数さん 投稿日2016/07/03(日)ID:f9oaWn8A
おれが問題視してるのはの可測性
正確にかくために確率空間(Ω,F,P)を設定しよう
Y,Zはそれぞれ(Ω,F)から(R^N,B(R^N))の可測関数である．
もしhが(R^N,B(R^N))から(N,2^N)への可測関数ならば
h(Y),h(Z)はそれぞれ可測関数となって{ω|h(Y(ω))>h(Z(ω)}∈FとなりP({ω|h(Y(ω))>h(Z(ω)})=1/2となるけど
hが(R^N,B(R^N))から(N,2^N)への可測関数とは正直思えない

532 返信１３２人目の素数さん 投稿日2016/07/03(日)ID:f9oaWn8A
>>530
>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)
以上

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/594

730: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE  [sage] 2019/09/05(木) 10:26:53.39 ID:Aa/VyQgb

>>729 追加

下記東大 会田茂樹 PDFより
「(3) 無限回のサイコロ投げ
　何回も独立に
　サイコロ投げを続けることを考える. その試行の結果として、1～6 の数字の無限列が現れる.
　この無限列一つ一つが根元事象とみなせる.」

同じことを、何回も独立に繰り返す
これぞ、"独立同分布（IID)"！！ｗｗ（＾＾

こんな程度、そこらの大学レベルの確率論のテキストには、どこにでも書いてある
そして、”無限回のサイコロ投げ”は、無限個のサイコロを用意して、一斉に投げて一回で終わらせることもできる
現代数学としての扱いは同じ
そんな程度のことは、大学レベルの確率論を学べば、初歩の初歩

「ころころしないなら定数」
「ころころしない！と言い切った瞬間、i.i.d. 独立同分布は無意味」
か？　寝言は寝ていえ！ｗ 幼稚園からやり直せｗ（＾＾

（参考）
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~aida/index-j.html
会田茂樹 東京大学大学院数理科学研究科
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~aida/lecture/log.html
平成24年度
数理統計学
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~aida/lecture/24/lecture2012.pdf
数理統計学 講義資料 会田茂樹 東京大学
(抜粋)
P2
1.2 現代的な確率の定義
(3) 無限回のサイコロ投げ
有限回だけサイコロを振る場合や根元事象の数が有限個のとき, (1), (2) で見たようにラプラス流の確率
で間に合う(根元事象の確率がすべて等しい場合も考えるというふうに一般化していますが). 何回も独立に
サイコロ投げを続けることを考える. その試行の結果として、1～6 の数字の無限列が現れる.
この無限列一つ一つが根元事象とみなせる. すなわち
Ω は Ω = ｛ a1, a2, ・ ・ ・ , an, ・ ・ ・) ｜ ai = 1, ・ ・ ,6 ｝
F とP の定義は簡単ではないが、うまく定義することができる.
説明すると長くなるので、省略するがこのような無限回の試
行を考えるとラプラス流の確率の定義では収まらず、
Kolmogorov 流の確率空間の定義を採用しなければな
らないのである.
(引用終り)

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/730

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