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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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830: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/09/07(土) 23:32:05.56 ID:8WzaZQff >>828 (引用開始) サイコロの出目がランダムであればnの場合とn+1の場合の関係が 求められないことは分かりますよね それでもR^Nの元を自由に選んで可算無限個の箱に入れることができるから 数当ても可能なんです (引用終り) 申し訳ないけど、言っていることが、全然繋がっていませんよ 東大 会田茂樹先生（下記） サイコロの出目がランダムで、無限回サイコロ投げができます そうやって、会田茂樹の無限回の”サイコロ投げ”で終りでしょｗ（＾＾ Ω = ｛ a1, a2, ・ ・ ・ , an, ・ ・ ・) ｜ ai = 1, ・ ・ ,6 ｝ Ω ∈ R^N 自由に選んで良い だから、ランダムな｛ a1, a2, ・ ・ ・ , an, ・ ・ ・) ｜ ai = 1, ・ ・ ,6 ｝を 可算無限個の箱に入れることができる 数当ては、各aiで、的中確率P＝1/6 再録（>>737より） >>730 東大 会田茂樹 PDFもご参照下さい 「(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. すなわち Ω は Ω = ｛ a1, a2, ・ ・ ・ , an, ・ ・ ・) ｜ ai = 1, ・ ・ ,6 ｝」 さらに、追加で会田茂樹 PDF P3 10行目 「なんらかのランダムな現象や試行があり、その結果得られる数値一つ一つが 根元事象を、数値全体が標本空間になっていることを注意しておきます. このランダムな数値が確率変数, ランダムな数値がどのように分布しているかを表すのが確率分布になります.」 も見ておいてください (引用終り) これで尽きているでしょ？ 無限回のサイコロ投げ、１回投げる毎に入れる。それだけですよ 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 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/830
831: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/09/07(土) 23:44:24.10 ID:8WzaZQff >>829 なんか、勘違いされてませんか？ どこでつまづいているのか さっぱり見えないんですけど？ あのー、一気に無限に跳ばずに まず有限から、考えて下さいね！ １）サイコロ１つ投げる 確率1/6。これはいいですね（＾＾ ２）>>626より ［2007 神戸大・文理（後）］ "さいころを n 回投げたとき、出た目の数がすべて 1 になる確率" 1,1,1,・・・,1 ( n 回) もし、2回だったら1/6^2 もし、3回だったら1/6^3 ・ ・ もし、n回だったら1/6^n ３）ここで、東大 会田茂樹先生 >>830より 無限回のサイコロ投げ "さいころを 無限 回投げたとき、出た目の数がすべて 1 になる確率" 無限回なので1/6^∞＝0 これは、上記でn→∞の極限を考えても同じ ４）なお、 1,1,1,・・・,1 ( n 回)を、>>827の＜補足＞で書けば (1,1),(2,1),(3,1),・・・,(n,1) ( n 回) となるだけのことですよ 以上 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/831
833: １３２人目の素数さん [] 2019/09/07(土) 23:54:16.61 ID:rlsdE/6p >>830 >サイコロの出目がランダムで、無限回サイコロ投げができます 箱の中身を確率変数とする戦略は勝つ戦略とは言えない。 おまえがやってることは「勝つ戦略は存在するか？」という問いに対して、 ただひたすらにナンセンスなだけ。 一方、箱を100列に分けその列indexを確率変数とする戦略（時枝戦略）は 勝率99/100以上で勝つ戦略であることが時枝記事で証明されている。 頭の悪いサルが理解できないだけ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/833
834: １３２人目の素数さん [sage] 2019/09/08(日) 02:31:57.25 ID:7MS+nwFK >>830 > Ω = ｛ a1, a2, ・ ・ ・ , an, ・ ・ ・) ｜ ai = 1, ・ ・ ,6 ｝ Ωは数列でなくて集合(= {1, 2, 3, 4, 5, 6}^N)なので > Ω ∈ R^N これは間違い > １回投げる毎に入れる ではなくて > 無限列一つ一つが根元事象とみなせる であって無限回が1セット サイコロを1回投げるごとに「1つずつ」箱に入れられるかの答えには なっていないですよ >>831 たぶん > 確率1/6 にのみ反応したんでしょうが 出た目の確率計算の話なんかしていないです >>827 > いいえ、一対一対応であることをご確認ください > それで、「全単射」といえますよ このことに関してです X1, X2, X3, ... と 1, 3, 2, 3, 5, ... が1対1対応なら X1ならば(1, 1), X2ならば(2, 3), X3ならば(3, 2), ... と (1, 1)ならばX1, (2, 3)ならばX2, (3, 2)ならばX3, ... が成り立つわけで サイコロを無限回振れば必ず出目は1, 3, 2, 3, 5, ... になるとしか言えない http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/834
843: １３２人目の素数さん [sage] 2019/09/08(日) 10:06:57.98 ID:7MS+nwFK >>835 > Ω= {1, 2, 3, 4, 5, 6}^Nは、サイコロを無限回投げた結果です Ωは標本空間ですよ https://ja.wikipedia.org/wiki/標本空間 > 標本空間とは、確率論において、試行の結果全体の集合のことである。 > 確率空間を定義する上で最初に必要な定義である。 > 標本空間はふつう Ω で表す。 > 全事象という意味では U 、母集団からの標本という意味では S で表すことも多い。 それと > この無限列一つ一つが根元事象とみなせる https://ja.wikipedia.org/wiki/事象_(確率論) > 事象のうち、これ以上分けられない事象を根元事象という。 >>830 > １回投げる毎に入れる。 無限列は「これ以上分けられない」のですよね？ > サイコロを無限回振れば、出目は1, 3, 2, 3, 5, ... になる場合もある X1 : (1, 1) or (1, 2) or (1, 3) or (1, 4) or (1, 5) or (1, 6) なら1対1対応になってない http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/843
846: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/09/08(日) 10:32:31.73 ID:KY2miv9A >>843 なにか、迷路に迷い込んでいますね 富士の樹海 現代数学は、あなたにとって 下記、東大 会田茂樹を取り上げて、私が言いたいことは 只一点、「無限回のサイコロ投げ」が可能で 「無限回のサイコロ投げ、１回投げる毎に入れる。それだけですよ」 それで (引用開始) >>830 > １回投げる毎に入れる。 無限列は「これ以上分けられない」のですよね？ (引用終り) そういう論法なら 時枝のΩ ＝ R^N この無限列は「これ以上分けられない」のですよね？ なんで、勝手に並べ変える？ ある一つ箱だけ分離して、その箱の的中確率99/100？ 残り、可算無限個は、サイコロの目の入れたら、確率論通り1/6？ どうして、ある一つ箱と残り可算無限個に分けることができるの？ 無限列は「これ以上分けられない」のですよね？ （再録（>>737より）） >>730 東大 会田茂樹 PDFもご参照下さい 「(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. すなわち Ω は Ω = ｛ a1, a2, ・ ・ ・ , an, ・ ・ ・) ｜ ai = 1, ・ ・ ,6 ｝」 さらに、追加で会田茂樹 PDF P3 10行目 「なんらかのランダムな現象や試行があり、その結果得られる数値一つ一つが 根元事象を、数値全体が標本空間になっていることを注意しておきます. このランダムな数値が確率変数, ランダムな数値がどのように分布しているかを表すのが確率分布になります.」 も見ておいてください (引用終り) これで尽きているでしょ？ 無限回のサイコロ投げ、１回投げる毎に入れる。それだけですよ 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 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1566715025/846
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