現代数学の系譜 古典ガロア理論を読む35 [無断転載禁止]©2ch.net
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>>189 L→∞自体を考えることができないと言っているのではなく、 L→∞を考えても意味がないと言っているんだよ >>188 >都合の悪い質問は、いつもスルーですね。 時間を有効に使うため割愛させていただきました さて、 >意味が分かりません。 ではご説明します >時枝問題では、代表元はただ一つです。 ええ、1つの同値類に対して1つです。 有限列モデルでは同値類はp個でその代表元としてそれぞれ 0…00 0…01 ・・・ 0…0(p-1) がとれる、という意味です 実際、>>1 氏はそういう考えで確率を算出してますからね 分からない筈がないんですが・・・ レス番間違えた >>188 L→∞自体を考えることができないと言っているのではなく、 L→∞を考えても意味がないと言っているんだよ >>188 >決定番号がn+1となる数列の方が、場合の数としては圧倒的に多い。 その逆で、任意の正整数nに対して決定番号がn+1となる数列の方が、数列の個数としては圧倒的に少ないんだが。 >>190 >L→∞自体を考えることができないと言っているのではなく、 >L→∞を考えても意味がないと言っているんだよ ええ、正確に言えば 「「箱入り無数目」のモデルは、L→∞の「極限モデル」とは異なる」 ということです 極限で保存される性質と保存されない性質があります 例えば「列の最後の箱がある」という性質は極限では成立しません >>1 氏の考察は全て「列の最後の箱がある」という前提によります 列の最後の箱がなくなれば、成立し得ないということです 「箱入り無数目」のモデルでは、如何なる列においても 決定番号以降の箱が存在します つまり、>>1 氏が苦労して算出した「予測可能な箱が存在する確率」 の数字は全く意味を持たなくなります 読者のほとんどは、この単純な事実を理解してます 理解してないのは、私が見る限り、 >>1氏と「おっちゃん」という人くらいでしょう >>187 > >> この場合、L→∞の極限では、1<= L <∞ の決定番号は、零集合として存在しうる > >『よって決定番号が有限の値を取る確率は0である』 > >そう言いたいんでしょ? Yes or No? > > もちろん、Yesですが、力点は、”存在しうる”のところにあります。 ではあなたが考えた確率空間を書いてみなさい。 確率空間の設定なしにP(K)=0を結論することはできない。 きちんと書いておこう。 全事象をΩ、K={k∈N | 1≦k<∞}とする。 Kは事象の族F⊂2^Ωの元でなければならず、 さらにP(Ω)=1、P(K)=0を満たす必要がある。 これを満たすという、あなたが考えた確率空間を書いてみなさい。 >>187 まあ、任意の正整数nに対して決定番号がn+1となる数列と、 任意の正整数nに対して決定番号がn+1とならない数列が、 どっちも非可算無限個であることには変わりがないけど。 >>195 >>>1氏と「おっちゃん」という人くらいでしょう そもそも、時枝記事に興味がないといっているだろ。 一体、時枝記事に何の発展性があるんだよ。 >意味が分かりません。時枝問題では、代表元はただ一つです。 何だこれ?言いがかりか?それとも真性のバカか? a_n=1/(n+1) とおく。 任意の自然数 n に対して a_n>0 であるが、lim[n→∞]a_n>0 ではない。 つまりある命題が任意の自然数について成り立つという理由で極限でも成り立つとしてはならない。両者は別物である。 スレ主はこんなこともわからずに極限モデルがどうのこうのと言ってるのか?バカ過ぎるだろ 命題が自然数について成り立つということが、極限を超えることなのかなあ >>185 > いま、時枝問題に限ると、順序数 ωを使うことは、勝手に要素を加えて、強引に問題を解いてしまう危険性があります それはありません 1回目: {1}, 2回目: {1, 2}, 3回目: {1, 2, 3}, ... , n回目: {1, 2, ... , n}, ... を 1回目: {1}, 2回目: {1, 2}, 3回目: {1, 2, 3}, ... , n回目: {1, 2, ... , n}, ... , 無限回目 N(自然数全体)と書けば 無限回目 N(自然数全体)は順序数N(= ω)を使っていることになるけれども何か問題が生じますかね? 上の事の一体何が「確率論の標準テキストから外れて」いるのですか? 確率論の前に解析のテキストを読むのが普通だろうと思うが解析のテキストによっては最初の章で集合論を扱っている たとえばKolmogorov, FominのIntroductory Real AnalysisのChapter1はSet Theory (順序数もでてくる) 測度まで進めばもちろん順序数を使ってますよ Lebesgue 積分論のp.21 http://www.ma.noda.tus.ac.jp/u/sh/pdfdvi/ana1.pdf p.35 11章 確率論が最終章 > 確率論において測度論の導入は必然であったといえる. https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9C%E3%83%AC%E3%83%AB%E9%9B%86%E5%90%88 > i が極限順序数でないならば、i は直前の順序数 i − 1 を持つから テキストは記事下部の参考文献を参照のこと 「決定番号が有限の値を取る確率は0」であっても、なにも困らないんだけどなぁ スレ主だって、「ある事象が確率0であること」と「その事象が起こらないこと」は違うということぐらいは知ってるでしょ? もちろん、この場合可算加法性を満たさないから、普通の意味での確率ではないけどね >>204 ちょっと間違えた >「決定番号が有限の値を取る確率は0」 を「決定番号がある自然数以下の値を取る確率は0」の意味にとってた 決定番号が自然数である確率は当然1です >>205 >「決定番号がある自然数以下の値を取る確率は0」 「すべての自然数nに対して、決定番号がn以下である確率が0」の意味ね 有限から無限にいってもジャンプするし、自分のように半転落死 になるかな。 >>64 2017/06/20(火) 19:09:59.17ID:aC5YHjKq 箱の列の長さの上限値をL(>1)として 記号数p(={0,1,・・・,p-1}) P(k)で、決定番号がkになる確率とすると P(L) (p-1)/p P(L-1) (p-1)/p^2 P(L-2) (p-1)/p^3 ・・・ P(2) (p-1)/p^(L-1) P(1) 1/p^(L-1) >>178 2017/06/24(土) 08:55:22.58ID:iGeIkE/m 有限列モデルでは 最後の箱以外の箱の中身を全て0とした 0…00 0…01 ・・・ 0…0(p-1) のp個の列を同値類の代表元にとれます その際、選択公理は不必要です --- 有限モデルで、決定番号が最大値Lをとるのは 「末尾の箱が同じ記号で、 その直前の箱が代表元と異なる記号の列」 です つまり有限モデルでは同値類は 末尾の箱の記号でのみ分けることができます そしてその前の箱の中身はなんでもよいのだから 0・・・0としてもよいことになります >>188 読み間違いを親切丁寧に教えてもらっておきながら、何で>>177 をスルーしたままなの? ちゃんと答えなさいよ >>85 2017/06/21(水) 18:56:08.96ID:17miKOtA L→∞を考えたら間違いますよ なぜなら、P(∞)=1だと考えようにも ∞番目の最後の箱はないからです >>178 2017/06/24(土) 08:55:22.58ID:iGeIkE/m もし列長L→∞とした”極限モデル”を考えると 最後の箱がないから、箱の中身を全て0とした 0・・・ の1個だけが代表元となってしまいます その際、選択公理は不必要です(驚!) --- >>1 の極限モデルでは ・・・ P(n) (p-1)/p(∞-(n-1))→0 ・・・ P(2) (p-1)/p^(∞-1)→0 P(1) 1/p^(∞-1)→0 となる。 しかも有限番目の箱から先の箱が一致する 「稀な場合」を除くとみな決定番号が∞になる P(∞) 1 しかし上記はそもそも「箱入り無数目」のモデルを 「有限列モデル」の極限として考えようとした誤りから 出たものである つまり、極限モデルは列の同値関係が保存されない 同値関係の定義から、同値類と代表元から決まる決定番号は、 必ず自然数の値をとらざるを得ない ゆえに、同値類の数は末尾の箱の記号の数pでは決まらず 非可算無限個にならざるを得ない >>135 (=>>1 ) >私の主張は >「時枝記事で、任意の自然数n∈N(自然数の集合)に対し、 > 決定番号がnとなる同値類が構成できる。 > 従って、決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度は可算無限。」 列の同値関係は、「決定番号が同じ」ではありませんよ あくまで「ある箱から先の中身が全部一致すること」です そして、上記の「ある箱」の位置を示すのが決定番号です 代表元というのも所詮同値類の中の1個でしかなく 同値類の中の他の元との決定番号は当然まちまちです え?もしかしてそこから?マジ? そう言えば > 決定番号がnとなる同値類が構成できる。 って物凄く意味不明な発言だったからスルーしてたけど、そんな勘違い発言だったのか。。。 スレ主恐るべし それはすなわちスレ主は時枝記事を何一つ理解してないってことになるな スレ主恐るべし ついでにスレ主の主張に関して >>87-88 2. N 「一つ一つ増やして」が間違い 無限集合が存在することを公理で保証する 最初から存在している無限個の要素間の性質を定義する 例 a1, a2, ... , an, ... が存在していてa1=0, ak=k+1, a(k+1)=suc(ak)=(k+1)+1 ならば0, 1, 2, ... , n, n+1, ... 