L.O. św. Marii Magdaleny w Poznaniu, O POŻYTKACH PŁYN ACYCH Z RZUCANIA MONETA. Tomasz Łuczak

Podobne dokumenty
Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Prawdopodobieństwo geometryczne

Rachunek prawdopodobieństwa

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

Statystyka matematyczna

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w

Lista zadania nr 7 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 3

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z Populacja i próba

Metody probabilistyczne

Wykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

Rachunku prawdopodobieństwa: rys historyczny, aksjomatyka, prawdopodobieństwo warunkowe,

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, A/10

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 2

51. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń.

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

Metody probabilistyczne

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 3.

Zmienne losowe. dr Mariusz Grządziel Wykład 12; 20 maja 2014

Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa

Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 3. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń.

Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów

Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo

Wykład 6 Centralne Twierdzenie Graniczne. Rozkłady wielowymiarowe

Lista 1 1. Ile jest tablic rejestracyjnych formatu LL CCCC? A ile CC LLLL?

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie

Statystyka matematyczna

Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska)

Matematyczne kolorowanki. Tomasz Szemberg. Wykład dla studentów IM UP Kraków, 18 maja 2016

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 2 ZADANIA - ZESTAW 2

WYKŁAD 3. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03)

Sortowanie. Tomasz Żak zak. styczeń Instytut Matematyki i Informatyki, Politechnika Wrocławska

Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.

Dyskretne zmienne losowe

P (A B) P (B) = 1/4 1/2 = 1 2. Zakładamy, że wszystkie układy dwójki dzieci: cc, cd, dc, dd są jednakowo prawdopodobne.

Prawdopodobieństwo geometryczne

Statystyka i Rachunek Prawdopodobieństwa dla Bioinzynierii Lista zadań 2, 2018/19z (zadania na ćwiczenia)

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, a/15

Doświadczenie i zdarzenie losowe

Prawdopodobieństwo i statystyka

Zmienna losowa (wygrana w pojedynczej grze): (1, 0.5), ( 1, 0.5)

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Drugie kolokwium z Rachunku Prawdopodobieństwa, zestaw A

Metody probabilistyczne

Pojęcie szeregu nieskończonego:zastosowania do rachunku prawdopodobieństwa wykład 1

Prawdopodobieństwo i statystyka

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω)

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka matematyczna

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI. Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub

WYKŁAD 1. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Instytut Matematyki Uniwersytet Warszawski

Statystyka matematyczna

= A. A - liczba elementów zbioru A. Lucjan Kowalski

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Zmienne losowe i ich rozkłady

Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków

Prawdopodobieństwo i statystyka

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

Indukcja matematyczna

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Zmienne losowe. dr Mariusz Grzadziel. rok akademicki 2016/2017 semestr letni. Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

= 10 9 = Ile jest wszystkich dwucyfrowych liczb naturalnych podzielnych przez 3? A. 12 B. 24 C. 29 D. 30. Sposób I = 30.

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

Ćwiczenia z metodyki nauczania rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 11: Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 5 Estymatory nieobciążone z jednostajnie minimalną war

13 Zastosowania Lematu Szemerédiego

Wojciech Guzicki. Konferencja SEM(Kolory matematyki) Sielpia, 26 października 2018 r.

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

V Konkurs Matematyczny Politechniki Białostockiej

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Leszek Adamczyk Wykłady dla kierunku Fizyka Medyczna w semestrze letnim 2016/2017

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Transkrypt:

L.O. św. Marii Magdaleny w Poznaniu, 27.11.2015 O POŻYTKACH PŁYN ACYCH Z RZUCANIA MONETA Tomasz Łuczak

NA POCZATEK DOBRA WIADOMOŚĆ! Dzięki naszym o hojnym sponsorom: Poznańskiej Fundacji Matematycznej oraz Miastu Poznań finansujacemu program Matma jest super wykład ten nie będzie przerywany reklamami!

DWIE DROGI BADANIA ŚWIATA Rozwijanie teorii Rozwiazywanie problemów

DWIE DROGI W NAUCE Albert Einstein Pál Erdős 1879-1955 1913-1996

DWIE DROGI W NAUCE Albert Einstein Ernst Straus Pál Erdős 1879-1955 1922-1983 1913-1996

DWIE DROGI W NAUCE Sir Galahad Don Juan Albert Einstein Pál Erdős 1879-1955 1913-1996

PROBLEM PROBLEM Przypuśćmy, że mamy rodzinę F składajac a się z 2015 podzbiorów 12-elementowych 1000-elementowego zbioru A. Czy zawsze da się pokolorować elementy zbioru A dwoma kolorami tak, by żaden ze zbiorów z rodziny F nie miał wszystkich elementów pokolorowanych jednym kolorem?

