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100個(gè)紅綠球,,讓2萬(wàn)人集體翻車,,數(shù)學(xué)家「罐中難題」引爆全網(wǎng)討論

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2024-09-03 13:47:05  網(wǎng)易

100個(gè)紅綠球,讓2萬(wàn)人集體翻車,,數(shù)學(xué)家「罐中難題」引爆全網(wǎng)討論

這道100個(gè)紅綠球的「罐中謎題」,,兩萬(wàn)多人中僅有20%能答對(duì)?這位數(shù)學(xué)家為我們揭示了,,為何概率推理謎題如此反直覺的原因?,F(xiàn)在,這些已經(jīng)掀起全網(wǎng)大討論,,它們絕不僅僅是腦筋急轉(zhuǎn)彎,,甚至還催生出了數(shù)篇學(xué)術(shù)論文,!

一道看似簡(jiǎn)單的概率謎題,竟然讓80%的人都做錯(cuò)了,?

這道題如下——

你有一個(gè)裝有100個(gè)球的罐子,,罐子看不到里面,其中有n個(gè)紅球,,「100-n」個(gè)綠球,。n為「0,100」之間的一個(gè)隨機(jī)數(shù)。你伸手進(jìn)入罐子并取出一個(gè)球,,它是紅色的,,把它扔掉后,如果你現(xiàn)在再取出一個(gè)球,,它更有可能是紅色還是綠色,?或者兩種顏色的可能性是相等的?100個(gè)紅綠球,,讓2萬(wàn)人集體翻車,,數(shù)學(xué)家「罐中難題」引爆全網(wǎng)討論!

目前,,已經(jīng)有兩萬(wàn)多人對(duì)這道題進(jìn)行了投票,,但是,只有22%的人做對(duì)了,。

你的答案是什么,?請(qǐng)等待后文公布正確答案。

今年1月份,,當(dāng)數(shù)學(xué)家Daniel Litt在網(wǎng)上發(fā)出這道題后,,引爆了眾多數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和經(jīng)濟(jì)學(xué)家的解題熱情,!

有研究者聲稱,,自己如此沉迷于這道題,以至于正經(jīng)研究都無(wú)心去做了

甚至,,還有一些哲學(xué)家,、金融家、體育分析師參與了進(jìn)來(lái),。

甚至,,這道謎題還催生了一系列相關(guān)論文,來(lái)探討謎題背后的數(shù)學(xué)意義,!

論文地址:https://sites.math.rutgers.edu/~zeilberg/mamarim/mamarimhtml/MihaiNicaAliceBob.pdf

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.16660

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.20049

可以說(shuō),,這道在線謎題真正凸顯了腦筋急轉(zhuǎn)彎對(duì)于大眾的持久吸引力。

而且,,它還展示出了我們數(shù)學(xué)直覺的局限性,,以及概率推理的反直覺性,。

Litt表示,沒有什么比出一道多項(xiàng)選擇題更令人興奮的了,,而且50000人的成績(jī)甚至比隨機(jī)選擇的還要差

這道題,,究竟為什么如此反直覺?為什么簡(jiǎn)單的概率問題,,會(huì)如此出人意料地困難,?

讓我們仔細(xì)討論一下,,是什么造就了一個(gè)偉大的謎題,。

選中紅球,下一個(gè)球是什么,?

話說(shuō)回來(lái),,在這道罐子謎題中,你的答案是什么,?

下面公布正確答案——紅色,。

怎么樣,的確十分反直覺吧,。

為什么答案不是綠色,,或二者概率相等呢?

Litt表示,,這位來(lái)自倫敦的數(shù)學(xué)研究者George Lowther的解釋,,給出了自己最為喜歡的思考方式——

想象一下,一開始有101個(gè)球排成一行,,而非100個(gè)球,,再隨機(jī)挑選一個(gè)球。

然后,,把它左邊的球涂成綠色,,右邊的球涂成紅色,再把手里的球扔掉,,便剩下100個(gè)球,。

然后,隨機(jī)選擇第二個(gè)球,,這個(gè)球?qū)?yīng)原問題中的第一個(gè)球,。問題告訴你,你選了一個(gè)紅球,,所以它在你扔掉的球的右邊,。

現(xiàn)在挑選第三個(gè)球,這個(gè)球有三種可能的位置:

1)在第一個(gè)球的左邊

2)在第一個(gè)球和第二個(gè)球之間

3)在第二個(gè)球的右邊

在這三種可能性中,,有兩種情況下,,第三個(gè)選中的球是紅色的,。所以球是紅色的概率是2/3。

另一位統(tǒng)計(jì)學(xué)博士Jonatan Pallesen提出了一個(gè)很好的啟發(fā)性解釋:

如果你去釣魚,,并很快釣到一條魚,,便會(huì)期望湖里有更多的魚。同樣,,如果你已經(jīng)拿到一個(gè)紅球,,這表明罐子里有很多紅球。

「反直覺陷阱」,,為何如此有迷惑性

不過(guò),,這一問題恰恰反映出了一個(gè)反直覺的陷阱。

按理說(shuō),,如果拿出了一個(gè)紅球,,那么甕中紅球的數(shù)量就減少了,所以下一個(gè)球就更有可能是綠色的,。

很多人都是這么想的,,然而,這是一個(gè)錯(cuò)誤的直覺,!

許多人堅(jiān)持認(rèn)為,,因?yàn)榧t球數(shù)量減少,所以下一個(gè)球更有可能是綠色的,。

Litt對(duì)此表示,,「他們不愿意接受數(shù)學(xué)論證,但對(duì)模擬結(jié)果更具信服力」,。

其實(shí),,這是一個(gè)隨機(jī)選擇的概率,但從中獲得的信息,,會(huì)影響我們對(duì)后續(xù)事件概率的判斷,。

一些參與者驚訝道,如此顯而易見的答案,,竟有很多人沒有發(fā)現(xiàn),。

我確實(shí)感到驚訝的是,我們?cè)谶@類問題上表現(xiàn)得如此糟糕,,因?yàn)楦怕逝c現(xiàn)實(shí)世界的活動(dòng)有著如此明顯的相關(guān)性,。我們必須不斷地觀察世界并評(píng)估可能性,然后決定行動(dòng)方案,。

或許這個(gè)問題確實(shí)對(duì)于一些專業(yè)人士來(lái)說(shuō),,的確輕而易舉。但多數(shù)人還是會(huì)掉入陷阱,,為什么對(duì)他們來(lái)說(shuō),,這道題會(huì)如此困難,?

Litt認(rèn)為,關(guān)鍵點(diǎn)在于初始設(shè)置中的概率分布,。

也就是說(shuō),,罐子問題是完全依賴于,紅球數(shù)量是根據(jù)所謂的均勻分布(即從甕中抽?。﹣?lái)選擇的,。

當(dāng)抽出的是一個(gè)紅球,告訴你的信息是,,自己處于一個(gè)「紅色的世界」中,,但也只是因?yàn)長(zhǎng)itt這樣設(shè)置的問題。

但若是,,根據(jù)二項(xiàng)分布來(lái)選擇球的顏色——即通過(guò)拋硬幣來(lái)選擇每個(gè)球的顏色,。

那么,,即便你知道了第一個(gè)球是紅色的,,但對(duì)下一個(gè)球來(lái)說(shuō),沒有什么含義,,進(jìn)而不會(huì)影響后續(xù)抽取概率,。

修改起始分布非常容易,這樣就能獲得紅色,、綠色,、或可能性等同的三種答案中的一種。

如果調(diào)整分布,,就會(huì)完全改變答案,,因此,一個(gè)人的直覺必須對(duì)問題的設(shè)置非常敏感,,這才是解決此類問題的關(guān)鍵,。

對(duì)此,Litt設(shè)計(jì)了一系列罐子問題,,每一個(gè)都是為了打敗某人為之前某個(gè)變體提出的啟發(fā)性解釋而設(shè)計(jì)的,。

所以說(shuō),很難想出能夠檢測(cè)到這些細(xì)節(jié)的啟發(fā)性方法,。

其實(shí),,在現(xiàn)實(shí)世界中,我們?cè)诟怕视?jì)算上,,并非那么擅長(zhǎng),。

但在生活中,有些活動(dòng)卻與概率問題息息相關(guān),。我們通過(guò)不斷觀察世界,,評(píng)估概率,,然后再做出行動(dòng)方案。

Litt稱,,雖然我不是心理學(xué)專家,,但人們?cè)诳紤]問題各個(gè)方面,都會(huì)變現(xiàn)出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),,由此會(huì)系統(tǒng)地高估了/低估了極不可能發(fā)生事件的概率,。

在線謎題,萬(wàn)人參戰(zhàn)