1. Y そのように書いても良いですが 関数としての決定番号は可算無限数列と代表元をそれぞれ1つずつ入力すると決定番号(自然数)を1つ出力する関数なので 決定番号 d = d({sn}, {rn}) nは区間[1,∞)の間の自然数全体 のように書くことになります 重要なのは可算無限個の箱が1列あると決定番号は1つ決まるということです >>135 > 私の主張は 「 (略) > 従って、決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度は可算無限。」と単純です 可算無限個の箱が100列あると決定番号の集合は濃度が100である自然数全体の集合Nの部分集合 時枝記事では確率 1-ε(= 可算無限個の箱の列の数は有限である) と書いてあるので箱の列の数を増やしても「決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度」は有限 >>217 > と書いてあるので箱の列の数を増やしても「決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度」は有限 よく理解されているようですが。。。 保証しよう。スレ主は絶対に上の一文を理解できないw というか理解する気はさらさらなく、 「なんにしてもKは高々可算だから零集合。よって確率はゼロだろ?」 とか言い出すに違いないw (cf. >>141 , >>187 ) >>217 >>135 の 「任意の自然数n∈N(自然数の集合)に対し、 決定番号がnとなる同値類が構成できる。」 を説明したらどうかな? >>1氏に対して好意的に解釈すれば 「任意の自然数n∈N(自然数の集合)に対し、 決定番号がnとなる同値類”の集合”が構成できる。」 ただそう読んだところで 「従って、決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度は可算無限。」 とはつながらない そもそも「従って」抜きに、決定番号の定義から 決定番号の値域が自然数全体、すなわち可算無限 であることは明らかだから >>196 どうも。スレ主です。 いろいろ多忙につき、遅レス失礼しました。藤井29連勝を見ていました(^^ Q "> >> この場合、L→∞の極限では、1<= L <∞ の決定番号は、零集合として存在しうる > >『よって決定番号が有限の値を取る確率は0である』 > >そう言いたいんでしょ? Yes or No? > もちろん、Yesですが、力点は、”存在しうる”のところにあります。 ではあなたが考えた確率空間を書いてみなさい。 確率空間の設定なしにP(K)=0を結論することはできない。 きちんと書いておこう。 全事象をΩ、K={k∈N | 1≦k<∞}とする。 Kは事象の族F⊂2^Ωの元でなければならず、 さらにP(Ω)=1、P(K)=0を満たす必要がある。 これを満たすという、あなたが考えた確率空間を書いてみなさい。" A (以下回答) A1.まず、ご指摘の点は、確かに当たっているが、順番に行きましょうね なお、あまり難しく考えると、嵌まってしまうと思いますよ( >>188 で指摘したように「極限を考えることができない」とかね ) つづく A2.(まず、現代確率論のテキストから。測度論ベース確率論の基本をまず押さえておきましょう。) 1)原隆先生>>146 より 確率論 I,確率論概論 I Last modified: October 08, 2002 http://www2.math.kyushu-u.ac.jp/ ~hara/lectures/02/pr-grad-all.pdf 講義のレジュメをまとめたもの (2002.10.08) (抜粋) 1.1 確率論の舞台? 事象と標本空間 確率論の究極の目的はこの世の中の色々な現象を解き明かす(手助けになる)ことにあると僕は考えるが,初めか ら世の中の現象を扱うのはなかなか大変である.そのような場合には,まず,目的の現象を数学的に扱いやすい形 に変形し(モデル化),そのモデルを考えるのが良い. 数学としての確率論で扱うのは上で述べたプロセスの前半,数学的なモデルの解析が主である. 定義1.1.1 (標本点と標本空間,有限バージョン) 一回の実験の結果として起こりうるものを根元事象または標本 点と呼ぶ.標本点の全体からなる集合を標本空間(sample space)Ω と言う. このサイコロの例では,根元事象はE1,E2,E3, . . .,E6 のどれか(ここでEj はサイコロのj の目が出ると言う こと)であり,標本空間は{E1,E2, . . .,E6} である. 標本空間が有限でない場合はいろいろとややこしいことが起こるので,上の定義は根元事象が有限個しかない(つ まり,標本空間が有限集合)の場合のものと理解されたい.(無限の場合は後述).この講義では標本空間が有限の 場合(および有限からのアナロジーで理解できる場合)から出発し,段々と深いところに入っていくつもりである. 定義1.1.2 (事象,有限バージョン) 標本空間が有限集合の時,数学的には事象とは単に標本空間の部分集合,つ まり「根元事象の集まり」のことである.なお,事象には空集合(起こり得ないこと),および標本空間全体も含 めて考える. サイコロの例で言えば,事象の例としては「2と3の目がでること」「偶数の目が出ること」「6の目が出ないこ と」などがある. つづく >>222 つづき 以上のをまとめると,以下の「事象の公理」になる.今までは故意にΩ が有限集合の場合を考えてきたが, Ω が無限の時には以下のように考える. 定義1.1.3 (事象の公理=可測空間,無限でもいけるバージョン) Sample Space Ω が与えられたとき,Ω の事象 の集まりとは,以下を満たすΩ の部分集合の集まり(部分集合族)F のことである. 1. F ∋ Φ 2. E ∈ F ならばE^c ∈ F 3. E1,E2,E3, . . . ∈ F に対し,∪{i=1〜∞}Ei ∈ F ・F はΩ のσ-field と呼ばれる. ・このバージョンになると,もはや「Ω の全ての部分集合を事象と認める」とは言っていない事に注意.事象 と認めるのはΩ のσ-field F の元になっているような,特別な部分集合だけである.このような特別の部分 集合にのみ,確率を割り振るのである(以下参照). 1.2 数学における確率 これからいよいよ,「確率」を割り振っていこう. 数学ではある意味で「天下りに」確率を定める.標本空間が有限集合の場合から始めよう.標本空間Ω = {e1, e2, . . . , eN} を考える(ej が根元事象). 根元事象の起こり易さpj (j = 1, 2, . . .,N)をすべて与えれば確率が決まったと言えるのではないか? では,この根元事象の確率pj はどんな性質を満たすべきだろうか?まず,これは確率だから0 と1 の間にない といけない.更に,Ω そのものというのは全事象だからこの確率は1 であるべし.要するに 0 ? pj ? 1, Σ{j=1〜N} pj = 1 (1.2.1) であればよい,ということになる.そして,根元でない事象E = {e1, e2, e3, . . . , en} については, (E の確率)= Σ{j=1〜n} pj (1.2.2) となるはずである. (ただし,標本空間が有限の場合).要するに ? sample space Ω 上に根元事象の確率pj を(1.2.1) を満たす形で与え, ? 根元事象でない一般の事象E の確率を(1.2.2) で計算する. つづく >>223 つづき 標本空間が無限の場合は大抵の根元事象の確率はゼロであり(でなければ確率の和 が1 にならない!),根元事象から出発することはできない.そのために,(根元事象から出発しない)抽象的な確 率の性質を公理としてまとめておく. 定義1.2.1 (確率の公理,有限バージョン) 有限な標本空間Ω が与えられたとき,Ω 上の確率(または確率測度) とは,以下を満たすΩ 上の関数P のこと:すなわち,Ω の部分集合E のそれぞれについて関数の値P[E] が定ま り,かつ 1. 全てのE ⊂ Ω に対して0 ? P[E] ? 1. 2. P(Ω) = 1 3. E1,E2,E3, . . . ⊂ F がmutually exclusive,つまり「i not= j ならばEi ∩ Ej = Φ」,のとき, P(∪i Ei) =Σi P(Ei) が成り立つ.なお,標本空間Ω とその上の確率測度P をあわせて確率空間と言い,(Ω, P) と書く. 定義1.2.2 (確率の公理,一般バージョン) 事象の公理を満たす標本空間Ω とσ-field F が与えられたとき,すな わち可測空間(Ω,F) が与えられた時,(Ω,F) 上の確率(測度)とは,以下を満たすF 上の関数P のこと..すなわ ち,F の元E のそれぞれについて関数の値P[E] が定まり,かつ 1. 全てのE ⊂ Ω に対して0 ? P[E] ? 1. 2. P(Ω) = 1 3. E1,E2,E3, . . . ⊂ Ω がmutually exclusive,つまり「i not= j ならばEi ∩ Ej = Φ」,のとき, P(∪{j=1〜∞} Ei) =Σ{j=1〜∞} P(Ei) が成り立つ.なお,標本空間Ω とσ-field F,その上の確率測度P をあわせて確率空間と言い,(Ω,F, P) と書く. つづく >>224 つづき この定義は,有限の場合とほとんど変わらない.