現代数学の系譜11 ガロア理論を読む26 [無断転載禁止]©2ch.net
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>>85
>［0,1］に含まれる有理数を標本とする離散分布を考えよう、ってこと
意味分からん
［0,1］に含まれる有理数は、いいけど、離散分布
で、小学生の確率分布教えて
下記の確率分布で、確率変数Xは何か？
確率変数Xに対して、何かの確率が、ポアソン分布だというのだね。何の確率なのか？ 的中する（勝つ）確率か？
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
確率分布
(抜粋)
累積分布関数（るいせきぶんぷかんすう cumulative distribution function, CDF） FX
（確率）P ( a < X ≦ b ) = F X ( b ) ? F X ( a )
一変数関数で分布を表現できるので便利である。
さらに、FX の導関数 fX は確率密度関数（frequency functionまたは probability density function(PDF)） と呼ばれ、確率は積分を用いて
P ( a < X ≦ b ) = 積分 a-b {fX ( t )} d t
と書ける。
通常、連続値をとる確率変数の分布は確率密度関数を用いて記述される。なぜかというと、確率密度関数は初等関数で書けるが、累積分布関数は書けない場合が多いからである。
(引用終り) >>89 >>91
You made pretty Pertinent advice to him. >>97
だから標本を［0,1］に含まれる有理数とする、って言ってるでしょう。
［0,1］に含まれるすべての有理数に確率が割り当てられている。
そのような可算無限個の事象に対する離散分布は存在し、その例の１つがポアソン分布である。 >>96
第(n+1)以降を見て第n項を当てることは、nが大きくなるほど当てやすくなるから
例えば第101項以降全部3であるとき第100項が3になるかどうか考えてみる。
もし3にならないとすれば、この有理数rはmはある100桁の自然数を用いてr=(m+1/3)/10^100とかける。
rはいくらか約分できるかもしれないが、それでも既約分数の形がとても複雑になることは間違いない。
一方有理数に可算集合に確率分布を入れているためその分布は一様ではなく、おおむね複雑になればなるほど選ばれる確率は低くなる。
よって第100桁が3にならない確率は基本的に低いとみてよい。
したがってnは後ろにすればするほど当てやすくなる。 >>88-89
その理解はおそらく、大学レベルの数学ではバツだろう
大学レベルでは、順序はいろんな定義がありうる
定義次第で、いろんな順序が並列で存在しうる
この順序が一番えらいということはないし
そもそも、NxNの順序について、時枝記事でのしばりはない
だから、任意だよ
下記直積集合上の順序で、特に、辞書式順序と、ここでは描けないので省略した N × N 上の辞書式順序の図をよく見てください（＾＾；
それと、”体上の順序線型空間に対してこれらの構成を適用すれば、結果として得られる順序集合はいずれもふたたび順序線型空間となる”にもご注目
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%A0%86%E5%BA%8F%E9%9B%86%E5%90%88
順序集合
(抜粋)
直積集合上の順序
ふたつの半順序集合（の台集合）の直積集合上の半順序としては次の三種類が考えられる。
・辞書式順序: ( a , b ) ≦ ( c , d ) ←→ a < c ∨ ( a = c ∧ b ≦ d )
・積順序: ( a , b ) ≦ ( c , d ) ←→ a ≦ c ∧ b ≦ d
・ ( a , b ) ≦ ( c , d ) ←→ ( a < c ∧ b < d ) ∨ ( a = c ∧ b = d )
最後の順序は対応する狭義全順序の直積の反射閉包である。これらの三種類の順序はいずれもふたつよりも多くの半順序集合の直積に対しても同様に定義される。
体上の順序線型空間に対してこれらの構成を適用すれば、結果として得られる順序集合はいずれもふたたび順序線型空間となる。
図略
N × N 上の直積狭義順序の反射閉包。
図略
N × N 上の積順序
図略
N × N 上の辞書式順序
(引用終り) >>100
> おおむね複雑になればなるほど選ばれる確率は低くなる。
n+1番目以降3が続くとき、
n番目に3が来る確率が
他の数字が来る確率よりも高い
という命題を一般の離散確率分布に対して証明できますか？ >>102
一般の確率分布について示すのは無理だし、悪意のある人間がそのような有理数分布を入れることができるかもしれない。
しかし>>47の設定では数当てを行う前に99個の同分布の数列を観察することができるので
そのようなトラップがあった場合事前に観察した99個の数列を見て発見できる確率が高い。 >>99
>だから標本を［0,1］に含まれる有理数とする、って言ってるでしょう。
>［0,1］に含まれるすべての有理数に確率が割り当てられている。
>そのような可算無限個の事象に対する離散分布は存在し、その例の１つがポアソン分布である。
は？ わからん
>>97のwikipediaに当てはめれば・・・
確率変数 x ∈ ［0,1］
それで、（確率）P ( a < X ≦ b ) = F X ( b ) - F X ( a )
という理解で良いか？
（確率）P ( a < X ≦ b ) = F X ( b ) - F X ( a )
で、xは、［0,1］を渡る実数で、P ( a < X ≦ b ) は区間 a < X ≦ bにある有理数の数？ それとも、区間に有理数の数が一つでもあれば、確率１かい？ >>101
Why don't you try to go executing advice you've got from kind guys, huh? >>101
キマイラ数列がR^Nの元か？という話をしているのに、なんでR^(NxN)の話になる？
キマイラ数列の各項の添字を（i,k)∈NxNで表せばそれがR^(NxN)の元になる、ということは誰も否定していない。
そのような添字（i,k)はNの元ではないためその数列はR^Nの元ではないと言っている。 >>64 付録
便宜のためgame1の部分を抜粋する （原文PDFの方が見やすいだろうが）
http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf PUZZLES ”Choice Games”Sergiu Hart November 4, 2013
Choice Games November 4, 2013
Consider the following two-person game game1:
・ Player 1 chooses a countably in?nite sequence x = (xn)n∈N of real numbers, and puts them in boxes labeled 1,2, ...
