Archive for ‘数理空间’ Category

November 18, 2009
  •   分别抛两次硬币,无非三种情况:两正、两反、一正一反。所以,一正一反的概率是三分之一。
      问题出在哪里?
  •   有10个小球,其中6黑4红。现任意取出3个,问全部是红球的概率。是\Large \frac{C_4^1 C_3^1 C_2^1}{C_{10}^3}还是\Large \frac{C_4^3}{C_{10}^3}
      答案是后者,因为三个球是一次性取出的,而\Large C_4^1 C_3^1 C_2^1是一个一个逐次取出的,在取球的过程中就将球给排序了。
      那么,再看另外一个问法,同样是一次性取出三个球,问一黑两红的概率。是\Large \frac{C_6^1 C_4^2 }{C_{10}^3}吗?是的,之所以能够先取一个黑球再取两个红球(或者相反),是因为取黑球和取红球之间是独立的。
      再看,如果我要问,至少有一个红球的概率呢?显然应该反求没有红球的概率,为\Large 1-\frac{C_6^3 }{C_{10}^3}=\frac{100}{120}。我是不是还可以这样考虑:先取一个红球,然后再随便取两个球,无论什么颜色,这样概率就是\Large \frac{C_4^1 C_9^2 }{C_{10}^3}有问题吗?当然!\Large \frac{C_4^1 C_9^2 }{C_{10}^3}=\frac {144}{120}!可是为什么呢?因为后面随便取的2个球可能包含红球,这样的话,就犯了第二个问题的错误了。
  •   再来一个复杂一点的。6双不同的手套,任取4只。问,只有一双配套的概率。
      思路是6双中取一双,然后再设法取两只来自不同的手套。一种方法是从剩下的5双重任取2双,再从中分别各取一只,结果就是\Large \frac{C_6^1 C_5^2 C_2^1 C_2^1}{C_{12}{4}}。另一种方法是从剩下的5双10只中任取1只,然后将与该只配套的手套扔掉,接着再从剩下的8只中再取1只,结果是\Large \frac{C_6^1 C_{10}^1 C_8^1}{C_{12}{4}}。呃,又不相等了……原因只在于这里的C_{10}^1 C_8^1又给两双手套排序了,而取手套本身(C_{12}^4)是无序的。

  •   不可能事件发生的概率为0,但概率为0的不一定是不可能时间;同样必然事件发生的概率是1,但概率为1的却不一定是必然事件。这里的不一定是针对连续型随机变量而言的。
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October 28, 2009

  方差的概念从小学就开始建立了。对于一个随机变量X\mu,\sigma^2分别表示其数学期望和方差,从中随机抽取n个样本X_1,X_2,...,X_n\overline X=\sum_{i=1}^nX_i是样本均值,S^2=\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\overline X )^2是样本方差。那么为什么样本方差是除以n-1而不是n呢?

  这里涉及到一个无偏估计的概念,X是随机变量,X_i,\overline X, S^2同样也是随机变量,其中\overline X,S^2是对X总体\mu,\sigma^2的一个估计,如果\overline X,S^2的期望分别等于\mu,\sigma^2的话,就说这种估计是无偏的。容易证明E(\overline X)=\mu,但是E(S^2)=E(\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\overline X )^2)=\sigma^2的证明就不是那么显而易见了,下面我证明给大家看。记D(X_i),E(X_i)X_i的方差和期望。

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October 18, 2009

  独轮车,此独轮车绝非郭先生口中的”独轮王八拱”,而是杂技中经常看到的那种。它几乎就是自行的一个简化版,由于它仅有的一个轮子同时担当主动轮和导向轮,所以要想骑这种车,是要花费一番功夫的。

  火车,这个大家伙,想要挪动挪动,没火车头是万万不能的。它的主动轮全都集中在车头上,而导向,靠的是铁轨和它所有的车轮,火车司机也不再需要转动方向盘了。

  纵观各车,它们的前进,无不需要一个提供主动力的”轮子”来驱动整个车身,同时还需要一个用作导向的”轮子”以驶向预定的方向。不同种类的车的不同,在于对这两种目的的分配方法,不同的分配方法也导致了它们不同的特性和功用。独轮车轻便,但它不能像笨重的火车一样拉送货物,自行车明显是一种折中。

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September 19, 2009

问题1

小两口有俩娃儿,其中有一个生于星期二的男孩儿。问另一个是男孩儿的概率是多少?

  如果上面的问题略显复杂的话,那么先看下面的这个问题,
问题2

小两口有俩娃儿,其中第一个是的男孩。问第二个是男孩儿的概率是多少?

  对于问题2,由于两个孩子的性别和生日(以周记)是独立的,所以第二个是男孩的概率就是1/2。从古典概型的角度来理解,总的样本空间可以表述为Ω ={男,男},{男,女},{女,男},{女,女},第一个是男孩为事件A={男,男},{男,女},第二个是男孩为事件B={男,男}。于是,在第一个为男孩的前提下第二个是男孩的概率为1/2,即P(AB)/P(B)=(1/4)/(1/2)=1/2。我们把问题再换一个问法,

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August 2, 2009
Using Algebra:

x为列向量(x_1,x_2,\cdots,x_{2n+1}),假设去掉x_i之后,剩下来的数可以分为和相等的两等分子集,那么存在行向量a_i使得a_ix=0,其中a_i的第i个位置为0,其余2n个元素恰好有n个1和-1。

令矩阵A=[a_i],其中a_iA的第i行。那么Ax=0,我们证明x的所有元素都必然相等。

J为同样大小的全1矩阵,那么A+J除了对角线上都是1之外,其余位置都是偶数,这样矩阵行列式det(A+J)的表达式中有一个唯一的奇数,这意味着det(A+J)\neq 0,从而rank(A+J)=n,所以rank(A)\geq rank(A+J)-rank(J)=n-1

Ax=0至多一个非零解,可验证x=(1,1,\cdots,1)就是它的唯一解。

June 22, 2009
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//! 作者:Hou Fenglin
//! 程序名:euler.cpp
//! euler预测-校正法解微分方程
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <iomanip>
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May 28, 2009

地球人和外星人

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May 26, 2009

circle-triangle

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