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概率论发展的转折点:贝特朗悖论

马同学图解数学  · 公众号  · 数学  · 2019-07-31 15:11

主要观点总结

本文介绍了概率论的发展过程中,古典概率的核心哲学思想是不充分理由原则,并阐述了贝特朗悖论的产生原因及影响。文章还对比了古典概率和现代概率论的处理方式,指出古典概率中的等概率描述模糊,存在歧义,而现代概率论通过分布来描述随机性,消除了这种模糊性。

关键观点总结

关键观点1: 古典概率的核心哲学思想是不充分理由原则。

雅各布·伯努利提出了不充分理由原则,即在不确定的情况下,应给予各种结果相同的概率。比如硬币和骰子的例子。

关键观点2: 贝特朗悖论是概率论的一个重要转折点。

贝特朗悖论指出了古典概率处理某些问题时的不合理性,促进了概率论的反思和发展。

关键观点3: 现代概率论通过分布描述随机性,消除了古典概率中的模糊性。

现代概率论对贝特朗悖论的重新解读,通过分布来描述随机变量,揭示了古典概率中“等概率”概念的模糊性。


正文

和所有的数学分支类似,概率论的也是经历了从直觉到严格的过程。其中的一个转折点就是贝特朗悖论。


1 古典派

古典派也就是高中时候学的概率论。 它的核心哲学思想是: 不充分理由原则。


1.1 不充分理由原则


雅各布·伯努利(1654-1705):



提出,如果因为无知,使得我们没有办法判断哪一个结果会比另外一个结果更容易出现,那么应该给予它们相同的概率。比如:

  • 硬币:由于不清楚硬币哪一面更容易出现,那么应该给予正面、反面相同的概率,即为

  • 骰子: 我们不清楚骰子哪一面更容易出现,那么应该给予每一面相同的概率,即为


此称为 不充分理由原则 (Insufficient Reason Principle)。


1.2 古典概率


以不充分理由原则为基础,经由皮埃尔-西蒙·拉普拉斯侯爵(1749-1827):



之手,确立了 古典概率 的定义,即:


未知的概率都为等概率


整个19世纪的人们都广泛接受这个定义,并发展出了一系列的定义和定理。


2 贝特朗悖论

法国数学家贝特朗(也翻译为“伯特兰”)于1888年在他的著作《Calcul des probabilités》中提到了这个悖论:



始的悖论比较复杂,下面我们给出一个等价的形式。


2.1 锯木厂的木头


:有一家锯木厂,它会把木头切成不同的木方,木方的截面都是正方形,边长会在 尺之间随机浮动:



那么根据古典概率,该锯木厂生产出来的正方形边长在 尺之间的概率为多少?


:根据不充分理由原则,因为不知道哪一种边长更容易出现,那么就应该给予它们相同的概率,也就是说 之间每一种长度都是等可能的。而 包含了一半的可能长度:



所以,正方形边长在 尺之间的概率为:



2.2 悖论的产生


刚才的问题还可以转为面积来解答, 尺边长的正方形面积为 平方尺, 尺边长的正方形面积为 平方尺:



同样,根据不充分理由原则, 平方尺之间的正方面面积是等可能的,那么正方形面积在 平方尺之间的概率为



选择对“长度”还是对“面积”运用不充分理由原则,同一个问题会得到了不同的概率:



那么哪个是对的?


3 现代概率论

3.1 反思


19世纪不少人相信只要找到适当的等概率,就可以得到问题的唯一解。直到贝特朗悖论出现,人们才开始反思古典概率中的不合理之处:“等概率”的描述实在是太模糊了,存在歧义。


在后来数学家的不断努力中,概率论变得越来越严谨,大学中学习的公理化的现代概率论就是集大成者。


下面用现代的概率论重新来审视贝特朗悖论,你会发现其实根本没有矛盾之处。


3.2 重解贝特朗悖论


:有一家锯木厂,它会把木头切成不同的木方,木方的截面都是正方形,边长会在 尺之间随机浮动:


也就是说木方的边长是一个随机变量 ,符合均匀分布(均匀分布就是等概率的意思):




那么:

(1)该锯木厂生产出来的正方形边长在 尺之间的概率为多少(其中 )?

(2)它的面积 又符合什么分布呢?


:(1) 的累积分布函数为 ,其概率密度函数为 ,因为 ,所以:



么要求的正方形边长在 尺之间的概率为:



(2)假设 的累积分布函数为 ,其概率密度函数为 先来求



求导就得到了概率密度函数,也就是得到了 的分布:



(1)(2)两个问题回答下来,可见边长符合均匀分布时,面积并不符合均匀分布。


4 总结

特朗悖论产生的原因在于,古典概率中的“等概率”非常模糊:

  • 边长的分布是未知的,所以是等概率的

  • 面积的分布是未知的,所以是等概率的


进而导出了矛盾。现代概率论通过分布来描述边长的随机性后,这种模糊性消失了,贝特朗悖论中的矛盾也就不存在的。


同学们还可以试试假设面积符合均匀分布,试求一下边长符合什么分布。


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