A CÓŻ TO ZA... NIEMADRE PYTANIE!?! PROBLEM Przypuśćmy, że mamy rodzinę F składajac a się z 2015 podzbiorów 12-elementowych 1000-elementowego zbioru A. Czy zawsze da się pokolorować elementy zbioru A dwoma kolorami tak, by żaden ze zbiorów z rodziny F nie miał wszystkich elementów pokolorowanych jednym kolorem?

A CÓŻ TO ZA... NIEMADRE PYTANIE!?! Gdybyśmy widzieli taka rodzinę, to jakoś byśmy sobie z nia poradzili!

A CÓŻ TO ZA... NIEMADRE PYTANIE!?! Gdybyśmy widzieli taka rodzinę, to jakoś byśmy sobie z nia poradzili!

A CÓŻ TO ZA... NIEMADRE PYTANIE!?! 1000 i 2015 to nieduże liczby, więc komputer może łatwo sprawdzić, czy istnieje takie kolorowanie!

A CÓŻ TO ZA... NIEMADRE PYTANIE!?! 1000 i 2015 to nieduże liczby, więc komputer może łatwo sprawdzić, czy istnieje takie kolorowanie! Liczba kolorowań: 2 1000 10 100 Liczba atomów w naszej galaktyce 10 68 Liczba operacji na sekundę dla procesora 10GHz: 10 10 Wiek naszej Galaktyki: 10 17 s 10 68 10 10 10 17 10 100

ZAMIEŃMY NASZ PROBLEM NA MNIEJSZY... PROBLEM Przypuśćmy, że mamy rodzinę F składajac a się z 2015 podzbiorów 12-elementowych 1000-elementowego zbioru A. Czy zawsze da się pokolorować elementy zbioru A dwoma kolorami tak, by żaden ze zbiorów z rodziny F nie miał wszystkich elementów pokolorowanych jednym kolorem?

ZAMIEŃMY NASZ PROBLEM NA MNIEJSZY... PROBLEM Przypuśćmy, że mamy rodzinę F składajac a się z 2015 podzbiorów 12-elementowych 1000-elementowego zbioru A. Czy zawsze da się pokolorować elementy zbioru A dwoma kolorami tak, by żaden ze zbiorów z rodziny F nie miał wszystkich elementów pokolorowanych jednym kolorem?

ZAMIEŃMY NASZ PROBLEM NA MNIEJSZY... PROBLEM Przypuśćmy, że mamy rodzinę F składajac a się z 2015 zbiorów 12-elementowych 1000-elementowego zbioru A. Czy zawsze da się pokolorować elementy zbiorów z F dwoma kolorami tak, by żaden ze zbiorów z rodziny F nie miał wszystkich elementów pokolorowanych jednym kolorem?

ZAMIEŃMY NASZ PROBLEM NA MNIEJSZY... DEFINICJA Niech m = m(n) będzie najmniejsza liczba taka, że dla pewnej rodziny F składajacej się z m zbiorów n-elementowych, która nie da się dobrze pokolorować,

ZAMIEŃMY NASZ PROBLEM NA MNIEJSZY... DEFINICJA Niech m = m(n) będzie najmniejsza liczba taka, że dla pewnej rodziny F składajacej się z m zbiorów n-elementowych, która nie da się dobrze pokolorować, tzn. dla każdego kolorowania elementów zbiorów rodziny F dwoma kolorami istnieje zbiór F F, którego wszystkie elementy pokolorowane sa jednym kolorem.

