現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む59
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この伝統あるガロアすれは、皆さまのご尽力で、
過去、数学板での勢いランキングで、常に上位です。
このスレは、現代数学のもとになった物理・工学の雑談スレとします。たまに、“古典ガロア理論も読む”とします。
それで宜しければ、どうぞ。
後でも触れますが、基本は私スレ主のコピペ・・、まあ、言い換えれば、スクラップ帳ですな〜（＾＾
最近、AIと数学の関係が気になって、その関係の記事を集めています〜（＾＾
いま、大学数学科卒でコンピュータサイエンスもできる人が、求められていると思うんですよね。
スレ主の趣味で上記以外にも脱線しています。ネタにスレ主も理解できていないページのURLも貼ります。関連のアーカイブの役も期待して。
話題は、散らしながらです。時枝記事は、気が向いたら、たまに触れますが、それは私スレ主の気ままです。
スレ46から始まった、病的関数のリプシッツ連続の話は、なかなか面白かったです。
興味のある方は、過去ログを（＾＾
なお、
小学レベルとバカプロ固定
サイコパスのピエロ（不遇な「一石」https://textream.yahoo.co.jp/personal/history/comment?user=_SrJKWB8rTGHnA91umexH77XaNbpRq00WqwI62dl 表示名:ムダグチ博士 Yahoo! ID/ニックネーム:hyperboloid_of_two_sheets （Yahoo!でのあだ名が、「一石」）
（参考）http://blog.goo.ne.jp/grzt9u2b/e/c1f41fcec7cbc02fea03e12cf3f6a00e サイコパスの特徴、嘘を平気でつき、人をだまし、邪悪な支配ゲームに引きずり込む 2007年04月06日
High level people
低脳幼稚園児のAAお絵かき
上記は、お断り！
小学生がいますので、18金（禁）よろしくね！（＾＾
（旧スレが512KBオーバー（又は間近）で、新スレを立てた） >>612
(引用開始)
「確率変数X1,X2, ...,Xn が互いに独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent, identically distributed) と呼ばれ、良く使われる。」
（逆瀬川 P27 重川なら P21）
ということを教えて
初心者には
”独立同分布”の場合のみで、取りあえずは、添え字は無視して考えて良いと
（つまりXi,やXtで、単にX1の確率空間とその分布を考えれば良いんよと。あとは、それのコピペで済むからと）
(引用終り)
これ、実は、時枝不成立の説明に繋がっています。まあ、素人さんには分らなかったかもね
１）確率変数X1,X2,・・・,,Xn ・・・ が、互いに独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent,identically distributed) という
２）この場合、上記のように、どのXnも、単一の確率空間として、確率分布も同じで考えれば良い
例えば、
コイントスならΩ=｛0,1｝で、確率1/2
サイコロならΩ=｛1,2,3,4,5,6｝、確率1/6
Sergiu Hart氏のPDF game2でΩ= {0, 1, ・・・, 9}で、確率1/10
game1でΩ= { [0, 1] | independently and uniformly }で、確率 0
３）で、これは全ての各確率変数X1,X2,・・・,,Xn ・・・ で成立します。
i.i.d. (independent,identically distributed) なので例外なし
一方、時枝記事ではある箱が99/100の的中確率になります。これは矛盾です（時枝記事に対する反例になります）
４）なお、確率過程論のテキスト（逆瀬川でも重川でもその他でも）を読んで貰えば、
確率変数X1,X2, ...,Xn ... は、有限長でも可算無限長でも、i.i.d. (independent,identically distributed) 下で、上記２）の結論は同じです（変わりなし）
なお、Sergiu Hart氏のPDF Remark.で、有限の場合を（落語における）”オチ”として最後に言及しています（＾＾
（有限の場合を（落語における）”オチ”として言及していることは、確率過程論を学んだ人には納得できるでしょうね）
スレ44 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1506848694/463 より
Sergiu Hart氏のPDF http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
つづく >>663
つづき
Sergiu Hart氏PDF
P2 の最後
“Remark. When the number of boxes is finite Player 1 can guarantee a win
with probability 1 in game1, and with probability 9/10 in game2,
by choosing the xi independently and uniformly on [0, 1] and {0, 1, ・・・, 9}, respectively.”
（参考）
http://www.f-denshi.com/000TokiwaJPN/17kakto/010prob.html
ときわ台学/確率と統計学/確率空間，確率変数
１ 確率空間
f-denshi.com 最終更新日：11/05/25
(抜粋)
はじめてこの定義を読んだ人は，ちんぷんかんぷん，意味不明にちがいない。補足説明が必要であろう。
集合Ωは標本空間とも呼ばれる。また，F とは，Ωの部分集合からなる集合(=集合族)で加法族[#]と呼ばれ，その元A∈F を確率論では事象と呼ぶ。さらにF は，Ωが整数のような離散集合ならば，可算加法族，実数のような連続集合ならばσ加法族と区別して呼ぶこともある。そして，上記のPとF の定義された集合Ωのことを確率空間と呼び，(Ω，F，P)と書くのである。
まだまだ，大変抽象的なので，どの面も等確率で現れる正四面体のサイコロを例にとり，上の定義の意味を具体的に考えてみる。
(引用終り)
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