・ Player 2 opens all the boxes except one, in some order, and reads the numbers there; then he writes down a real number ξ.
・ The unopened box, say box number i, is opened; if xi = ξ then Player 2 wins, and if xi not = ξ then Player 1 wins.
Theorem 1
For every ε > 0 Player 2 has a mixed strategy in game1 guaranteeing him a win with probability at least 1 - ε.
Remark. The proof uses the Axiom of Choice.
つづく >>107 つづき
Proof.
略
The mixed strategy that puts probability 1/K on each one of these pure strategies thus guarantees a probability of at least 1 - 1/K of winning.
Let X = R^N be the set of countable in?nite sequences of real numbers. Consider the equivalence relation on X where x 〜 x′ if and only if there is N such that xn = x′n for all n ≧ N (i.e., x and x′ coincide except for ?nitely many coordinates).
Apply the Axiom of Choice to choose an element in each equivalence class; let F(x) denote the chosen element in the equivalence class of x (thus F : X → X satis?es x 〜 x′ iff F(x) = F(x′)). For every sequence x ∈ X and k = 1,...,K, let yk denote the subsequence of x consisting of all coordinates xn with indices n ≡ k (thus yk m = xk+(m-1)K), and let zk := F(yk).
Since yk 〜 zk, let Rk be the minimal index r such that yk m = zk m for all m ≧ r (thus the last coordinate where yk and zk differ is coordinate Rk - 1), and let R-j := max k not =j Rk. For each j = 1,2,...,K we de?ne a pure strategy σj of Player 2 as follows:
・ Open all boxes belonging to the sequences yk for all k not = j.
・ Determine zk = F(yk), and thus Rk for each k not = j.
・ Compute R?j = max k not =j Rk.
・ Open all boxes belonging to the sequence yj except for the R?j-th box.
・ Determine zj = F(yj). ・ Guess that the number in the unopened box, yj R?j, equals zj R?j.
The strategy σj wins against the sequence x that has yj R?j = zj R?j, which is implied by Rj ? R?j. Thus, if σj loses against x then necessarily Rj > R?j, i.e., Rj > Rk for all k not = j, which means that Rj is the unique maximizer among all the Rk. Therefore, against any x, at most one σj can lose. [0,1]の有理数は可算なのでr_1,r_2,...とスレ主の大好きな番号付けができる。
P(X=r_i)=1/2^iと定めるとΣ_{i∈N}P(X=r_i)=1のためXは確率変数である。
Xをランダムに選びその十進数小数展開を無限列の箱と思えばこれが>>47で求めるものである。 >>109 補足
Proof.
略
の略で１行 NGワードが ひっかかって消した。困ったものだ
原文みてほしい >>108
wikipediaみたけど
kとして、有理数q ∈ ［0,1］ かい？（＾＾；
λはどう決めるのか？ >>106
>キマイラ数列の各項の添字を（i,k)∈NxNで表せばそれがR^(NxN)の元になる、ということは誰も否定していない。
>そのような添字（i,k)はNの元ではないためその数列はR^Nの元ではないと言っている。
"とにかく、キマイラ数列がR^Nでないことの説明は簡単だ
もうかれこれ100回以上は突っ込まれただろう？
問題はすべての項の添え字がNの元で表せるかどうかだ。">>43
だったでしょ？
食言しているのか？ 再録
>>48
>問題はすべての項の添え字がNの元で表せるかどうかだ。
可能だよ
集合論のどの本にも書いてある
例えば、キマイラ数列 a1,a2,a3,・・・,ai,・・・・,b1,b2,b3,・・・,bj,・・・・,
ここでNの元を奇数と偶数に分ける
A=Nの奇数の集合={1,3,5,7,・・2n-1・・・}
B=Nの遇すの集合={2,4,6,8,・・2n ・・・}
集合Aを数列 a1,a2,a3,・・・,ai,・・・・の添え字に使い
集合Bを数列 b1,b2,b3,・・・,bj,・・・・の添え字に使う
N=A+B >>101
Tokie says "sequence of real numbers" explicitly in his article and that has only one definition. You should study basic mathematics hard. Do you understand? >>110のフォローどうもです。
>>112
>>110わご覧ください。
λはお好きにえらんでください。 >>110のフォローどうもです。
>>112
>>110をご覧ください。
λはお好きにえらんでください。 >>103
他の99列から分布を推測し、
残りの1列のn+1番目以降を開け、
推測した分布を用いてn番目を予測する。
そういう戦略もアリだけど、それは別の話かなと思う。
たとえば、2列用意されたとき、
既約分数の複雑さと、他の列の推測から、
確率1/2で数を当てることができるだろうか。 >>113-114
実数列のindexとは何か？以下wikiより。
Formally, a sequence can be defined as a function whose domain is either the set of the natural numbers (for infinite sequences) or the set of the first n natural numbers (for a sequence of finite length n).