唯一の違いは確率P[E] が計算できるもの(つまり事象E)がΩ の部分集合全てではない可能性があることで,そのために「有限バージョン」では「全ての部分集合E に対して」 となっていたところを「F の元であるE に対して」と書き直してあるところである. なお,有限の場合のσ-field F はΩ の部分集合全体にとるのが自然であり,実際,定義1.2.1 でもそうした.だ から,この場合はF が自明なのでF を省略して(Ω, P) と書いた.しかし,Ω が無限の場合はF として色々な可 能性がある.そのため,どのようなF を考えているのかを明記する必要があるので,確率空間として(Ω,F, P) と 書くのである.以下ではΩ が有限の場合でも形式的に(Ω,F, P) と書くことが多いが,その場合でも(おそらくい つでも)F はΩ の部分集合全体と解釈する. 1.3 事象の独立性と条件付き確率 標本空間が有限の場合にはまず「事象」について「独立性」「条件付き」を考える方が直感 的であると思うので,ここに載せることにした. 定義1.3.1 (独立な事象) 確率空間(Ω,F, P) 中の事象E,F ∈ F が, P[E ∩ F] = P[E] P[F] (1.3.1) を満たすとき,F とE は独立な事象であると言う. 日常言語で言えば,E とF が独立とは,E とF の起こり方が無関係(F が起こっても起こらなくても,E の 起こり方には影響がない)と言う場合にあたる. (引用終り) つづく >>225 つづき 2)重川 一郎 京都大学大学院理学研究科数学教室 https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ ~ichiro/index_j.html https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ ~ichiro/lectures/2012bpr.pdf 2012年度前期 確率論基礎 (講義ノート PDF file) 重川 一郎 京都大 (抜粋) 第1章確率空間と確率変数 確率空間 基本的にσ-集合体では加算個の演算が自由にできる.確率論では可測空間に,確率Pを付加したものを考える. 定義1.3 可測空間(Ω、F)上の測度PでP(Ω) をみたすものを確率測度 という.すなわち次の条件がみたされる: 略 これらを組にした(Ω、F、P)を確率空間という. Ωを全事象,または標本空間 という. Ω の要素ω を根元事象 または標本という. F の要素A を事象 といい,その補集合A^c =Ω\A を余事象 という.A∪Bを積事象,A∩B を和事象,Φを空事象と呼ぶ. 例1.1 サイコロ投げの場合 確率空間として次のものを準備すればよい. Ω={1,2,・・・,6}^N ∋ ω=(ω1,ω2,・・・) ωn は1,2,・・・,6 のいずれかで,n 回目に出た目を表す.確率は η1, η2,・・・ηn を与えて P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)=1/6^n と定めればよい.これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが,Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる. (引用終り) (私からの補足)σ-集合体Fについては、ここに数学的明示はないが、今回の時枝問題を考える上では、この程度で良いと判断する。(なお、Kolmogorovの拡張定理 は、過去スレで出た記憶あり) つづく >>227 つづき 3)西山 茂 小樽商科大学ビジネススクール http://www.otaru-uc.ac.jp/ ~nisiyama/Books/KisoToukei/KisoToukei.html 平成29年2月20日 「基礎の徹底統計学」(エコノミスト社) (2004/03) http://www.otaru-uc.ac.jp/ ~nisiyama/Books/KisoToukei/EbookTextChapter2.pdf 第2章 確率分布 (抜粋) 2.2 離散型変数から連続型変数へ 閉区間[0,1]内の任意の実数を「等しい確率」でとる確率変数Xを考えてみよう。横軸にXがとる値、縦軸に確率をとって、確率変数X の確率分布図を描くことができるだろうか。この場合、Xのとる値は任意の実数だから、根元事象は一つ一つの実数値のように思われる。 しかし実数は[0,1]内に無限個あるので古典的確率を考えることはできない。さらに確率分布を「棒グラフ」として描くこと自体が不可能になることは明白であろう。連続型確率変数の確率分布を考えるときには、離散型変数とは違った表現の仕方をする必要が出てくる。 確率分布を描くことができないにせよ、たとえばXが0から1/2までの値をとる確率が0.5であることは直観的に明らかだろう。ということはP(0.5 ≦X≦1)=1-0.5=0.5となるはずである。今度は区間[0,0.5]内で同様に考えるとP(0≦X≦1/4)=0.25になるはずである。 このように個々の実数値を根元事象と考えると妙な話しになってしまうが、「確率は起こりうる事象を集めた集合の部分集合に対して与える数値である」という基本にさかのぼると、いまの例では区間[0,1]の部分区間に対して確率を定めればよいことがわかる。 区間[0,1]の長さは1だから、その区間の部分集合、つまり任意の区間に対して、区間の長さを確率にとればよいわけである。こうすると連続型確率変数でも離散型確率変数と同じ考え方で確率分布を考えることが可能になる。 区間の長さを確率にすればよいと述べたが、それは区間[0,1]の中のどの値も等しい可能性でとるような確率変数を考えているからである。一般的には、Xの値の中でも現れやすい値と現れにくい値がある。 そこで連続型確率変数の分布を表現するには、図2.2のように全面積が1となるような曲線f(x)で分布の形状を示し、確率変数Xが区間[a,b]に入る確率P(a≦X≦b)は (式略) のように積分計算をして面積で表す。図2.2で斜線をつけているのはP(X ≦a)である。 つづく >>228 つづき A3.(以下、回答ですが、上記の3つの文献を根拠にした回答であることを最初にご注意申し上げておきます。おかしな突っ込みは、自爆ですよ。) 1)さて、今回の時枝問題では、まず、箱にサイコロの6までの数を入れることを考えよう。 上記重川先生の「例1.1 サイコロ投げの場合」に範を取れば、 「Ω={1,2,・・・,6}^N ∋ ω=(ω1,ω2,・・・) ωn は1,2,・・・,6 のいずれかで,n 回目に出た目を表す. 確率は η1, η2,・・・ηn を与えて P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)=1/6^n」 ここで、事象の族Fが「σ-加法的に拡張できること」は、重川先生を信じてスルーさせてもらう。 {1,2,・・・,6}^Nで、Nを自然数に取ることができるので、可算無限の箱に対応できる。 各箱1つの数当ての確率は1/6 (繰り返すが、確率空間(Ω、F、P)で、ΩとPは上記の通り。Fはσ-加法的に拡張できる範囲で事象を考えると。) 2)サイコロを10面にして0〜9までの数を入れこともできる。同様に、結論だけ書けば、各箱1つの数当ての確率は1/10 3)サイコロをP面にして0〜(P−1)までの数を入れこともできる。同様に、結論だけ書けば、各箱1つの数当ての確率は1/P 箱に入れる数として、自然数全体として、P→∞を考えると、各箱1つの数当ての確率は1/P→0に収束する (P面サイコロより、ルーレット式でP個のポケットがイメージし易いだろう) つづく >>229 つづき A4. 1)で、箱に入れる数として、自然数全体としても、すでに通常の測度論的確率論からはみ出しているという気がする (時枝記事では、”有名なヴィタリのルベーグ非可測集合”類似を理由として、測度論的確率論からのはみ出しを論じているが、こちらの「1/P→0に収束する」の方が深刻だろう) 2)さて、Sergiu Hart氏のPDF ”by choosing the xi independently and uniformly on [0, 1] ”について、上記A6と同じように考えることができる 即ち、区間を簡単のために、(0, 1](0を除外)として、p等分しよう。 (0, 1/p],(1/p, 2/p],・・,(i/p, i+1/p],・・,(p-1/p, p/p]となる。 (i/p, i+1/p]の区間の数を選ぶ確率は、1/pだ ここで、p→∞を考えると、各区間の数を選ぶ確率は1/p→0に収束する (なお、再度強調しておくが、上記はA6と全く同じ理屈なので、A6不成立なら、Sergiu Hart氏の” Player 1 can guarantee a win with probability 1 in game1”も不成立だよ。 ここらは、上記A2.3)西山 茂先生 小樽商科大学ビジネススクール 「2.2 離散型変数から連続型変数へ」をご参照。) つづく >>230 つづき A5.さらに、代表番号の確率を考えるために、重み付き確率を考えよう 1)まず、時枝>>12 にならって、代表の数列r、問題の数列s = (s1,s2,s3 ,・・・),決定番号dとし, dから先のしっぽは一致とする r = (r1,r2,r3 ,・・・,rd,rd+1,rd+2,rd+3 ,・・・)。で、数列sを書き直すと s = (s1,s2,s3 ,・・・,rd,rd+1,rd+2,rd+3 ,・・・)。差を取ると、しっぽが消える Δ(s,r)= s-r= (s1-r1,s2-r2,s3-r3 ,・・・,sd-1 - rd-1) ( = (s1-r1,s2-r2,s3-r3 ,・・・,sd-1 - rd-1,0,0,0,0,・・・) が正確だろうが、しっぽは無視できる) 2)だから、s1-r1=b1,s2-r2=b2,s3-r3=b3 ,・・・,sd-1 - rd-1=bd-1 と書き直すと Δ(s,r)= (b1,b2,b3 ,・・・,bd-1)となる。