ZAMIEŃMY NASZ PROBLEM NA MNIEJSZY... DEFINICJA Niech m = m(n) będzie najmniejsza liczba taka, że dla pewnej rodziny F składajacej się z m zbiorów n-elementowych, która nie da się dobrze pokolorować, tzn. dla każdego kolorowania elementów zbiorów rodziny F dwoma kolorami istnieje zbiór F F, którego wszystkie elementy pokolorowane sa jednym kolorem. Nasz poczatkowy problem jest równoważny pytaniu: m(12) < 2015?

m(2) = 3

m(2) = 3

m(2) = 3 m(2) > 2

m(2) = 3 m(2) > 2

m(2) = 3 m(2) > 2 m(2) 3

m(2) = 3 m(2) > 2 m(2) 3 m(2) = 3

m(3) 7

m(3) 7

m(3) 7

m(3) 7

m(3) 7

m(3) 7

m(3) 7

m(3) 7

REVENONS À NOS MOUTONS PROBLEM Przypuśćmy, że mamy rodzinę F składajac a się z 2015 podzbiorów 12-elementowych 1000-elementowego zbioru A. Czy zawsze da się pokolorować elementy zbioru A dwoma kolorami tak, by żaden ze zbiorów z rodziny F nie miał wszystkich elementów pokolorowanych jednym kolorem?

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo!

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo! Dla każdego z 1000 elementów rzućmy monet a, jeśli wypadnie reszka kolorujemy go na czerwono, jeśli orzeł na niebiesko.

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo! Dla każdego z 1000 elementów rzućmy moneta, jeśli wypadnie reszka kolorujemy go na czerwono, jeśli orzeł na niebiesko. W taki sposób łatwo będzie zobaczyć, że można uniknać zbiorów jednokolorowych!

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo!

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo! Cóż, wyglada to dość podejrzanie...

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo! Cóż, wyglada to dość podejrzanie... Po pierwsze, jeśli mamy pecha, to wszystkie elementy pokolorujemy jednym kolorem.

POMYSŁ ERDŐSA Pokolorujmy elementy zbiorów losowo! Cóż, wyglada to dość podejrzanie... Po pierwsze, jeśli mamy pecha, to wszystkie elementy pokolorujemy jednym kolorem. Po drugie mieliśmy uzasadnić, że da się zawsze pokolorować taka rodzinę zbiorów.

POMYSŁ ERDŐSA: ROZWINIECIE Pokolorujmy elementy zbiorów losowo

POMYSŁ ERDŐSA: ROZWINIECIE Pokolorujmy elementy zbiorów losowo i policzmy ile średnio otrzymamy zbiorów jednokolorowych.

POMYSŁ ERDŐSA: ROZWINIECIE Oznaczmy przez ω 1, ω 2,..., ω N wszystkie kolorowania zbioru 1000-elementowego (zauważmy, że N = 2 1000 ).

POMYSŁ ERDŐSA: ROZWINIECIE Oznaczmy przez ω 1, ω 2,..., ω N wszystkie kolorowania zbioru 1000-elementowego (zauważmy, że N = 2 1000 ). X(ω i ) - liczba zbiorów jednokolorowych w kolorowaniu ω i.

POMYSŁ ERDŐSA: ROZWINIECIE Oznaczmy przez ω 1, ω 2,..., ω N wszystkie kolorowania zbioru 1000-elementowego (zauważmy, że N = 2 1000 ). X(ω i ) - liczba zbiorów jednokolorowych w kolorowaniu ω i. EX = X(ω 1) + X(ω 2 ) + + X(ω N ) N.

EX MOŻNA OBLICZYĆ W INNY SPOSÓB... Prawdopodobieństwo ρ, że ustalony zbiór 12-elementowy A jest jednokolorowy jest równe: ρ = Pr(A jest czerwony) + Pr(A jest niebieski) = Pr( ) Pr( ) Pr( ) + Pr( ) Pr( ) Pr( ) = 1 2 1 2 1 1 + 2 2 1 2 1 2 ( 1 ) 12 ( 1 ) 12 1 = + = 2 2 2048.

EX MOŻNA OBLICZYĆ W INNY SPOSÓB... Ponieważ mamy 2015 zbiorów 12-elementowych, więc średnio EX = 2015 ρ = 2015 z nich będzie jednokolorowych. 1 2048 = 2015 2048

EX MOŻNA OBLICZYĆ W INNY SPOSÓB... Ponieważ mamy 2015 zbiorów 12-elementowych, więc średnio EX = 2015 ρ = 2015 z nich będzie jednokolorowych. 1 2048 = 2015 2048 Korzystamy tu z liniowości wartości oczekiwanej.

PONIEWAŻ EX < 1... Czyli EX = X(ω 1) + X(ω 2 ) + + X(ω N ) N = 2015 2048 < 1.

PONIEWAŻ EX < 1... Czyli EX = X(ω 1) + X(ω 2 ) + + X(ω N ) N = 2015 2048 < 1. Zatem istnieje takie kolorowanie ω, że liczba X(ω) jednokolorowych zbiorów w tym kolorowaniu wynosi 0!