The position of an element in a sequence is its rank or index; it is the integer from which the element is the image; it depends on the context or of a specific convention, if the first element has index 0 or 1. >>118
どうも。スレ主です。
>>110?
>[0,1]の有理数は可算なのでr_1,r_2,...とスレ主の大好きな番号付けができる。
>P(X=r_i)=1/2^iと定めるとΣ_{i∈N}P(X=r_i)=1のためXは確率変数である。
これ、意味不明なんだが
P(X=r_i)=1/2^i：P(X=r_i)だから、Pは iに依存するってこと？ 意味わからん。好きな番号付けができるなら、r_1,s_1,t_1,・・・とすると、P(X=r_1)=1/2,P(X=s_1)=1/2,P(X=t_1)=1/2 計3/2 だよ？
Σ_{i∈N}P(X=r_i)=1 は？ 証明できる？ （前記では計3/2だよ）
>Xをランダムに選びその十進数小数展開を無限列の箱と思えばこれが>>47で求めるものである。
なお、回答貰っているかもしれんが・・・
>>68 より
３．”we can order them ”の them＝ many sequences なのかな？
４．だとすると、”that Player 1 may choose (namely, those x that become eventually periodic)”だから、Player 1 は複数の有理数を選ぶ？
５．複数の有理数からなる数列に、”we can order them − say x(1),x(2),...,x(m),...−” つまり、なにがしかの番号を付与すると
この理解であっているかい？ >>120
やっぱり食言か？
時枝記事に即して回答してくれ
記事にない仮定を持ち込まないように >>121 訂正
P(X=r_i)=1/2^i：P(X=r_i)だから、Pは iに依存するってこと？
↓
P(X=r_i)=1/2^iだから、Pは iに依存するってこと？ If the word "sequence of real numbers" had many meaning, they would be able to construct no analytical theories with that.
You have never studied analysis properly, therefore you are making misunderstanding. I'm wrong, huh? >>122
反論が意味不明。
実数列R^Nのindexとはなんのことか？
それを理解すれば、>>114のキマイラ数列がR^Nの元でないことが分かる。 >>120
Yup that's right. He must be misunderstanding. 日本語不自由なんだね、わかります。意味わからんが（＾＾ >>121
なぜ突然俺が使ってない文字s,tを使い始めたのか分からん
スレ主は無限について何一つ理解できてないし、特に可算の考えをまるで理解していない。
あまりにひどすぎて修正の施しようがない >>129
「[0,1]の有理数は可算なのでr_1,r_2,...とスレ主の大好きな番号付けができる。」は
おれの好きに番号付けて良いってことでしょ？ >>131
最初から、r_1,r_2,...は、1,2,,... で良かったと？
意味わからん >>132
［0,1］の有理数を1列に並べることができることくらいスレ主は知ってるでしょ？
番号付けってのはそういうことだよ >>110
もう一つ質問していいか？
１．>>110 ”P(X=r_i)=1/2^iと定めるとΣ_{i∈N}P(X=r_i)=1のためXは確率変数である。
Xをランダムに選びその十進数小数展開を無限列の箱と思えばこれが>>47で求めるものである。”
２．>>47 "俺は時枝問題の有理数バージョン、Hart氏のgame2を以下のように変更するのである：
『1個の有理数に対応する1列をplayer2が100列に並べ直すのではなく、
100列が独立同分布（ポアソン分布）でゲーム開始時に用意されているものとする』
このようにゲーム設定を変更しても、可算無限個の数字の1つを
的中させるという問題の不可思議さは変わらない"
３．で、分からないのが、このポアソン分布ってのが、どう>>47の的中率につながるの？ >>133
分かったよ
>>132の通りだと
ところで、質問>>134頼むよ Hey thread owner, you must stop worthless reply right now and turn back to your desk to begin basic study. Fix an integer K.