ここで、定義から、bd-1 not=0であることにご注意(0とすると、決定番号dが変わる) 3)ここで、まずはミニモデルとして、箱に0〜9の10通りの数を入れるとする。 上記より、Δ(s,r)で、bd-1のみ1〜9の10−1通り、他のb1〜bd-2の箱は10通り。 4)このΔ(s,r)の場合の数は、10^(d-2)*(10-1)通り 5)ここまでの議論では、列の長さ(箱の個数)Lは、無関係(有限無限含め)。 なので、まずLを有限とする。 決定番号dは、1 <= d <= Lだ。代表の数列rによる同値類の集合をTとしよう。 念のため書くと、Δ(s,r)= s-r から s = Δ(s,r)+ r と表現できて、s = Δ(s,r)+ r ∈T rは、各元で共通だから、結局、Δ(s,r)を考えれば良い。そこで、Δ(s,r)の集合をT’としよう。Δ(s,r)∈T’ 6)T’で、決定番号を考える。決定番号dは、1 <= d <= Lだ。自明だが、dが大きいほど、Δ(s,r)は何通りもできて、場合の数は多い。 例えば、d=1なら1通り、d=2なら9通り、d=3なら90通り、・・、d=iなら10^(i-2)*(10-1)通り、・・d=Lなら10^(L-2)*(10-1)通り(∵d=Lなら最後のL番目の箱は代表と一致しているから) つづく >>231 つづき 7)ここで、最初に述べた、重み付き確率を考える。上記A3の重川先生のサイコロの記法に習って書くと Ω={1(1),2(9),3(90),・・i(10^(i-2)*(10-1)),・・,L(10^(L-2)*(10-2))}、ここで、3(90)などは”d=3なら90通り”の意味で、3の札が90枚とでも思ってもらえば良い。この場合、Ωの場合の数は、10^(L-2)*(10-1)だ 8)A5に書いたように、ルーレットで、ポケットが10^(L-2)*(10-1)の物を考える。m=10^(L-2)*(10-1)とすると 確率は、d=1なら1/m, d=2なら9/m、d=3なら90/m、・・、d=iなら10^(i-2)*(10-1)/m、・・、d=LならL(10^(L-2)*(10-2)/m。 9)ここで、L→∞ を考える。つまり、大きさ無限大のルーレットを考えても良いし、ポケットと球をどんどん小さくしても良い。 ともかくも、例えば1 <= d <= 0.9L(前半9割) の 範囲の数を取る確率は、→0に収束する。 10)確率空間については、上記A3の場合に同じだ。 11)そして、再度強調しておくが、上記1)〜4)までは、Δ(s,r)= s-rとして、数列の差を取ったので、しっぽが消える。だから、数列の長さLが、有限か無限かには関係なく、成り立つ 12)(まとめ) a)”P(Ω)=1、P(K)=0を満たす必要がある”のご指摘は正しいが、列の長さLでL→∞の極限として、上記9)のように”例えば1 <= d <= 0.9L(前半9割) の 数を取る確率は、→0に収束する”という結論です b)なお、同じく”P(Ω)=1、P(K)=0を満たす必要がある”のご指摘は正しい。 が、A4の2)に示したように、Sergiu Hart氏のPDF ”by choosing the xi independently and uniformly on [0, 1] ”” Player 1 can guarantee a win with probability 1 in game1”も同じ指摘が当てはまる。 つまり、極限を考えない限り、”probability 1”は導けない(確率空間のσ-加法性から外れるだろう。*) (繰り返すが、上記A2.3)西山 茂先生 小樽商科大学ビジネススクール 「2.2 離散型変数から連続型変数へ」をご参照。) 追伸 注*)ここも、時枝先生は、間違いを犯していると思われる。”箱の任意の実数Rを、(区間ではなく)ピンポイント(1点)で当てる確率は、現代の測度論的確率論では扱えない”(σ-加法性不成立)ということ つづく >>201 どうも。スレ主です。 極限については、>>188 に書いた通りですよ >>203 どうも。スレ主です。 思うに、順序数 ω を使うと、標準的な測度論の範囲外だと思う >>222-227 で引用したテキストのσ-加法性と合わないように思います >Lebesgue 積分論のp.21 > http://www.ma.noda.tus.ac.jp/u/sh/pdfdvi/ana1.pdf ああ、そうですね。順序数ωが登場しますが、「定理6.3 で用いた♯Bn = N(アレフ) の証明」のところ、 即ち、P21の[♯Bn = N(アレフ) の証明]の上2行のみですね。 それは、私の認識と同じですよ。(=基礎論で登場するのみ) 対して、極限と∞は、テキスト全部に渡って出現しますよ ですので、解析学や積分論で、無限を扱う基本は、極限と∞ではないですか? さらに、Lebesgue 積分論のp.6で ”2.3 測度空間 R~ = R∪{±∞} として, +∞ = ∞ と表し, 便宜上, 次のように定める: a ∈ R (有限値) に対して a ±∞ = ±∞, a ×∞ = ∞ (a > 0),= ?∞ (a < 0), 0 ×∞ = ∞× 0 = 0, a/∞ = 0.” として、{±∞}を集合の要素として導入されていますよ。いわゆる拡張実数ですね (参考)https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8B%A1%E5%A4%A7%E5%AE%9F%E6%95%B0 平場 誠示先生は立場が違うようですね? 順序数ωと{±∞}を、併用されているようには、見えません。如何ですか? Lebesgue 積分論の本論部分に順序数ωを多く使用するのは、すばらしく独創的と思いますよ >>204-205 どうも。スレ主です。 ええ、同意ですよ (=「決定番号が自然数である確率は当然1です」) なお、>>229-233 をご参照下さい。(長文ご容赦) >>208 どうも。スレ主です。 これは私へのレスではないようなので、スルーします >>209 どうも。スレ主です。 >>177 へは>>188 ですでに回答済みですよ >>210 どうも。スレ主です。 これも私へのレスではないので、スルーします >>211-213 どうも。スレ主です。 >>229-233 をご参照下さい。(長文ご容赦) >>217-218 どうも。スレ主です。 >>229-233 をご参照下さい。(長文ご容赦) >箱の列の数を増やしても「決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度」は有限 意味が分かりません。100列なら決定番号は100個、n列なら決定番号はn個です それ以上に、なにかありますか?? 箱の列の数が有限なら、1つの列に一つの決定番号が決まるという意味で、決定番号は当然有限です 一方、>>219 のID:PWssPK8Jさんが書かれているように、「決定番号の値域が自然数全体」だと ここは、ポイントですね つまり、>>231-233 より、A5 5)〜9)に示しましたように、これを要約すると 「代表の数列rによる同値類の集合をTとすると、列の長さ(箱の個数)Lが有限であれば、濃度は有限だが、Lに依存し、濃度は増大する。 列の長さLが無限になれば、集合の濃度も無限になる。 任意の集合の元を取り出すと、代表の数列との比較で、決定番号dが定まる。」と 商集合の濃度が無限だから、決定番号dには上限がないと考える方が自然です。そして、実際そうなる。上記の通りです >>219 どうも。スレ主です。 これは私へのレスではないので、スルーします 追伸 なお、余談ですが「決定番号の定義から決定番号の値域が自然数全体、すなわち可算無限であることは明らかだから」は同意です(^^ >>233 補足 > 8)A5に書いたように、ルーレットで、ポケットが10^(L-2)*(10-1)の物を考える。m=10^(L-2)*(10-1)とすると > 確率は、d=1なら1/m, d=2なら9/m、d=3なら90/m、・・、d=iなら10^(i-2)*(10-1)/m、・・、d=LならL(10^(L-2)*(10-2)/m。 > 9)ここで、L→∞ を考える。つまり、大きさ無限大のルーレットを考えても良いし、ポケットと球をどんどん小さくしても良い。 > ともかくも、例えば1 <= d <= 0.9L(前半9割) の 範囲の数を取る確率は、→0に収束する。 ここ補足しておきますね 列長さ(箱の数)Lは、有限の範囲でいくらでも長くできる 例えば、マンガのように、列の長さ距離で100億光年として、箱の大きさは10cmとしましょう まあ、天文学的な箱の数です。箱に0〜9の数を入れるとして 上記で示したように、決定番号は、場合の数として、長さ100億光年の最後の箱がほぼ9割を占める 当然、前の方の箱では、そこから後ろの箱が全て一致して、それが決定番号になる確率は、ほとんどゼロ 太陽系どころか、我々の銀河内の箱でさえ、決定番号の箱になれる確率は、宝くじ当たる確率より小さい で、長さ100億光年でさえ、無限に比べればごく微小だ 100億光年の何倍でも、100億倍でも有限の範囲だ で、それをどんどん続ければどうなるかってこと そういう意味では、下記 ID:NQSYZDZ6さん、正解に近い が、正しくは、決定番号に上限はない。上限がないという意味での、無限です。上限がないから、上記はどんどん続けられる・・。その結果・・、分かりますよね (引用) 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む28 より http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1483314290/68 68 名前:132人目の素数さん[] 投稿日:2017/05/23(火) 10:22:45.67 ID:NQSYZDZ6 (抜粋) 決定番号がなんかツボっぽいなw これって常識的に考えると 「一応自然数だけど、人間が生きてる間に その桁を全て読むことができないような スッゲェバカでかい数」 が出てくるよね (引用終り) >>221-233 私の問いは『確率空間を書いてください』です。 