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) (256レス)
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) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/
上
下
前次
1-
新
通常表示
512バイト分割
レス栞
抽出解除
レス栞
4: 132人目の素数さん [] 2025/01/15(水) 11:20:33.09 ID:ZCTGHyhi つづき https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice Probabilities in a riddle involving axiom of choice asked Dec 9 '13 at 16:16 Denis (Denis質問) 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. (Pruss氏) The probabilistic reasoning depends on a conglomerability assumption, ・・・and we have no reason to think that the conglomerability assumption is appropriate. (Huynh氏) If it were somehow possible to put a 'uniform' measure on the space of all outcomes, then indeed one could guess correctly with arbitrarily high precision, but such a measure doesn't exist. mathoverflowは時枝類似で ・Denis質問でも、もともと”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.” Denisの経歴で、彼は欧州の研究所勤務で、other peopleは研究所の確率に詳しいらしい ・Pruss氏とHuynh氏とは、経歴を見ると、数学DRです。両者とも、このパズル(=riddle)は、可測性が保証されていないと回答しています なお ”試しに"Alex Pruss Conglomerability"で検索した結果 Alexander Pruss本人のBlogが見つかった”スレ25 414-415 https://alexanderpruss.blogspot.com/2024/09/independence-conglomerability.html Alexander Pruss's Blog September 11, 2024 Independence conglomerability Conglomerability says that if you have an event E and a partition {Ri : i ∈ I} of the probability space, then if P(E∣Ri) ≥ λ for all i, we likewise have P(E) ≥ λ. Conglomerabilityとは、ある事象Eと確率空間の分割{Ri:i∈I} があるとき、 すべてのi に対してP(E∣Ri) ≥λならば、同様にP(E) ≥λ が成り立つというものである。 Example: I am going to uniformly randomly choose a positive integer (using a countably infinite fair lottery, assuming for the sake of argument such is possible). For each positive integer n, you have a game available to you: the game is one you win if n is no less than the number I am going to pick. You despair: there is no way for you to have any chance to win, because whatever positive integer n you choose, I am infinitely more likely to get a number bigger than n than a number less than or equal to n, so the chance of you winning is zero or infinitesimal regardless which game you pick. つづく http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/4
13: 132人目の素数さん [] 2025/01/15(水) 11:33:49.04 ID:ZCTGHyhi つづき https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1729769396/778 スレ26 より 778現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP 2024/11/10 ID:zvgSRz4H >>777 > 数列なんか一つも見る前に全同値類の代表は選択されている > だから100列の決定番号は箱を一つも開けるまえから決まっている ふっふ、ほっほ (>>719より再録) 3)結局、手順が異なると 異なる確率計算結果になるのは、決定番号を使う確率計算というものは well-defined でないってことだ(下記 『最終的な結論が中途の表式に依存している』) 4)そして、その原因は テンプレの>>4-5 に引用してあるが ”infinite fair lottery”状態 つまり、決定番号が自然数N全体を渡り Ω=N で P(Ω)=1とできない(Ωが無限大に発散) だってことだね (参考) https://ja.wikipedia.org/wiki/Well-defined well-defined[注釈 1](ウェル・ディファインド)は、「定義によって一意の解釈または値が割り当てられる」ことを言う[2]。 経由する中途の表式に依存しない 往々にして、(数学上の)定義はいくつもの表式を経由する[注釈 3]。このとき、最終的な結論が中途の表式に依存している場合[注釈 4]、well-defined であるとは言えない。 つまり定めた対象が一意に存在しているとき、well-defined であるという。 つづく http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/13