We will construct K pure strategies of Player 2
such that against every sequence x of Player 1
at least K -1 of these strategies yield a win for Player 2. >>135
ポアソンであることはどうでもよく、可算集合に対して何か分布が入ればよいだけ
その例としてポアソンがあったり>>110で挙げた例がある。
大事なことは100列が同一同分布なことから、決定番号も独立同分布となるため
ある特定の列の決定番号が真に最大となる確率が1/100以下となるところ >>136 おもろいおっさんやね、友人でFacebookでフィリピン女性と英語で話をしていると喜んでいるやついたね。同じか（＾＾； >>125
突然、記事にないindexを引用しても
それは、時枝記事とは無関係だろ？ >>138
>大事なことは100列が同一同分布なことから、決定番号も独立同分布となるため
（ある特定の列の決定番号が真に最大となる確率が1/100以下となるところ）
それ”100列が同一同分布なことから、決定番号も独立同分布となるため”は要証明（おそらく証明できない）だな
100列がポアソン分布って、その確率分布（ポアソン）は外から（あなたが）任意に与えたものだね
一方、有理数から形成される>>63 "0.x1x2...xn..., with all xn ∈ {0,1,...,9} "の数列に対する同値類分類と、同値類集合の中の数列がどういうものが含まれているか？
有理数自身のもつ分布の話だ。 それはポアソン分布とは無関係だから >>140
sequenceを考えてるのにindexが無関係？？？
時枝の記事にindexという単語がないからindexのないsequenceを独創しようっての？
難しく考えすぎなんじゃない？ >>109 再投稿 問題の行に改行入れたら>>137、パスするみたいだね
Proof.
fix an integer K.
We will construct K pure strategies of Player 2
such that against every sequence x of Player 1
at least K -1 of these strategies yield a win for Player 2.
The mixed strategy that puts probability 1/K on each one of these pure strategies thus guarantees a probability of at least 1 - 1/K of winning.
Let X = R^N be the set of countable infinite sequences of real numbers. Consider the equivalence relation on X where x 〜 x′ if and only if there is N such that xn = x′n for all n ≧ N (i.e., x and x′ coincide except for finitely many coordinates).
Apply the Axiom of Choice to choose an element in each equivalence class; let F(x) denote the chosen element in the equivalence class of x (thus F : X → X satisfies x 〜 x′ iff F(x) = F(x′)). For every sequence x ∈ X and k = 1,...,K, let yk denote the subsequence of x consisting of all coordinates xn with indices n ≡ k (thus yk m = xk+(m-1)K), and let zk := F(yk).
Since yk 〜 zk, let Rk be the minimal index r such that yk m = zk m for all m ≧ r (thus the last coordinate where yk and zk differ is coordinate Rk - 1), and let R-j := max k not =j Rk. For each j = 1,2,...,K we define a pure strategy σj of Player 2 as follows:
・ Open all boxes belonging to the sequences yk for all k not = j.
・ Determine zk = F(yk), and thus Rk for each k not = j.
・ Compute R-j = max k not =j Rk.
・ Open all boxes belonging to the sequence yj except for the R-j-th box.
・ Determine zj = F(yj). ・ Guess that the number in the unopened box, yj R-j, equals zj R-j.