余計なことは言いませんので、あなたも余計なことは書かないでください。 >>196 > >>187 > > > > この場合、L→∞の極限では、1<= L <∞ の決定番号は、零集合として存在しうる > > >『よって決定番号が有限の値を取る確率は0である』 > > >そう言いたいんでしょ? Yes or No? > > > > もちろん、Yesですが、力点は、”存在しうる”のところにあります。 > > ではあなたが考えた確率空間を書いてみなさい。 > 確率空間の設定なしにP(K)=0を結論することはできない。 > > きちんと書いておこう。 > 全事象をΩ、K={k∈N | 1≦k<∞}とする。 > Kは事象の族F⊂2^Ωの元でなければならず、 > さらにP(Ω)=1、P(K)=0を満たす必要がある。 > これを満たすという、あなたが考えた確率空間を書いてみなさい。 改めてあなたが>>141 で考えた確率空間について以下の質問に答えてください。 問1: P(K)=0, P(Ω)=1となるΩの定義を式で書いてください。 (2chに書きたくないなら別のところでも構いません。きちんと式で書いてください。) ※ここでK⊂2^Ω, K={k∈N | 1≦k<∞}である。 すなわちΩは自然数全体を含むことに注意せよ。 問2: Kが加法族Fの元でP(K)=0ならば、Kの補集合K~もまたFの元でありP(K~)=1である。 このことに注意して、確率が1となる事象K~を明記してください。 ※事象K~⊂Ωにどのような元が含まれるのか? ここを曖昧にせぬよう、事象K~をきちんと式で書いてください。 >>244 > ※ここでK⊂2^Ω, 失礼、K⊂Ωの書き間違いです。 >>236 >ええ、同意ですよ (=「決定番号が自然数である確率は当然1です」) つまり ∞∈N であると? 決定番号=∞ があなたの持論ですよね? >>233 > Δ(s,r)= s-rとして、数列の差を取ったので、しっぽが消える。だから、数列の長さLが、有限か無限かには関係なく、成り立つ sおよびrが無限数列の場合は無視してはダメですよ > 列の長さLでL→∞の極限 sおよびrが無限数列の場合は極限をとる前に無視した0をすべて元に戻す必要がある > Δ(s,r)= (b1,b2,b3 ,・・・,bd-1) に書き直す際に可算無限個の0を取り除いているから可算無限個の0を戻せば極限をとる必要はない >>241 > 時枝記事では確率 1-ε(= 可算無限個の箱の列の数は有限である) > と書いてあるので箱の列の数を増やしても「決定番号の集合をKとして、集合Kの濃度」は有限 と書いてありますよね 箱の列の数は 1列目: a1, a2, ... , an, ... : 決定番号d1 2列目: b1, b2, ... , bn, ... : 決定番号d2 3列目: c1, c3, ... , cn, ... : 決定番号d3 以下同様に続ければ 100列目: 決定番号d100 自然数全体の集合は可算無限濃度ですし自然数に上限はありません しかしその部分集合では話が変わります たとえば部分集合{2, 4, ... , 2n, ... }は可算無限濃度で2nに上限はありませんが部分集合{1, 3, 5}は有限濃度で上限は5です 1 < 2 < 3 < ... < n < ... から有限個を取り出した場合は必ず上限(最大値)が決まります > 100列なら決定番号は100個 ならば有限濃度なので上限max{d1, d2, ... , d100}は存在します >>231 >>233 長々と書いてるけど要は 「決定番号の確率分布が書き表せられない」 といいたいのかな? そんなこと、今頃気づいたの? >>243 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1483314290/68 ↑これもなにいいたいのか意味不明 「箱入り無数目」戦略が現実的に実行不可能なのは 代表元を選ぶ関数の存在が選択公理によっていえるだけで 実際に構築することができないから 上記の関数をつかって代表元を選べると認めたならば 決定番号がいかほど巨大であろうが決まるのだから その次の箱を選べばいいだけのこと 何の問題もない >>1 へ http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1496568298/483-486 でわざわざ図で示してるが・・・ 99列の決定番号の最大値dmax99から 残り1列dの大小の確率を求めようとすると dmax99<d となる確率が1になるように見える 一方残り1列dから、99列の決定番号の最大値 dmax99の大小の確率を求めようとすると、 dmax99<d となる確率が0となるように見える つまり 「確率1でdmax99<dとなるから、予測は失敗する」 という主張も、測度論では正当化できない おはようございます。本日の放送予定です。 都議選挙、木村沙織のふるさと八王子にて日本第一党、桜井誠と岡村みきおが演説します。 必見の価値アリ。 ※配信は桜井誠のツイキャスからリアルタイムで配信されます。是非ご覧ください。 平成29年6月27日(火) 弁士 岡村みきお、桜井誠、堀切笹美、荒巻靖彦 ほか 選挙演説 時間、場所 8時〜 高尾駅南口 11時〜 長房団地周辺巡回 15時30分〜 道の駅八王子 18時30分〜 八王子駅北口 <岡村みきお後援会> 岡村みきお 八王子未来の会 https://m-okamura.japan-first.net/ 【期日前投票期間】6月24(土)〜7月1日(土) 午前8時30分〜午後8時 【投票最終日】 7月2日(日) 午前7時〜午後8時まで 僕は今日、「解析学の大錯誤」という論文を書いた。 たった6ページだが、解析学の歴史を塗り替える革命的論文である(笑 この論文で僕が否定、批判したのは次の定理、論法である。 デデキントの切断 ワイエルシュトラスの定理 有界な単調数列の収束 区間縮小法 コーシーの収束判定法 コーシー列による実数の定義 カントールの対角線論法 ε−δ論法 これらはすべて間違い、もしくはばかばかしいものである。 代表元を定める関数なんて簡単じゃん 同値類から任意の1元を選択すれば済むんだから >>254 >同値類から任意の1元を選択すれば済む それが選択公理 つまりわざわざ公理を設定しなければ そういう関数が存在する、とはいえない >>255 何言ってんの? 選択公理を使うと記事で名言してるのに >>252 じ〜いさん じ〜いさん あ〜たまがわるいのね そ〜よ こくぶんじゃ む〜りなのよ〜♪ >>257 お前は一石か(笑 お前のように、ケーキを食べ尽くすことはできない、 ということすら分らない○○には何を言っても無駄だろう(笑 ここの連中は 0.99999……=1 1/2+1/4+1/8+……=1 は公理だ、と確信しているような○○揃いだから、 何を言っても無駄だろう(笑 市川スレで、ケーキを食べ尽くすことはできるか、という問いに対して、 最初の量が1だから1になる、とか、 ケーキを切っていくと素粒子になるから切れない、とか、 のアホ回答を紹介してやったら、Une Pierreというクルクルパーが、 >最初の量が1だから1になる 正しいw と書いてきた(笑 こいつがいかにアホであるか丸分りだ(笑 赤恥晒しているのに、そのことに気付いていない(笑 素人爺さんはうさぎが亀を追い越せないと思ってるのかな? >>260 何が言いたいのか不明だが、お前も 1/2+1/4+1/8+……=1 だと思っているクルクルパーなのか?(笑 そんなクルクルパーは数学などやらない方がいい(笑 ペン男は1/2+1/4+1/8+……=1 は公理だ、定義だ、と 強硬に主張し続けた。 それに対してこのスレの住民は誰一人として、 それは違うよ、とは注意しなかった。 つまりこのスレの住民は全員それが正しいと思っているのだ(笑 その程度のアホ連中がスレ主をアホだバカだと嘲笑しているのだ(笑 そりゃスレ主だってたいしてえらくはない。 はっきりいうが、たいした男ではない(笑 しかしお前らだってスレ主とまったく同レベルの○○だ(笑 定義少年に至っては、0.99999……という無限小数は 0.9、0.99、0.999……という数列の極限値だと思っているらしい(笑 市川スレの一石というクルクルパーもそう思っている(笑 そんなアホなことを学校で教えられているとしたら、 それこそ由々しき大問題だ(嘆 閑古鳥が鳴いているようなので書いておくと− デデキントの切断 ε−δ論法 ↑これらはばかばかしい不要な議論である。 ワイエルシュトラスの定理 有界な単調数列の収束 区間縮小法 コーシーの収束判定法 コーシー列による実数の定義 カントールの対角線論法 ↑これらはすべて間違い。 馬鹿板はこういう人の為のもの。とにかく放置するべき。人を釣る事を考えてるだけ。 極めて無為な行為であり、騙されたらダメ。 ¥ これって正に事の本質だよね。政治家の資質って正にコレだわサ。 ■■■コミュ力だけが社会通貨となった今の日本⇒日本人がしてるのは単なる言葉遊び■■■ 要するに『相手のその場の感情に配慮しさえすれば、肝心の中身なんて何でもヨロシ』 という、仲良くする事だけが価値観の、云わば日本文化の真の姿がココにあるって感じ ですわ。相手に嫌われない為だったら何でもスル、偽善者の集団。 ¥ >184 名前:132人目の素数さん 2017/06/29(木) 10:15:38.35 ID:n9pcFtpp > かつては日本も職人が社会進出していて、made in japan が世界展開した時代の > 企業は、技術者が創業者だった。