一直以來(lái),,Litt專注于研究代數(shù)幾何和數(shù)論交集的領(lǐng)域,,而在概率論方面,他還只是業(yè)余愛好者,。

過(guò)去,,他參加了一些有關(guān)概率的講座,并激發(fā)出極大的興趣,,躍躍欲試,。

Litt表示,「雖然概率論與日常的數(shù)學(xué)思考內(nèi)容,,相去甚遠(yuǎn),,但也涉及到了自己一些相對(duì)熟悉的東西」。

閑暇時(shí)候,,他會(huì)提出一些簡(jiǎn)單的概率問題,。

當(dāng)自己發(fā)現(xiàn)得到了一個(gè)很酷、且反直覺的答案時(shí),,便會(huì)將謎題發(fā)在X上,,讓大家一起破解。

人們喜歡在社交媒體上吐槽,,Litt的謎題下面,,也逐漸成為大家討論的社區(qū),構(gòu)建起一個(gè)概率圈的生態(tài)系統(tǒng),。

之所以在X上討論數(shù)學(xué),,是因?yàn)?020年疫情期間,Litt感到非常孤獨(dú),,便發(fā)現(xiàn)在社交媒體中,,與隨機(jī)的人聊自己喜歡的主題可以獲得快樂。

在Litt看來(lái),,即便是拋硬幣這種最基本的概率事件,,也會(huì)產(chǎn)生有趣的問題。

就比如,前段時(shí)間,,他發(fā)布的有關(guān)擲硬幣的一個(gè)謎題,,便吸引了2萬(wàn)多人參與討論。

還有另一個(gè)改版的同類謎題,,更是得到近5萬(wàn)位網(wǎng)友的投票,。

下一個(gè)謎題:拋硬幣

下面這道拋硬幣難題,被Litt稱為自己最喜歡的謎題,。

而且,,僅有10%的參與者答對(duì)了,比例低到驚人,!

Alice和Bob各拋硬幣100次(正面是H,,反面是T)。每當(dāng)連續(xù)出現(xiàn)兩個(gè)正面HH時(shí),,Alice得1分,;出現(xiàn)正反面HT時(shí),Bob得1分,。因此,,現(xiàn)在,二人已經(jīng)得到了「THHHT」,,因此Alice得2分,,Bob得1分,,最后誰(shuí)更有可能獲勝,?

有人對(duì)此推理的是,如果列出100次拋硬幣的所有不同結(jié)果,,并計(jì)算出Alice和Bob的分?jǐn)?shù),。他認(rèn)為每個(gè)人總分相同。

因此,,他們預(yù)期的答案是二者相同,。

但事實(shí)證明,Bob獲勝的可能性更大,!這是為什么,?

顯然,人們的直覺又在作祟了,。

一個(gè)直覺是,,Alice可以在短時(shí)間內(nèi)得很多分。例如,,在連續(xù)出現(xiàn)正面HHHHHHH情況下,,她在第一次之后的每次拋擲中都得分。

在100次拋擲中,Alice的分?jǐn)?shù)可以高達(dá)99,,但Bob最多只能得50分,。

所以Alice會(huì)以壓倒性的優(yōu)勢(shì)獲勝,這意味著她在游戲中浪費(fèi)了一些期望得分,。

相較之下,,Bob可能會(huì)贏得更多比賽,但每次獲勝優(yōu)勢(shì)較小,。通過(guò)模擬驗(yàn)證,,可以證明這個(gè)結(jié)果是正確的。

不確定的是,,如果改變游戲規(guī)則的話,,這個(gè)啟發(fā)性的方法是否成立。

而且,,Litt表示,,我不知道是否存在一個(gè)證明,能夠完全解釋這種現(xiàn)象,,特別是一個(gè)適用于任意次數(shù)翻轉(zhuǎn)的證明,。

概率論家、數(shù)學(xué)博士發(fā)論文

對(duì)于自己所出的概率題,,Litt也做了一個(gè)證明,,但僅是一個(gè)復(fù)雜,且缺乏理論的論證,。

而真正讓他興奮的是,,這些謎題在一大波專業(yè)人士中,掀起了熱議,。

一位數(shù)學(xué)博士Sridhar Ramesh收集了一些漂亮的論證,。

他將拋硬幣問題比作成一個(gè)「隨機(jī)行走」的問題,其中向上和向下的步驟概率相等,,但速度分布不同,。

從中可以獲得的關(guān)鍵觀察是,返回原點(diǎn)所需的時(shí)間,,與第一步向上還是向下無(wú)關(guān),。

因?yàn)榉聪驁?zhí)行相同的步驟,也有相同的概率,。

由此,,可以得出,對(duì)于任何固定的行走時(shí)間,,最后一步離開原點(diǎn)的方向(向上或向下)的概率是相等的,。

那么,,再將這個(gè)觀察應(yīng)用到硬幣游戲中:

-HH相當(dāng)于一個(gè)單位時(shí)間的「向上」步驟

- HT^n H相當(dāng)于n+1個(gè)單位時(shí)間的向下步驟

這意味著,游戲結(jié)束時(shí),,我們同樣可能在原點(diǎn)之上(Alice贏,,或者存在一個(gè)可能讓游戲平局HT^n H的中間步驟),或原點(diǎn)之下(Bob贏),。

如果游戲由HHT,,后面全是T組成,有可能會(huì)平局,。

由于可能在HT^n H步驟的中間結(jié)束,,(在給Bob一個(gè)使游戲平局的分?jǐn)?shù)后,但在返回到H之前),,而不可能在HH的中間結(jié)束,,所以Alice獲勝的可能性比Bob小。

Litt還表示,,有一大類問題是從最初拋硬幣問題中衍生出來(lái)的,。

對(duì)于這些問題,很多人提出了不錯(cuò)的論證,,但他個(gè)人仍然覺得,,無(wú)法實(shí)現(xiàn)直觀的理解。至少?gòu)臉I(yè)余觀點(diǎn)來(lái)看,,其中有很多令人驚訝的有趣的數(shù)學(xué),。

另有一位來(lái)自羅格斯大學(xué)教授Doron Zeilberger,在這些問題中發(fā)現(xiàn)了有價(jià)值的內(nèi)容,,并發(fā)表了論文,。

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.13561

論文中,Zeilberger編寫了一個(gè)軟件包,,用于分析這類概率問題的長(zhǎng)期行為,。

比如,他的程序可以證明在n次拋擲后(當(dāng)n非常大時(shí)),,平局的概率大約是1/√n乘以某個(gè)明確的常數(shù)。

他還計(jì)算了一些稱為「矩」的量,。

當(dāng)你查看Alice和Bob的得分之間的所有可能差異,,這些差異的平均值為0,這也是使其成為一個(gè)難題的部分原因,。

但你也可以計(jì)算「二階矩」,,即對(duì)差異的平方求平均值,以及「三階矩」,,即對(duì)差異的立方求平均值等等,。

Zeilberger和數(shù)學(xué)家Mihai Nica提出了一個(gè)猜想,即僅僅知道二階和三階矩,就足以確定誰(shuí)贏得更多的比賽,。

不過(guò),,Litt認(rèn)為,這一點(diǎn)尚未完全證明,。

而現(xiàn)在,,又有后繼者,另一位數(shù)學(xué)家Svante Janson以及Nica正在撰寫一個(gè)證明,。

答案&一道新題

以下三道題,,答案會(huì)在后面公布。

第一題:Equally likely

第二題:HTTTH

第三題:Bob

就在剛剛,,Litt又發(fā)布了一個(gè)改版的罐子問題,,你認(rèn)為答案會(huì)是哪個(gè)?

個(gè)人介紹

Daniel Litt目前是多倫多大學(xué)數(shù)學(xué)助理教授,。2019-2022年,,他也曾在佐治亞大學(xué)擔(dān)任助理教授。

2015年,,他獲得了斯坦福大學(xué)博士學(xué)位,。2018年在哥倫比亞大學(xué)擔(dān)任NSF博士后。另外,,2018-2019年,,他還是高級(jí)研究所的成員。

總的來(lái)說(shuō),,Litt對(duì)代數(shù)幾何和數(shù)論之間的相互作用感興趣,,對(duì)拓?fù)鋵W(xué)也有一定的興趣。

他的大部分工作都集中在,,使用算術(shù)技巧來(lái)研究比如復(fù)雜代數(shù)簇的經(jīng)典問題,。

目前,他的研究重點(diǎn)是,,代數(shù)簇基本群上的算術(shù)結(jié)構(gòu),,以及這些結(jié)構(gòu)和簇的幾何之間的關(guān)系。

此外,,他本人其他感興趣方向包括,,關(guān)于正性和消失性定理的問題,代數(shù)簇的動(dòng)力學(xué),,以及霍奇理論(廣義理解),。

目前,他得到了NSERC的資助項(xiàng)目——算術(shù)和代數(shù)幾何中的Anabelian方法,,還曾是斯隆的研究獎(jiǎng)學(xué)金獲得者,,以及安大略省的早期研究人員,。100個(gè)紅綠球,讓2萬(wàn)人集體翻車,,數(shù)學(xué)家「罐中難題」引爆全網(wǎng)討論,!

(責(zé)任編輯:盧其龍 CN070)
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