The strategy σj wins against the sequence x that has yj R-j = zj R-j, which is implied by Rj ≦ R-j. Thus, if σj loses against x then necessarily Rj > R-j, i.e., Rj > Rk for all k not = j, which means that Rj is the unique maximizer among all the Rk. Therefore, against any x, at most one σj can lose. >>140
ああ、つまりは自分の間違いがindexの無理解に基づいていることの認識が未だ無いということか。 >>142
いいよ index あなたが使うには
でも、おれはおれの index 使う
自分が決めたindexが世の中すべてと思わないことだ >>144
食言
再録
>>48
>問題はすべての項の添え字がNの元で表せるかどうかだ。
可能だよ
集合論のどの本にも書いてある
例えば、キマイラ数列 a1,a2,a3,・・・,ai,・・・・,b1,b2,b3,・・・,bj,・・・・,
ここでNの元を奇数と偶数に分ける
A=Nの奇数の集合={1,3,5,7,・・2n-1・・・}
B=Nの遇すの集合={2,4,6,8,・・2n ・・・}
集合Aを数列 a1,a2,a3,・・・,ai,・・・・の添え字に使い
集合Bを数列 b1,b2,b3,・・・,bj,・・・・の添え字に使う
N=A+B >>145
なんのこっちゃw
お前のキマイラ数列のindexがR^Nのindexになってない。
だからキマイラ数列はR^Nの元ではない。
これを理解するにはindexを理解しなきゃどうしようもないだろうが。 >>141
有理数自身に自然な分布は存在せず、何かこちらで分布を与える必要がある。
それをポアソン分布で与えようという話。
同値類を何かしら選んで固定する。
d:Q→Nを有理数rの10進数展開の列から決定番号を与える写像とする
可算集合の間の任意の写像は可測となるためdは可測写像。
X_i(i=1,...,100)を>>110で与えられる確率変数で独立同分布とする。この時d(X_i)も独立同分布となる。
一般に確率変数Y_i(i=1,...,100)が独立同分布であれば、P(Y_1≦max{Y_1,...,Y_100})≧99/100である。
これはY_iが期待値を持たなくてもよい。 >>146 補足
前にも書いたけど、ヒルベルト空間ならこういうへんなことにはならない
ここらヒルベルト空間は、￥さんがご専門だろうが
というか、ヒルベルト空間には、正規直交基底が存在して、表示の一意性が従うという（下記）
だから、ヒルベルト空間では添え字は本質ではない
対して、時枝記事のようなヒルベルト空間外なので、不都合がいろいろある
時枝記事には、不都合を避ける定義がないよ。勝手に定義を入れるのはありだが、
「勝手に入れた」という自覚をもってやってくれ 無限次元の場合には、
正規直交基底は線型代数学でいう意味での基底にはならない
（これを区別する意味で後者を
ハメル基底とも呼ぶ）。 >>150-151 NGワードトラップにかかったが、二つに分けたら通った・・・（＾＾；
特定のNGワードトラップでなく、組み合わせか >>146
Seriously? What the hell's going on in your fuck'n empty head? Dear god! >>147
かってに自分で定義してんだろ？ R^Nのindex ヒルベルト空間の和の一意表現と時枝記事は本当に全く関係ない
時枝記事で和に関する話題は一切ないのに、なぜヒルベルト空間なんて出てきたのか意味不明すぎる >>139
おっちゃんです。
スレ主は英文を読めないみたいだから略してあげるよ。
>>115の趣旨は次のようになる：
時枝記事では、明らかに実数列を扱っており、同値関係についての定義だけをしている。
スレ主は基本的な数学を一生懸命学習すべきである。分かったか？
数列や微分積分を学習すべきであるということだよ。
>>101の話は全く関係ないということ。
あと、>>124の前半の趣旨は次のようになる：
もし「実数列」という言葉が沢山の意味を持ち、
同値でない実数列の定義が存在したとするなら、
実数列を用いた解析的な理論は構成出来ない。 >>148
>有理数自身に自然な分布は存在せず、何かこちらで分布を与える必要がある。
有理数自身は分布しているよ。ルベーグでは零集合 (null set ) として。可測集合として
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%AC%E5%BA%A6%E8%AB%96
測度論
(抜粋)
完備性
可測集合 S が μ (S ) = 0 であるとき零集合 (null set ) という。測度 μ が完備 (complete ) であるとは、零集合の全ての部分集合が可測であることである。もちろん自動的に零集合自身が可測となる。
(引用終り) >>139
>>156の「略して」の部分は「和訳して」の間違い。 >>157
それは全体集合が実数の場合の有理数の測度であって
全体集合が有理数の場合の分布とは完全に異なる話 >>154
wikiに定義がかいてあっから読めと言ってるだろうが >>156
おっちゃん、どうも。スレ主です。
おっちゃんも、フィリピン女性と会話してんのか？
おもろいおっさんの一味かね？（＾＾；
あほなおっさん相手にすると、うつるよ
日本語しゃべれなくなるよ（＾＾；
おれは無視無視 >>148
>それをポアソン分布で与えようという話。
完全にもとの問題からずれてきていると思うのはおれだけ？
ポアソン分布でなくとも良いんだろ？ なぜ、ポアソン分布？
>一般に確率変数Y_i(i=1,...,100)が独立同分布であれば、P(Y_1≦max{Y_1,...,Y_100})≧99/100である。
ここ、要証明（おそらく成立しない）だと思うよ