コミュ力だけが社会通貨となった今の日本で > ソニーやシャープや東芝がどうなったかは、誰もが知っている。 > 仲良くする技術で物が売れるのは、売る物があっての話だということ。 > 3番目のグループの右側の男 "SWALLA" - Jason Derulo ft Nicki Minaj Dance | @MattSteffanina Choreography https://www.y ◆■outube.com/w◆■atch?v=vy◆■leKZJXBN8 "DOWN" - Fifth Harmony ft Gucci Mane Dance | @MattSteffanina ft Bailey Sok https://www.y ◆■outube.com/w◆■atch?v=_ly◆■HJP5TxWQ "HUMBLE" - Kendrick Lamar Dance | @MattSteffanina (ft Devvon Terrell) https://www.y ◆■outube.com/w◆■atch?v=v◆■tE3kgo4WII "EL CHAPO" - Skrillex & The Game Dance | @MattSteffanina ft Kenneth San Jose https://www.y ◆■outube.com/w◆■atch?v=H◆■pMqCheAP6E PARTYNEXTDOOR - "Low Battery" | Nicole Kirkland Choreography https://www.y ◆■outube.com/◆★watch?v=V◆★i5dH2iBPiQ Chris Porter ft Pitbull - The Water Dance | Choreography by @_TriciaMiranda - Filmed by @T◆★imMilgram https://www.y ◆■outube.com/w◆■atch?v=4◆★TnUePIxP8I SZA (feat. Travis Scott) - "Love Galore" | Nicole Kirkland Choreography (Millennium Version) https://www.y ◆■outube.com/w◆★atch?v=2Vt◆■brprqzcs Lion Babe - Rockets ft. Moe Moks | missTiff Choreography | DanceOn Class https://www.y ◆■outube.com/w◆★atch?v=T◆■VEFp2uHPdQ Maryam Shakiba - Odissi Dance - Manglacharan Ganesh Vandana https://www.y ◆■outube.com/w◆★atch?v=5◆■2bscmW8x80 ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ 説明します。 2ch管理人に◆■★をしないと書き込めないようにされました。 YOUTUBE動画をマルチコピペ(いろんなスレに貼り付ける)するとアクセス禁止になります。 今年は7回ほどアクセス禁止にされました。 2000円の浪人を使ってるので14000円分アクセス禁止されたことになります。 なぜ2ch管理人がここまで必死なのかというとYOUTUBE動画を2chのあちこちのスレ300ヶ所に書き込んでも再生回数がぜんぜん伸びないことから 2chに人がいない=2ch管理人がIDを変えながら書き込んでるのがバレるからだと思います。 YOUTUBE動画を300ヶ所に書き込んでも1時間に再生回数が20回くらいしか伸びないこともよくあるんです。 以前からYOUTUBE動画を2chにマルチコピペするとそのYOUTUBE動画に削除依頼がされてYOUTUBE動画を消されたりマイナスを押されたりの 嫌がらせをされてたんだけど、削除依頼しても削除できないのだと最近はすぐにアクセス禁止をするようになりました。 裏でこのような暗闘があるんです。 ★★★忖度と処世術に汚染された日本人:権威主義的な支配と損したくない人達★★★ 〜〜〜芳雄氏が言う『研究者としての基本的態度』とは一体何だろうか〜〜〜 佐藤幹夫:自分自身の素朴な疑問に真剣に耳を傾ける。⇒不滅の金字塔を打ち立てる。 糞父芳雄:人間関係を駆使し他人を操り根回しを行う。⇒ハリボテお教授として君臨。 隠蔽の財務省、嘘吐きの文科省、そして問答無用に屈服させる官邸。コレでも先進国? (佐藤師がしてたのは本物の研究だ。だが)芳雄氏がしてたのはケケケ、ケンキュウ。 外見を繕って偉そう見せさえすれば何でもヨロシ。ほんで教授になりさえすれば研究の 中身なんて何でもヨロシ。そもそも論文なんてモンは、外国の権威ある雑誌に掲載され さえすれば、その中身のギロンなんて何でもヨロシ。そやし適当に書いてしまえ〜〜〜 中身がダメだと知ってて、ソレでもSTAP論文を外国に投稿して受理される。発覚したら 適当に言い逃れる醜い態度。オツムのダメな大学院生に「虚偽の良品ラベル」を貼って 世間に出荷するハリボテ大学は詐欺行為そのもの。世間に媚びを売って客商売に徹し、 『売れさえすれば学生の脳の質なんて何でもヨロシ』と居直る大学。そしてブランド名 だけを見て仕入れる世間。●●は一流大学やさかい、きっと優秀なエリートやろwww 中身を何も説明しないで、問答無用に上から押し付ける。ソレをイチャモンで騒いで、 そして邪魔して潰そうとする周囲の下々。大学教員も国会議事堂も、そして馬鹿板人の 遣ってる事も皆同じだ。日本人はバカ民族であり、今は外国にもちゃんとバレてるので 海外からも軽蔑されるだけであり、そのうちにどの国からも信用されなくなるだろう。 近視眼的で打算的な人生観を息子に押し付ける父親と、大脳に栄養が足りてない連中が 跋扈する永田町や霞が関に支配される国に住む不幸、一体どうしてくれるというのか。 ☆☆☆数学徒が馬鹿板をしたらダメ。さもないと国家議事堂みたいになります。☆☆☆ ¥ >>265-266 お前らのようなクルクルパーに言われたくない(笑 ソレでエエ。馬鹿板は全部がアンタの場所やし全部使え。他の誰にもカキコさせるな。 ¥ ここの連中は、呆れたことに、 0.99999……=1 1/2+1/4+1/8+……=1 は現代数学の公理だ、定義だ、と狂信しているような○○ばかりだ(笑 極限値の意味さえ分っていない薄馬鹿の巣だ(笑 ¥という男は昨年も出ていたが、 0.99999……→1 1/2+1/4+1/8+……→1 だということは分っているのか?(笑 こんな常識的なことさえ、ここのアホどもは分っていないのだ。 スレ主もその一人で、こんな簡単なことさえ分っていないから、 議論に参加せず、コピペで話題を逸らし逃げてばかりいる(笑 自身がないから他人にばかり頼ろうとする(笑 いろんな数学者のサイトや本のコピペばかりだ(笑 だからバカにされるのだ(笑 悪い男ではないが、もっと自分の言葉で語らなければならない。 2chというのはコピペの場ではないはずだ。 >>266 >>268 >>270 >>272 ¥さん、どうも。スレ主です。 お元気そうでなによりです。 回答にあたって、測度論と確率空間をあらためて、勉強していました・・(^^ まあ、いままで、勉強が上滑りだったと、あらためて思っています・・(^^ つづく >>274 つづき そこで >>235 の補足資料下記追加(このスレの余白は十分ありますので(^^) >Lebesgue 積分論のp.21 >>203 > http://www.ma.noda.tus.A ^c.jp/u/sh/pdfdvi/ana1.pdf これ、下記やね http://wiki.ma.noda.tus.A ^c.jp/pk/ma/ 東京理科大 数学科 http://www.ma.noda.tus.A ^c.jp/u/sh/ S.HIRABA's Study Room 平場 誠示 [平場研究室] Mathematics and Probability [数学と確率] http://www.tus.ac.jp/ridai/doc/ji/RIJIA01Detail.php?act=& ;kin=ken&diu=33b8 平場 誠示 教授 東京理科大学 理工学部 数学科 1993-1999 大阪市立大学理学部助手 1999-2000 大阪市立大学理学部講師 2000-2003 東京理科大学理工学部講師 2003-2007 東京理科大学理工学部助教授 2007- 東京理科大学理工学部准教授 つづく >>275 つづき http://www.ma.noda.tus.A ^c.jp/u/sh/ 講義ノート 平場 誠示 http://www.ma.noda.tus.A ^c.jp/u/sh/pdfdvi/ana1.pdf (上記>>203 Lebesgue 積分論に同じ)解析学 1 (3年通年)37p ルベーグ積分論 ana1.pdf 419kb ('16/12/01) (抜粋) 1.1 測度とは何か? 高校までに1 点の長さは0 として, 区間[0, 1] の長さは1 として習って来たであろう. では次の計算はどこがおかしいのだろうか?(ここでは長さを| ・ | を用いて表す.) 1 = |[0, 1]| = Σ {x∈[0,1]} |{x}| = 0. 区間[a, b] (a < b) の長さをb ? a と定義するのは問題ないであろう. では1 点の長さを0 とするのがまずいのであろうか? しかしこれを正とすると, 場所に寄って長さが変わるというのは考えにくいので, 全て同じ値として, それを無限にたすと無限大になり, 1 = ∞ となってしまう. それに|{x}| ? |[x, x + 1/n]| = 1/n → 0 (n → ∞) から|{x}| = 0 とするのも妥当であろう. 答えは, 実は, 上の足し算がまずいのである. 