14: 132人目の素数さん [] 2025/01/15(水) 11:34:14.56 ID:ZCTGHyhi つづき rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1729769396/791 スレ26 791現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP 2024/11/10 ID:zvgSRz4H >>779 > 決定番号を排除したいなら選択公理を否定するしかない >>787 >「選択公理を仮定すれば箱入り無数目が成立する」 >を否定したいなら >「選択公理を仮定しても箱入り無数目は成立しない」 >を示さなければならない >選択公理は要らないとかまったくトンチンカン ふっふ、ほっほ おれの主張は、真逆だ 1)選択公理は、お飾りだ。選択公理の否定はしない 肯定するよ。その上で、>>764で 『・集合族が、有限個の集合で成り立っているとき、『その特定のケースは、選択公理のないツェルメロ–フランケル集合論 (ZF) の定理』 ・特に、集合族が、1個の集合で成り立っているとき、『選択関数は単に要素に対応するだけなので・・、自明』 ・さて、いま j列中でどれか1列を残し 他を開けて 有限j-1個の同値類を得る 有限j-1個の同値類から、各一つの元を選んで代表とすることは、既述の通りで、ZFの定理にすぎず 選択公理は使わず済ますことは可能 ・有限j-1個の同値類から、各一つの元を選んで代表として、それで 有限j-1個の決定番号が テンプレ>>1の方法で得られる』 を示した 2)選択公理の否定はしない が、お飾りだ 必要な同値類と代表と決定番号は、有限個で済んでいる だから、選択公理の否定はしないが、その実 『その特定のケースは、選択公理のないツェルメロ–フランケル集合論 (ZF) の定理』 で済んでいる 3)では、選択公理の箱入り無数目における役割や如何に? 雰囲気作りだよ 如何にも、”パラドックスが起きます”という お化け屋敷において、妖しい雰囲気を醸し出す 「選択公理を使うと過去にパラドックスが出来た事例が沢山」 「今回も 選択公理を使うパラドックスだ」と思わせる 4)どっこい 使っている 同値類と代表と決定番号は、有限個で済んでいる だから 選択公理は否定しないが 『その特定のケースは、選択公理のないツェルメロ–フランケル集合論 (ZF) の定理』 で済んでいる だから、「選択公理を使うパラドックス」は、今回は関係ない 今回は、決定番号で ” infinite fair lottery ”>>4-5 を使っていて、” infinite fair lottery ”で確率計算をしているのがまずいってこと ” infinite fair lottery ”では、全事象Ωが無限大に発散して P(Ω)=1の確率公理を満たせなくなっている それなのに、確率計算をして 99/100 を導く ”99/100”は、決定番号を使う確率計算で well-defined でないってことだ>>778 つづく http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/14
78: 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP [] 2025/06/02(月) 20:48:48.33 ID:C4gI6lYt >>73-77 ふっふ、ほっほ 1)100人の数学者バージョン >>4 https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice で、箱入り無数目が救えると勘違いしているようだが 話は逆だよ。 箱入り無数目が 潰れれば、100人の数学者バージョン も同様に潰れると思うよ 2)100人の数学者バージョン (Dec 9 '13) >>4 https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice と、Sergiu Hart (2013) >>5 http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf で この両者が 元ネタとして 引用しているのが XOR’s Hammer Written by mkoconnor August 23, 2008 ”Set Theory and Weather Prediction”で ここには ”Then, since all reverse well-founded subsets of R are countable, at most countably many prisoners will be wrong under the Hardin-Taylor strategy. Since all countable subsets of R are measure zero, this gives another way to win the game against Bob with probability one. In fact, it implies that you can do more: You don’t need Bob to tell you (x0, f(x0) | x0 ≠ x}, just (x0, f(x0) | x0 < x}. Hardin and Taylor express this by imagining that we represent the weather with respect to time as an arbitrary function f:R→ R. Then, given that we can observe the past, there is an almost