すその重い確率分布ではそれは言えないだろう？ ∵ 大数の法則不成立だから >>160
時枝に言ってやれよ（＾＾；
後出しはだめだよ >>160
He has no ears maybe, I think. >>149 訂正
対して、時枝記事のようなヒルベルト空間外なので、不都合がいろいろある
↓
対して、時枝記事のような場合ヒルベルト空間外なので、不都合がいろいろある あほなおっさん相手にして、うつらないように注意しましょう！ >>162
大数の法則とは無関係。
P(Y_i>max{Y_1,...,Y_100})=α_i
P(Y_i≦max{Y_1,...,Y_100})=β_iとする。α_i+β_i=1であることに注意。
Y_iが独立同分布であることからα_iはiによらず一定。これをαと表そう。
一方Y_i>max{Y_1,...,Y_100}という事象は全て排反であるためP(∪_{i=1,100} Y_i>max{Y_1,...,Y_100})=Σ_{i=1,100} P(Y_i>max{Y_1,...,Y_100})=100α
したがって100α≦1よりα≦1/100
したがってβ=1-αとするとβ≧99/100 >>161
いや、日本人の中には、意図的に日本語を話さず英語を話す人もいる。 >>162 補足
有理数と循環小数表現について
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%AA%E7%92%B0%E5%B0%8F%E6%95%B0
循環小数
(抜粋)
分数表現との関係
無限小数の厳密な意味は、極限の概念を用いて定義される。
より一般的には、冒頭のループしていない有限小数部分を分離しaとおき、ループ部分すなわち循環節の小数表記をb、節の長さ（桁数、0.370370...ならば0.37のループであるから3）をnとすれば
a + b ( 10^ n /(10^ n ? 1) )
とかけることがわかる。この方法をロバートソン(J.Robertson,1712-1776）の方法という[1]。
(引用終り) >>169 つづき
ところで、上記で、>>64 ”0.x1x2...xn..., with all xn ∈ {0,1,...,9} ”にならって
a= 0.a1a2...an with all an ∈ {0,1,...,9} (つまり有限小数表現。かつ、nは有限ではあるが、nに上限はない)
で、aの分布は、nが大きいほど多い。これはすぐ分かる
また、aのnが決定番号に影響することも、これはすぐ分かる
だから、結局、この場合も決定番号はすその重い分布だ
だから、取り扱い要注意だよ
以上 >>161
>>168では「話す」というより「書く」とした方が適切だろうか。 >>167
その確率は、決定番号と無関係だろ？
>>169-170を見て下さい >>172
時枝記事では有理数の話は全くしておらず、
確率の話だけをしているから、>>169-170は全く関係ない。 >>172
実数体Rの中での有理数体Qの1次元ルベーグ測度は0だから、
実数全体Rの中から無作為かつランダムに1つ実数を選んだとき
有理数となる確率は0になる。だから、R^N の中での Q^N の
ルベーグ測度は0で、実数列の全体 R^N から無作為かつランダムに
1つ実数列を選んだとき、それが有理数列となる確率は0になる。
0,1,2,…,9 の数字を用いて有理数を表すことは、有理数列を選んでいることと同じ。 完全に蛇足だが説明してみる。
（というのもここまで確率論を知らないスレ主が"可測写像（>>148）"を理解しているとは思えないから）
［1］
全事象Xを[0,1]に含まれる有理数全体とする。
さらにXの部分集合X_d≡｛q|q∈X かつ qの決定番号＝d∈N｝を定義する。
［2］
X_dの測度はX_dの各元に割り当てられた確率測度、ここではポアソン分布P(q∈X)、を足し合わせることで求まる。（Xの任意の部分集合は可測であることに注意。Hart氏のgame1ではこうはいかない。）
［3］
つまりある列の決定番号がdとなる確率P_dは
P_d＝捻(q_i) ［和はq_i∈X_dなるすべてのiについて取る］
と計算される。
このようにして、ある列の決定番号がdとなる確率P_dがqの分布P(q)から求まる。
ポアソン分布を例に挙げたのはそれが単に代表的な離散分布だから。
式もwikiに書いてあるしイメージがしやすいでしょう。 >>176
化けた。訂正
> ［3］
> つまりある列の決定番号がdとなる確率P_dは
> P_d＝ΣP(q_i) ［和はq_i∈X_dなるすべてのiについて取る］
> と計算される。 久しぶりに来たがこのスレだけでなく数学板全体が壊滅してるなあ >>178
どうも。スレ主です。
このスレ以外では、￥さんの勤勉のおかげ
このスレではTさんのおかげ >>176
どうも。スレ主です。
おっちゃん、ありがとう
おっちゃんが、時枝擁護派で、よかった（＾＾ >>181
Sergiu Hart Choice Games を改めて読んでみたが、面白いね
game1：
時枝>>2と決定的に違うところがある。それは、時枝が無秩序な箱の集合から出発し、箱の列を100列並べ変えるのに対し、
このgame1では、問題の列は最初から番号を付与され並べられていることと、一度並べた列の並べ変えはないこと。
また、最初の問題の列は不変で、勝手に列をK個作って、時枝と同じように>>3のような決定番号から同値類を使う
game2：
これもgame1と同じで、問題の列は最初から決まっていて、並べ変えなどはしない。
あとは、game1と同じように、どこからかもってきた列を加えて、時枝と同じように>>3のような決定番号から同値類を使うようだ
そういう意味では、時枝記事>>2-4よりずっとシンプルかもしれない >>169