我々に許される足し算は有限和の極限としての無限和, 即ち, 可算までなのである. 無限和=可算無限和=有限和の極限. では長さの測れ る集合(可測集合) とはどのようなものであろうか?それがLebesgue 可測集合と呼ばれるもので, 測度とはこのように測れる集合や許される演算などを明確にし, 長さというものをより厳密にし, さらに一般化したものを表すのである. 大事なことは, 全ての演算が可算無限までしか許されないということである. つづく >>276 つづき 2 可測集合と測度(Measurable sets and Measures) 以下では, X を集合として, その全部分集合族を2^X で表す. 2.1 σ-加法族 定義2.1 X の部分集合族F, i.e., F ⊂ 2^X が (1) Φ ∈ F (2) A ∈ F =⇒ A^c ∈ F (3) A1,A2, ・ ・ ・ ∈ F =⇒∪{n=1〜∞}An ∈ F をみたすときσ-加法族(σ-additive class) またはσ-集合体(σ-field) という. 問2.2 次の集合族A は集合体であるがσ-集合体ではないことを示せ. (1) X が無限集合のとき{A ⊂ X : A かA^c が有限集合(Φ も含む)} (2) X = R,-∞ ? a ? b ? ∞ に対し, (a, b] の形の区間の有限和で表される集合 ∪{k=1〜n} (ak, bk] 全体, 但しb = ∞ なら(a,∞), a = b ならΦ とみなす. 2.3 測度空間 R~ = R∪{±∞} として, +∞ = ∞ と表し, 便宜上, 次のように定める: a ∈ R (有限値) に対して a ±∞ = ±∞, a ×∞ = ∞ (a > 0),= -∞ (a < 0), 0 ×∞ = ∞× 0 = 0, a/∞ = 0. ∞ を-∞ に変えても同様である. また∞-∞ や∞/∞ などは定義しない(できない). 注意 ここで注意して欲しいのは∞=∞ = ∞× 1=∞ = ∞× 0 = 0 などという計算をしてはいけない! ということである. 上の無限大はあくまで, 有限な値からの極限として考えるべきものである. つづく >>277 つづき http://www.ma.noda.tus.A ^c.jp/u/sh/pdfdvi/16ProbRw.pdf 数理統計学 2 (3年後期)確率論の基礎とランダムウォーク 平場 誠示 2016年度 (抜粋) 1 確率論の基礎(Basics of Proability Theory) 1.1 確率空間と確率変数(Probability SpA^cees and Random Variables 確率論においては, 必ず, ある適当な確率空間(Ω,F, P) があり, その上で定義された, ある確率変数X を対象として, その色々な性質について調べて行こうとする. ここで(Ω,F, P) が確率空間(probability spA^ce) とは ? Ω はある集合(元をω ∈ Ω で表す) ? F (⊂ 2^Ω) はΩ 上のσ 集合体(σ-field); (2^Ω はΩ の全部分集合族) (i) Ω ∈ F (ii) A ∈ F ⇒ A^c ∈ F (iii) An ∈ F (n = 1, 2, . . .) ⇒ ∪An ∈ F 確率空間においては, A ∈ F を事象(event) と呼ぶ. ? P = P(ω) は可測空間(Ω,F) 上の確率測度(probability measure), i.e., 全測度1 の測度; P : F → [0, 1] は集合関数で次をみたす. (i) P(Ω) = 1 (ii) An ∈ F (n = 1, 2, . . .) が互いに素⇒ P(∪An) =ΣP(An) (σ 加法性) つづく >>278 文字化け訂正 >>277 つづき http://www.ma.noda.tus.A ^c.jp/u/sh/pdfdvi/16ProbRw.pdf 数理統計学 2 (3年後期)確率論の基礎とランダムウォーク 平場 誠示 2016年度 (抜粋) 1 確率論の基礎(Basics of Proability Theory) 1.1 確率空間と確率変数(Probability SpA^cees and Random Variables 確率論においては, 必ず, ある適当な確率空間(Ω,F, P) があり, その上で定義された, ある確率変数X を対象として, その色々な性質について調べて行こうとする. ここで(Ω,F, P) が確率空間(probability spA^ce) とは ・ Ω はある集合(元をω ∈ Ω で表す) ・ F (⊂ 2^Ω) はΩ 上のσ 集合体(σ-field); (2^Ω はΩ の全部分集合族) (i) Ω ∈ F (ii) A ∈ F ⇒ A^c ∈ F (iii) An ∈ F (n = 1, 2, . . .) ⇒ ∪An ∈ F 確率空間においては, A ∈ F を事象(event) と呼ぶ. ・ P = P(ω) は可測空間(Ω,F) 上の確率測度(probability measure), i.e., 全測度1 の測度; P : F → [0, 1] は集合関数で次をみたす. (i) P(Ω) = 1 (ii) An ∈ F (n = 1, 2, . . .) が互いに素⇒ P(∪An) =ΣP(An) (σ 加法性) つづく >>279 つづき https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%86%E5%90%88%E4%BD%93 集合体 ・field of sets: 集合が集合演算について成す体状の数学的構造。有限加法族を参照。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%89%E9%99%90%E5%8A%A0%E6%B3%95%E6%97%8F 有限加法族 定義 空でない集合 S 上の部分集合族 M ⊂ 2S が和 ∪ と補集合をとる集合演算 c について閉じていて、和 ∪ に関する中立元 ? を持つとき、M を有限加法族または単に加法族と呼ぶ。 A1, A2 ∈ M ⇒ A1 ∪ A2 ∈ M, A ∈ M ⇒ Ac ∈ M, ? ∈ M. また、M ⊂ 2S が積 ∩ と対称差 Δ について閉じていて、積 ∩ に関する中立元 S を含むとき、M を集合体と呼ぶ。 A1, A2 ∈ M ⇒ A1 ∩ A2 ∈ M, A1, A2 ∈ M ⇒ A1 Δ A2 ∈ M, S ∈ M. 有限加法族の条件は加法的な一つの演算 ∪ に関する構造に注目していて、集合体のほうは積 ∩ と対称差 Δ の二つの演算がつくる集合環の構造に注目しての命名であるが、この二つの定義の条件は互いに同値であり、これらはまったく同じ概念を定める。また、これら(が含む集合環の)の条件から帰納的に ・A_{1},A_{2},・・・ ,A_{n}∈ M → ∪{k=1〜n}A_{i}∈ M ・A_{1},A_{2},・・・ ,A_{n}∈ M → ∩{k=1〜n}A_{i}∈ M など、有限回の集合演算に関して閉じていることが示せる。 つづく >>281 つづき 付加構造を持つ集合体 完全加法族と可測空間 ある集合 X 上の有限加法族 F は、それが可算和・可算交に関して閉じているとき、完全加法族と呼ばれる。このとき、集合体 (X, F) は可測空間と呼ばれ、可測空間の複体は可測集合と呼ばれる。 測度空間とは、三つ組 (X, F, μ) であって、μ が可測空間 (X, F) 上の測度であることをいう。μ が確率測度であるときには、測度空間を確率空間、その底にある可測空間を標本空間と呼ぶ。 標本空間の点は標本と呼ばれ、可能性のある結果を表していると同時に、可測集合(複体)は事象と呼ばれ、確率を割り当てることによって結果の性質を表現していると考えられる(標本空間と言う用語は単に可測空間の底集合の意味で用いられることも多い。 任意の部分集合が事象である場合にはなおさらである)。 測度空間や確率空間はそれぞれ測度論や確率論において基本的な役割を果たす。 つづく >>282 つづき https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%8C%E5%85%A8%E5%8A%A0%E6%B3%95%E6%97%8F 完全加法族 数学における完全加法族(かんぜんかほうぞく、英: completely additive class [of sets])、可算加法族(かさんかほうぞく、英: countably additive class [of sets])あるいは (σ-)加法族、σ-集合代数(シグマしゅうごうだいすう、英: σ-algebra [of subsets over a set])、σ-集合体(シグマしゅうごうたい、英: σ-field [of sets])[注 1]は、 主な用途として測度を定義することに十分な特定の性質を満たす集合の集まりである。特に測度が定義される集合全体を集めた集合族は完全加法族になる。 この概念は、解析学ではルベーグ積分に対する基礎付けとして重要であり、また確率論では確率の定義できる事象全体の成す族として解釈される。完全加法族を接頭辞「完全」を付けずに単に「加法族」と呼ぶことも多い(つまり、有限加法族の意味ならば接頭辞「有限」を省略しないのがふつう)ので注意が必要である[1]。 集合 X 上の完全加法族の定義は「集合 X の部分集合からなる族 Σ であって、可算回の合併、交叉と補演算という集合演算について閉じていて、合併についても交叉についても単位元を持つようなもの」である。 集合 X 上の σ-集合代数の定義は「X の部分集合の空でない族 Σ で、X 自身を含み、補集合を取る操作(補演算)および可算な合併に関して閉じているもの」である。 