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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)
現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む76 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/
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244: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [sage] 2019/08/28(水) 10:12:41.54 ID:CB3nbWMv >>243 補足 (引用開始) 一様分布で、1/nだというところ 数学では、全体Ωが→∞のときは 扱いが間違っているよ(少なくとも証明がない)というのが Alexander Pruss氏の指摘だよ (引用終り) 簡単な例で説明しておくと 1)Ωを、下記の意味の標本空間(=全事象)とする 2)Ωが可算有限なら、最大値、最小値、平均値、標準偏差などが計算できる 3)しかし、Ωが可算有限でないならば、最大値、最小値、平均値、標準偏差などが計算できない場合がある (例えば、これらの値が、∞に発散することがあるなど) 4)それにもかかわらず、根元事象ωを取って、ω1とω2との大小比較の確率計算ができるのか? まあ、できる場合もあるでしょ 例えば、”the Brown-Freiling argument against the Continuum Hypothesis http://www.mdpi.com/2073-8994/3/3/636 ” みたいな議論な (>>242で、Alexander Pruss氏が引用している) 5)だから、>>242のDenisの”I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N-1}”みたいに言いたいなら、ちゃんと自分で証明しろってこと もちろん、「Ωが可算有限でない」つまり、∞に発散する場合などをちゃんと扱っての上でね(証明できないよというのが、おれの主張) 5)Denisみたく、”I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N-1}”というだけでは、ヒトの数学になってない (参考) https://mathtrain.jp/probspace 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) 標本空間 Ω Ω の各要素は根元事象と呼ばれます。 ω と書くことが多いです。 例3 [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) Ω={ 0 以上 1 以下の実数全体 } http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/244
245: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [sage] 2019/08/28(水) 10:35:34.04 ID:CB3nbWMv >>244 補足の補足 1)例えば、Ω=N(自然数)で、各元nに1を与えると、非正則分布(下記)になり、測度m(N(=Ω))=∞になる 当然平均値も∞ 2)決定番号dの集合も、当然可算有限ではないのです(下記ご参照) (蛇足だが、二つのサイコロの合計を入れると、2から12までの数が入り、平均値7で、7の出る確率が一番高く、一様分布ではない。 これ、サイコロが1つの場合に、1から6が一様分布になるのとの違いです。 決定番号dも同様。(もし、決定番号dの集合が、サイコロ1つの場合と同じく一様分布になると思うならそれ証明してみれば良いが、そうはならない)) (参考) https://to-kei.net/bayes/improper_prior/ 非正則事前分布とは??完全なる無情報事前分布? to-kei.net 2017/10/06 スレ75 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1565872684/740- (抜粋) 決定番号dが大きくなると、指数関数的に発散する分布になります(もしこれを分布と呼ぶならですが) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/245
246: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [sage] 2019/08/28(水) 12:02:27.26 ID:CB3nbWMv >>244 補足の補足 > 5)Denisみたく、”I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N-1}”というだけでは、ヒトの数学になってない 時枝記事は面白いよね 時枝先生ほど高名な先生が、間違っているんだから ”I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N-1}” と思い込みやすいんだろうね でも、確率論・確率過程論の知識があれば 箱一つ、サイコロなら確率1/6,コインなら1/2 箱二つ、サイコロなら確率1/6,コインなら1/2(どの箱も同じ) 箱n個、サイコロなら確率1/6,コインなら1/2(どの箱も同じ) 箱可算無限個、サイコロなら確率1/6,コインなら1/2(どの箱も同じ) 数学的には、これで終わっている どの箱も、独立とすれば、他の箱を開けても、未開封の箱の数の情報は得られず、サイコロなら確率1/6,コインなら1/2のまま 日本でも、時枝先生ほど高名な先生が、書いたものでなければ(例えば数学素人のDenisみたいな人の投稿なら)、もっと早く収束したろうにね (参考) https://mathtrain.jp/probspace 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) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/246
253: 132人目の素数さん [sage] 2019/08/28(水) 20:30:33.70 ID:l7VTYfyv >>244 >1)Ωを、下記の意味の標本空間(=全事象)とする 時枝記事におけるΩは{1,…,100}であってR^Nではないよ >2)Ωが可算有限なら、最大値、最小値、平均値、標準偏差などが計算できる >3)しかし、Ωが可算有限でないならば、最大値、最小値、平均値、標準偏差などが > 計算できない場合がある 「可算有限」という言葉はないよ >4)それにもかかわらず、根元事象ω(∈Ω)を取って、 > ω1とω2との大小比較の確率計算ができるのか? 時枝記事の場合Ωは{1,…,100}なので そこから例えば2つの元をとってきた 大小比較の確率計算はできる >5)だから、>>241のDenisみたいに言いたいなら、 >ちゃんと自分で証明しろってこと >>238の論法が証明 全く同じことだから トートロジーだよ これこそ最も厳密な証明!!! http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/253
268: 132人目の素数さん [] 2019/08/28(水) 22:19:12.00 ID:7g/7/T6W >>244 >3)しかし、Ωが可算有限でないならば、最大値、最小値、平均値、標準偏差などが計算できない場合がある Ω={1,...,100} の有限集合なので却下w http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/268
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