文字化けしているので訂正
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%AA%E7%92%B0%E5%B0%8F%E6%95%B0
循環小数
ロバートソン(J.Robertson,1712-1776）の方法
循環小数
a + b ( 10^ n /(10^ n - 1) )
b ( 10^ n /(10^ n - 1) )が、循環節
aが、冒頭の循環していない有限小数部分
（訂正おわり） >>183 つづき
で、>>182のgame2に、ロバートソンの表記を適用してみれば
要は、数列のしっぽとは、循環小数の循環節の一致であって
同値類とは、循環節の一致にほかならない
時枝記事>>2の決定番号dとは、単純化すれば、dから先が循環節になって、２つの数列が一致するというだけのこと
d+1以降のしっぽの箱を開けて、dが分かります？？
循環節の中の数だから、そりゃ分かるさ （＾＾； >>176
>ポアソン分布を例に挙げたのはそれが単に代表的な離散分布だから。
全く意味不明
ポアソン分布以外でも良い？
なんでも良い？
ポアソン分布を選ぶ必然性なし？
それで本当に良いの？？
それって、どっちが分かってないんだか・・（＾＾ >>184 つづき
有理数で、しっぽの先で循環小数になっているという情報が与えられたら
沢山の箱を開ける必要もない
十分先のしっぽの部分で、循環節の長さLに対して、例えば4Lほどの長さの部分を開封すれば、循環節が判明する
そこで、決定番号d+1から先の4Lほどの長さを開封すれば良い
Lが分からん？
そうそう、Lが有限としても、Lには上限がない。そこが扱いが難しいところで。だから、現代数学でも、有理数と無理数の簡単な見分け方（単に数列が与えられた場合には、例えばπ＋eなど）は見つかっていない >>182 補足
Sergiu Hart Choice Gamesでは、問題の数列は最初に与えられ、固定される
それと無関係な、同様の数列を、どこからか持ってきて、K列にして、確率を1-1/Kだという
確かに、K列に増やすことで、K-1列から求まる決定番号の最大値D （>>3）は、大きくなる
そうすると、当初の問題の数列の決定番号より大きくなり、循環節にいたる確率は、大きくなる
では、決定番号の最大値Dの増加率から、2列で1/2、3列で1/3、4列で1/4、・・・、K列で1-1/K が導けるのか？
これを、導こうとすると、決定番号の分布が問題になる
例えば、当初の問題の数列の決定番号が、10^14(100兆で国家予算規模の数)としよう
そこに、全く関係ない数列を増やして、２列、３列・・・、K・・・列だと。しかし、確率はある有限のK'のところで１になって終わり。つまり、最大値Dが10^14を超えた時点で、１になって頭打ちだろ？ かつ、確率１は達成できる！
Sergiu Hart Choice Gamesでは、問題の数列を最初から固定しているがゆえの、矛盾が見える >>185
ポアソン分布に限定する必要は一切ない
>>184
> 時枝記事>>2の決定番号dとは、単純化すれば、dから先が循環節になって、２つの数列が一致するというだけのこと
> d+1以降のしっぽの箱を開けて、dが分かります？？
> 循環節の中の数だから、そりゃ分かるさ （＾＾；
理解が間違ってます >>188
なんかもう、問題文すらまともに読めてなくて、議論にならんよ >>184 つづき
ロバートソン(J.Robertson,1712-1776）の方法
循環小数
a + b ( 10^ n /(10^ n - 1) )
b ( 10^ n /(10^ n - 1) )が、循環節
aが、冒頭の循環していない有限小数部分
１．いま１列あるとする。任意の数Dの先、D+1までを開ける。D+1までが循環節内で、数字が循環していれば、「D番目も循環節内では？」という推定が働く
推定が的中すれば、当たる。推定が外れたら、外れ。
２．もし、D+1が循環節外で、aの部分に入っていたら？ ここは、循環節からの情報では当てられない。だから、０〜９のどれかで確率は1/10 >>191 つづき
前振りはこの程度にして、もう少し冒頭の循環していない有限小数部分を考察してみよう
簡単かつ初等的な話だが
１．冒頭の循環していない有限小数部分を、記号の都合上Aとする
２．A= a1/10+a2/10^2+a3/10^3+・・・・+an/10^n ｜x=10、anは0でないとする
と表される。つまり、Aは、少数n位の数を表し、0<A<1
３．Aは、係数a1,a2,・・・,anの組み合わせで、場合の数を考える
４．n=3 の場合、A= a1/10+a2/10^2+a3/10^3
ここで、A= a1/10+a2/10^2と少数2位までの数になる場合は、a1、a2とも０〜９のどれかで、10^2=100通り
一方、a3が１〜９のどれかのとき、A= a1/10+a2/10^2+a3/10^3 少数3位の場合の数は、9*10^2=900通り。両者の計10^3=1000通り
確率は、少数2位までの数になる場合1/10、少数3位の場合9/10
５．これを一般化すると、少数n位のA= a1/10+a2/10^2+a3/10^3+・・・・+an/10^nで
少数n-1位までの数になる場合は10^(n-1)通り、少数n位までの数になる場合は9*10^(n-1)、両者の計10^n通り
少数n-1位までの数になる確率は10^(n-1)/10^n＝1/10、少数n-1位までの数になる確率は9*10^(n-1)/10^n＝9/10
６．ここで、注意すべきは、少数n-1位までの数になる確率は1/10だが、少数n-2位など先頭に近い位で終わる数の確率は、1/10よりもっと小さい
７．上記の少数n位までの数の集合を考えて、そこから無作為に数を一つ選んで、少数何位の数かを調べるとする