即ちこれは、有限加法族あるいは集合代数であって[注 2]、かつその演算を可算無限回まで含めて順序完備(英語版)化したものになっている。集合 X とその上の完全加法族 Σ との対 (X, Σ) は可測空間と呼ばれる集合体になる。 例えば X = {a, b, c, d} とすると、X 上の完全加法族となる集合族の一つは Σ = {??, {a, b}, {c, d}, {a, b, c, d}?} で与えられる。 より有用な例は、実数直線の部分集合族で、全ての開区間から始めて、それらの可算合併・可算交叉・補演算を取ることをそれらの演算がすべて閉じるようになるまで繰り返して(つまり、開区間を全て含む最小の完全加法族)得られる完全加法族である。得られた完全加法族はボレル σ-集合代数と呼ばれる(ボレル集合の項を参照)。 つづく >>283 つづき https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ ~hino/index_j.html 日野正訓のホームページ 京都大学 大学院理学研究科 数学教室 https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ ~hino/jugyou.html 2017年度授業関係資料等(日野正訓) https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ ~hino/jugyoufile/AnalysisI170418.pdf 解析学I(2016年度前期)日野正訓 京大 20170622版 (抜粋) 0.4 記号の約束など 集合R ∪ {±∞} をR~ で表す*)18.+1をしばしば単に1とかく.R での演算等を以下のように 定める.(以下,複号同順) 実数に関する演算は通常通り. a ∈ R に対して,-∞ < a < +∞ a ∈ R に対して, ? a + (±∞) = ±∞, ±∞+ a = ±∞ ? a > 0 のとき,a x (±∞) = ±∞, ±∞x a = ±∞ ? a < 0 のとき,a x (±∞) = ?∞, ±∞x a = ? ∞ 注*)18 R の位相については,x ∈ R の基本近傍系はR でのそれと同じで, +∞ の基本近傍系を{a,+∞] | a ∈ R}, -∞の基本近傍系を{-∞, a] | a ∈ R} と定める.一般位相について不得意な人は 「実数列が正(負)の無限大に発散するときR においては+∞,-∞ に収束すると解釈する」と理解しておけば間違いはない. つづく >>285 つづき 1.2 幾つかの例 測度の例を幾つか挙げる.大抵の非自明な測度は,情報のすべてを明示的に書き下すことは期待 できず,普通は5 節で論じる構成定理を通じて,存在を保証したり間接的に情報を得るのみである ことに注意する.以下の例のうち最初の3 つは,すべての可測集合の測度を具体的に与えていると いう意味で大変単純なものである. 1.2.1 数え上げ測度 (X, M) を任意の可測空間とする.A 2 Mに対して,μ(A) を集合A の元の個数(∈ N∪{0,+∞}) と定めると,μ は(X, M) 上の測度となる.μ を数え上げ測度(counting measure) という. 1.2.2 可算集合上の測度 X を高々可算集合,M = 2^X とし,φ をX 上の[0,+1]-値関数とする.A ∈ Mに対し, μ(A) =Σx∈A φ(x) と定めると,μ は(X, M) 上の測度である. ・ 問. 高々可算集合X とM= 2^X に対して,(X, M) 上の測度はこのようなものに限られることを示せ. 1.2.3 Dirac 測度 略 1.2.4 1 次元Lebesgue 測度 X = R とし,F= {(a, b], -∞ <= a <= b <= +∞の形の集合の有限和の全体} とおく. ・ 問. Fは有限加法族であることを示せ. 略 注意. 上記で,半開区間(a, b] を基準に測度を構成するのは一見不自然に見えるかもしれない. 閉区間の有限和全体は有限加法族にならず,閉区間をすべて含むような有限加法族 はFを含むので(確認せよ),結局最初からFを考えた方が話が早い.「空間R を分割する」とい う見地に立てば,区間の端点の片方のみ含む集合(半開区間)を基礎とすることは自然であると考 えることもできる.右端点を含んでいるというのは全く便宜上のことであり,代わりに[a, b) の形 の半開区間を用いても構わない. 数学的には対等なのでどちらを選択しても本質的な違 いはないが,(a, b] の方を用いるのが多数派のようである. つづく >>286 つづき さて、上記を踏まえて、本題 >>244-245 >改めてあなたが>>141 で考えた確率空間について以下の質問に答えてください。 >>276 まず、平場先生 「我々に許される足し算は有限和の極限としての無限和, 即ち, 可算までなのである. 無限和=可算無限和=有限和の極限.」(σ-集合体) を押さえておきましょう。 そして、この視点から見ると 1)箱が1つ、箱に任意の実数 r ∈ (0,1] が入り、箱を開けずに数を的中する確率は? 当然、直感的には0であるし、非加算無限分の1だ。が、σ-集合体(可算)をベースとする確率空間は、構築できない。 2)箱が1つ、箱に任意の有理数 q ∈ (0,1] が入り、箱を開けずに数を的中する確率は? 当然、直感的には0であるし、加算無限分の1だ。が、σ-集合体をベースとする確率空間は、構築できない。 (ここは、>>277 の平場先生 「 問2.2 次の集合族A は集合体であるがσ-集合体ではないことを示せ.(1) X が無限集合のとき{A ⊂ X : A かA^c が有限集合(Φ も含む)}」から、”σ-集合体ではない”が言える思う。・・が、実はよく理解できなかった(証明は下記OKWAVEにあるようだ。ご参照 )(^^ ) https://okwave.jp/qa/q5924861.html aiaiai21 OKWAVE 2010-05-27 Q.σ-集合体について (1)Ωは無限集合であるとする。 A={A⊂Ω:AまたはA^cが有限集合か空集合} この集合族Aは集合体であるがσ-集合体ではないことを示せ。 略 質問者が選んだベストアンサー muturajcp 2010-05-31 略 つづく >>287 つづき そこで 問1: P(K)=0, P(Ω)=1となるΩの定義を式で書いてください。 (2chに書きたくないなら別のところでも構いません。きちんと式で書いてください。) ※ここでK⊂2^Ω, K={k∈N | 1≦k<∞}である。 すなわちΩは自然数全体を含むことに注意せよ。 問2: Kが加法族Fの元でP(K)=0ならば、Kの補集合K~もまたFの元でありP(K~)=1である。 このことに注意して、確率が1となる事象K~を明記してください。 ※事象K~⊂Ωにどのような元が含まれるのか? ここを曖昧にせぬよう、事象K~をきちんと式で書いてください。 答え(A1&2). Ωについて:>>231 にならって、決定番号dは、1 <= d < ∞、代表の数列rによる同値類の集合をT, Tの元r, としよう。 r,s ∈ T Δ(s,r)= s-r から s = Δ(s,r)+ r と表現できて、s = Δ(s,r)+ r ∈T rは、各元で共通だから、結局、Δ(s,r)を考えれば良い この視点で考えると、同値類の集合Tから、任意の元sを取り出すと、Δ(s,r)が決まり、決定番号dは、「dから先が全て0になる最大の番号」として定まる つまり、s→d という対応で、一つのdに対して複数のsが対応する。よって、dの確率を考えるときは、そのベースの同値類の集合をTを考えるべし だから、Ω=Tでしょ。 f:s→d という関数を考える。f(s)=d で、繰り返すが、r ∈ T なら、f(r)=1 f(s)=d なら Δ(s,r)= (b1,b2,b3 ,・・・,bd-1)となる。ここで、定義から、bd-1 not=0であることにご注意(0とすると、決定番号dが変わる) なお Δ(s,r)= (b1,b2,b3 ,・・・,bd-1,0,0,0,・・・・)と書いても同じ意味。”,0,0,0,・・・・”を書く手間を省いただけ で 箱に”任意の実数”を入れる場合、Ω=Tとして、これは明らかに非加算集合で、事象Fとして箱の数は数直線の1点だから、σ-集合体にはならない! よって、測度論的確率空間は、存在しない! 以前の零集合の議論は、おそらく、零集合までは間違っていないが、その後測度論的確率を論じることはできないので、そこの部分は撤回します。 追伸 あと、Sergiu Hart氏>>28 PDFのGAME2が、σ-集合体になるかどうかだが・・ >>246 Q ">ええ、同意ですよ (=「決定番号が自然数である確率は当然1です」) つまり ∞∈N であると? 決定番号=∞ があなたの持論ですよね?" A 正確には下記 決定番号=∞ ↓(下記に変更ください) 私の主張は 「時枝記事で、任意の自然数n∈N(自然数の集合)に対し、決定番号がnとなる同値類の数列が構成できる。 従って、”決定番号の重なる部分を纏めた集合”をKとして(注*)、集合Kの濃度は可算無限。」と単純です >>135 (注**) 注*) 箱には、任意の実数を入れるとすると、各決定番号dで、 2<= d の場合、dとなる数列は、非加算無限通り存在することを注意しておく 補足 注**) 詳しく書くと、K={1,2,・・,k,・・}だと。 自然数の集合N={1,2,・・,n,・・}として K ⊂ Nは自明。一方で、任意の自然数 ∀n∈Nで、n∈Kとできる。(略証は>>135 ご参照) よって、N ⊂ K ∴ K=N ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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