perfect weatherman who can predict the current weather with probability 1. They further show that the weatherman can almost surely get the weather right for some interval into the future.” との記述あり 3)これを、”weatherman”の話から、実関数論に例えると ある区間[a,b]∈R で、可算無限列 a<a0<a1<a2<・・・ <b を取ることができて 実関数値列 f(a0),f(a1),f(a2),・・・ が構成できる この実関数値列で、あるf(ai) i∈N の値が 他の関数値から 確率99/100で的中できることになる 区間[a,b]の可算無限列など、好きなだけ作れるし、区間[a,b]なども数直線上に 好きなだけ取ることが出来る そうすると、解析関数でもない、微分可能関数でもない、単なる連続関数で このような 確率99/100の的中が生じる ならば 実関数論に革命が起きるぞw(上記の”XOR’s Hammer”2008 記載の通り) 4)ある関数論の数学者が ”箱入り無数目”を読んでいると 気分が悪くなったと言うが それ分る。上記3)を認める 関数論の数学者はいないだろう ;p) ”選択公理を認めれば 理屈は正しい”と言われるならば、実解析本なり これからの集合論本なりに ”箱入り無数目”論を入れて貰えば良いだろうが・・・ だが、”XOR’s Hammer”2008 から17年、mathoverflowやSergiu Hart (2013)から12年、箱入り無数目から ほぼ丸10年経つが いまだに、誰一人 まともに テキストに取り上げる数学者なし!!w ;p) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/78
160: 132人目の素数さん [] 2025/06/09(月) 08:43:40.95 ID:DSuothyw >>158 >要するに、”有限時間では終わらない”ことの多くを、選択公理以外でも 全部認めるのが現代数学なのです まーた口から出まかせ言ってらー そもそも時間などという概念は存在しない 物理じゃないんだからw >3)一方、箱入り無数目を認めると、明らかに既存の数学と矛盾する部分があるのです 「ある箱の中身を確率99/100以上で的中できる」と誤解しているだけのこと。 正しくは「99箱以上の当たりを含む100箱から当たり箱を確率99/100以上で的中できる」。 >4)箱入り無数目のトリックは、”無数目”の部分にあって、多くの数学徒が知らない非正則分布(>>8)を、密かに使ってしまっていることにあるのです■ 分布も何も100列の決定番号は定数。 君、少しは人の話を聞いたら? 自閉症かい? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/160
164: 現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP [] 2025/06/09(月) 16:04:39.88 ID:n21sjwUN >>144 >・「箱の中身」は確率変数ではなく、あらかじめ固定された対象である。 >>160 >>4)箱入り無数目のトリックは、”無数目”の部分にあって、多くの数学徒が知らない非正則分布(>>8)を、密かに使ってしまっていることにあるのです■ 分布も何も100列の決定番号は定数。 二人のあたま、腐っているなw ;p) 1)確率変数とは? >>141の通りで ”確率変数は、確率空間上で定義される関数です。 つまり、確率変数 ( X ) は標本空間 ( Ω ) から実数(または他の数学的対象)への写像:[ X: Ω → R ]” 2)それを、この二人は くさった頭で 小学生なみのバカ思考 「確率変数ではない」→定数である と 宣う 確率変数とは? が、全く分かってないバカあたま (参考) https://www.himawari-math.com/note/statistics/statistics1-note/ 独学・ひまわり数学教室 高校数学[総目次] 数学B 第3章 確率分布と統計的な推測 1.1 確率変数とは 確率変数とは何か.通常の変数との違いはどこか. この X のように,試行によって値が決まる変数を確率変数(random variable)という.確率変数は X のように通常大文字を用いて表す. 確率変数と通常の変数との違いは,確率変数には各値に対して背後に確率が1つ対応しているというところにある. 確率変数とは 試行の結果によって値が決まる変数を確率変数という.確率変数には各値に対して確率が与えられている. X=k のときの確率を P(X=k) と表す.上の例では, P(X=0)=1/4, P(X=1)=1/2, P(X=2)=1/4 となる.確率であるからこれらの合計は必ず1になる (引用終り) 補足 分かるかな? バカ頭には分からんかな? ;p) この例では X=0、X=1、X=2 と3つの値を取るよ Xが確率変数で、例えば X=1と決まれば P(X=1)=1/2 と決まるよ 変数←→定数(あるいは 変数 vs 定数 )の 中学生レベルの数学連想ゲームにハマると 訳分からんぞww ;p) なお、下記の”たにぐち授業ちゃんねる 確率変数” を紹介するので、最低百回繰り返しみてくれたまえw https://youtu.be/6_XXwZlZi1Y?t=1 [数B] [統計#1]確率変数を基礎から徹底解説!初心者でもすぐに理解できる統計授業![統計的な推測] たにぐち授業ちゃんねる 2022/11/11 今回は確率変数というものについて学習します。確率分布と統計的な推測を学習する上で必要となる大切な概念ですので、ここできちんとおさえておきましょう! http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1736907570/164
メモ帳
(0/65535文字)
上
下
前次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
スレ情報
赤レス抽出
画像レス抽出
歴の未読スレ
AAサムネイル
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.017s