確率的には、少数n位の数が9割、少数n-1位までの数の場合の和が1割。そして、少数n-1位より先頭に近い（桁の短い）数の出現確率は低い
８．そして、先頭に近い（桁の短い）数の出現確率は、ｎ→∞の極限では確率０に収束する >>192
さて、２つの数から、２列の数列が作られた場合の決定番号を考えよう。しっぽの循環節 b ( 10^ n' /(10^ n' - 1) )は同じとする
また、有限の範囲から入る
１．AとA'で
A= a1/10+a2/10^2+a3/10^3+・・・・+an/10^n と A'= a1'/10+a2'/10^2+a3'/10^3+・・・・+am'/10^m
２．AとA'で、それぞれ、n+1、m+1から循環節部分に入る
３．だから、しっぽの同値類分類では、循環節部分から一致すると、単純化して考えることにしよう（AとA'で部分一致の場合も考えられるが、いまは確率の問題なので、無視する）
４．AとA'で、決定番号は、nとmの大きい方で決まる。つまり、決定番号は、max(n,m)+1となる
∵n>mの場合、n+1から、AとA'とも、循環節部分に入るから。他の場合は簡単なので説明省略
５．AとA'とも、冒頭の循環していない有限小数部分ではある。しかし、mに上限がないとき、m→∞の極限で、当然決定番号 max(n,m)+1 →∞ となる >>193つづき
ここまでで準備が出来たので、同値類を考えよう。同値類は、”Sergiu Hart Choice Games”のgame1でも扱っている
いまは、game2を考える
１．ロバートソン(J.Robertson,1712-1776）の方法 循環小数
A + b ( 10^ n' /(10^ n' - 1) ) で、数列のしっぽの同値を考えるから、循環節の一致を考えれば良い
２．代表として、A'= a1'/10+a2'/10^2+a3'/10^3+・・・・+am'/10^m を考える。
mの取り得る範囲としては、明らかに[1,∞)だ。m→∞の極限で、当然決定番号 max(n,m)+1 →∞
３．先に述べたように、小さい（A'の桁の短い）決定番号の出現確率は、m→∞の極限では確率０に収束する。そして、同値類の集合としては、明らかにm→∞の極限を考える必要がある
４．だから、問題の同値類の集合（それは無限集合になる）から、無作為に代表を選んだとき、小さい（A'の桁の短い）決定番号の出現確率は、０だ >>194 まとめ
１．２列で考えてさえ、決定番号 max(n,m)+1 →∞
２．まして、列が増えると、小さい決定番号の出現確率は、０だ
３．先に、すその重い確率分布の話をした
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A3%BE%E3%81%AE%E9%87%8D%E3%81%84%E5%88%86%E5%B8%83
裾の重い分布
４．大数の法則：すその重い確率分布では不成立。つまり、世にある多くの確率分布では大数の法則が成立しない例もあり、「100列だから確率99/100」は要証明事項。かつ、決定番号の例では大数の法則不成立（∵期待値不存在）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87
大数の法則
概要
ある試行において事象が起きる確率（数学的確率、理論的確率などともいう）が p であり、その試行は、繰り返し行ったとしてもある回の試行が他の回の試行に影響を及ぼすことがない（独立試行）ものとする。このような前提条件の下で、その事象が起きる比率が試行回数を増やすにつれて近づく値（統計的確率あるいは経験的確率）は p である。
例えば「コイン投げ」、つまりゆがみも偏りもない"理想的なコイン"を投げて出る表裏を当てるゲームを行うとする。ここで、"理想的なコイン" とは「それを投げるとき、各回の試行において表が出る確率も裏が出る確率もともに 1/2 である」という確率モデルそのもののことである。
大数の法則が成立しないケース
大数の法則は期待値の存在を前提としている。そのため、期待値の存在しない場合に大数の法則を適用することは適切ではない。例えば安定分布において特性指数が α ≦ 1 の場合、期待値は存在しないことから、大数の法則は成立しない。(例：コーシー分布)
(引用終り)
結論：世にある多くの確率分布では大数の法則が成立しない例もあり、「100列だから確率99/100」は要証明事項。かつ、決定番号の例では大数の法則不成立（∵期待値不存在） >>195 さらに
Sergiu Hart Choice Gamesのgame2では、１０進表現だった
そこで、ｐ進表現を考えよう
A= a1/p+a2/p^2+a3/p^3+・・・・+an/p^n
ｐは、０からｐまでの数を取る。つまり、a1, a2, a3, ・・・+anなども、０からｐまでの数を取る。
ここで、ｐを大きくすると、先の１０進表現に加えて、ｐが大きくなったときの効果が効いてくる
つまり、ｐを大きくするとますます、小さい（A'の桁の短い）決定番号の出現確率は、０に近づく
そして、ｐ→∞の極限では、列の長さに無関係に、小さい（A'の桁の短い）決定番号の出現確率は、０だ
これは、箱に任意の自然数を入れたり、あるいはgame1のように、任意の実数を入れる場合に相当する
つまり、game1や時枝記事>>2のような、任意の実数を箱に入れる場合には、前記の大数の法則不成立（「100列だから確率99/100」不成立）に加え、小さい（A'の桁の短い）決定番号の出現確率が０になるという問題もあるのだ >>191-196
ここまでの議論で、ポアソン分布など余計な話が入る余地なし！
任意の確率分布？ それも入る余地なし！ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