OSZACOWANIA NA m(n) TWIERDZENIE ERDŐS 64 2 n 1 m(n)

OSZACOWANIA NA m(n) TWIERDZENIE ERDŐS 64 2 n 1 m(n) 2n 2 2 n.

OSZACOWANIA NA m(n) TWIERDZENIE ERDŐS 64 2 n 1 m(n) 2n 2 2 n. TWIERDZENIE RADHAKRISHNAN & SRINIVASAN 00 n log n m(n) 2 n 2n 2.

LICZBY RAMSEYA DEFINICJA Niech R = R(n) będzie najmniejsza liczba N taka, że dla każdego pokolorowania zbioru par {{i, j} : 1 i < j N} dwoma kolorami zawsze istnieje zbiór S {1, 2,..., N} taki, że S = n i wszystkie pary wewnatrz S sa pokolorowane jednym kolorem.

R(3) DEFINICJA R(3) to najmniejsza liczba N taka, że jeśli pokolorujemy wszystkie pary {{i, j} : 1 i < j n} dwoma kolorami, to zawsze znajdziemy zbiór S = {x, y, z} {1, 2,..., N}, w którym wszystkie trzy pary {x, y}, {x, z}, {x, z} sa pokolorowane jednym kolorem.

R(3)=6 R(3) > 5

R(3)=6 R(3) > 5

R(3)=6 R(3) > 5 R(3) 6

R(3)=6 R(3) > 5 R(3) 6

R(3) = 6 R(3) > 5 R(3) 6

R(3) = 6 R(3) > 5 R(3) 6

R(3) = 6 R(3) > 5 R(3) 6

R(3) = 6 R(3) > 5 R(3) 6

R(n) =? R(n) >?!? R(n) 4 n

OSZACOWANIA NA R(N) TWIERDZENIE ERDŐS 47 2 n/2 < R(n) 4 n.

OSZACOWANIA NA R(N) TWIERDZENIE ERDŐS 47 2 n/2 < R(n) 4 n. Dowód dolnego oszacowania

OSZACOWANIA NA R(N) TWIERDZENIE ERDŐS 47 2 n/2 < R(n) 4 n. Dowód dolnego oszacowania Pokoloruj pary {{i, j} : 1 i < j 2 n/2 } rzucajac moneta. Wtedy średnia liczba zbiorów n-elementowych, w których wszystkie pary pokolorowane sa jednym kolorem, jest mniejsza niż 1.

OSZACOWANIA NA R(N) TWIERDZENIE ERDŐS 47 2 n/2 < R(n) 4 n.

OSZACOWANIA NA R(N) TWIERDZENIE ERDŐS 47 2 n/2 < R(n) 4 n. Mimo, iż wiemy, że R(n) > 2 n/2, nie potrafimy udowodnić, że nie rzucajac moneta! R(n) > 1.00000000001 n

OSZACOWANIA NA R(N) TWIERDZENIE ERDŐS 47 2 n/2 < R(n) 4 n. Mimo, iż wiemy, że R(n) > 2 n/2, nie potrafimy udowodnić, że nie rzucajac moneta! R(n) > 1.00000000001 n Dlaczego?!?

CZY BÓG GRA W KOŚCI?

W FIZYCE BÓG GRA W KOŚCI!

A W MATEMATYCE I LOGICE?

A W MATEMATYCE I LOGICE? ŚW. TOMASZ Z AKWINU Zdecydowanie nie gra!

A W MATEMATYCE I LOGICE? ŚW. TOMASZ Z AKWINU Zdecydowanie nie gra! ŚW. AUGUSTYN Może i nie gra, a może i gra...

ZDANIE ERDŐSA NA TEN TEOLOGICZNY DYLEMAT

LOSOWOŚĆ, PSEUDOLOSOWOŚĆ I INNE OSOBLIWOŚCI Jest wiele przykładów na to, że liczby pierwsze sa, w jakimś sensie, losowo rozłożone wśród pozostałych liczb. Wśród wielu twierdzeń dotyczacych tego dziwnego zjawiska, jest np. wynik Erdősa i Kaca z 1940 roku, w którym pojawia się rozkład normalny. Najsłynniejsza hipoteza dotyczac a losowego rozkładu liczb pierwszych jest hipoteza Riemanna z roku 1859 roku, jeden z siedmiu problemów millenijnych.