Форум сайта python.su
186
Чтобы тебя запутать я покажу как решаются такие задачи:
1) Вероятность перехода за 1 ход от “А” к “Б” составляет 50%.
2) Вероятность перехода за 2 хода от “А” к “В” составляет 25%.
3) Вероятность перехода за 3 хода от “А” к “Г” составляет 12,5%. и т.д.
Таким образом вероятность того что фишка пойдёт по самому благоприятному маршруту уменьшается в 2 (количество исходов) раза с каждым ходом. А это означает что в среднее количество шагов тоже будет удваиваться с каждым ходом.
Вот собственно и всё решение…
Офлайн
294
Rodegastсмищно, мы это еще на первой странице разбирали, и пришли к выводу что этот подход неверен в принципе, он работал бы если бы нужно узнать среднее колличество ходов за которое фишка пройдет по прямой… . У нас же замкнутая фигура и фишка может сначала пойти в одну сторону, а потом передумать и пойти в другую..
Чтобы тебя запутать я покажу как решаются такие задачи:
1) Вероятность перехода за 1 ход от “А” к “Б” составляет 50%.
2) Вероятность перехода за 2 хода от “А” к “В” составляет 25%.
3) Вероятность перехода за 3 хода от “А” к “Г” составляет 12,5%. и т.д.
RodegastА вот и нет, это работает не так, среднее количество ходов очень слабо зависит от минимального или максимального количества ходов при их достаточно низкой вероятности.
Таким образом вероятность того что фишка пойдёт по самому благоприятному маршруту уменьшается в 2 (количество исходов) раза с каждым ходом. А это означает что в среднее количество шагов тоже будет удваиваться с каждым ходом.
Вот собственно и всё решение…
[code python][/code]
Отредактировано PEHDOM (Июнь 7, 2019 12:24:21)
Офлайн
186
> У нас же замкнутая фигура и фишка может сначала пойти в одну сторону, а потом передумать и пойти в другую..
Ты можешь просчитать передвижение фишки по всей фигуре? Очевидно что нет. А что тогда можно? Можно просчитать вероятность перемещения на одном отрезке, а далее выявить определённую закономерность и распространить её на всю фигуру. Такой приём называется “математическая абстракция”.
> среднее количество ходов очень слабо зависит от минимального или максимального количества ходов при их достаточно низкой вероятности
Зависит оно слабо, но оно с ним коррелирует 
Офлайн
294
Rodegastпочему нет? Очевидно что да, я даже формулы приводил.
Ты можешь просчитать передвижение фишки по всей фигуре? Очевидно что нет.
RodegastЭто неправильная абстракция и она дает неправильный мед. Вот у тебя чтобы фишке попасть на четвертую вершину квадрата нужно сделать три хода, и вероятность попадания на нее составляет 1/8, хотя на самом деле она может попасть на эту вершину за 1 ход и вероятность этого составляет 1/2 чего твоя “математическая абстракция” абсолютно не учитывает, отсюда у тебя и расчет неправильный.
А что тогда можно? Можно просчитать вероятность перемещения на одном отрезке, а далее выявить определённую закономерность и распространить её на всю фигуру. Такой приём называется “математическая абстракция”.
Rodegastочень, очень слабо,и уж точно не удваивает среднее количество ходов. Оно больше коррелирует с количеством вершин.
Зависит оно слабо, но оно с ним коррелирует
[code python][/code]
Отредактировано PEHDOM (Июнь 7, 2019 16:11:06)
Офлайн
186
> почему нет? Очевидно что да, я даже формулы приводил.
Ну да, ты попытался смоделировать движение фишки и у тебя всё равно получился не правильный ответ.
> Вот у тебя чтобы фишке попасть на четвертую вершину квадрата нужно сделать три хода, и вероятность попадания на нее составляет 1/8, хотя на самом деле она может попасть на эту вершину за 1 ход и вероятность этого составляет 1/2
Сначала я рассчитываю вероятность перемещения фишки с “А” на вершину “Б” за 1 ход, она составляет 50%.
> очень, очень слабо,и уж точно не удваивает среднее количество ходов
Это тебе только так кажется.
Офлайн
857
RodegastНе математическая абстракция, а математическая индукция. В принципе, я и рассматривал треугольник в этом топике, так как его свойства (свойства выпуклого многоугольника с тремя вершинами) можно потом растянуть на выпуклые многоугольники с большим количеством вершин вплоть до окружности - многоугольника с бесконечным множеством вершин. И обоснованность этого доказывается методом математической индукции.
Можно просчитать вероятность перемещения на одном отрезке, а далее выявить определённую закономерность и распространить её на всю фигуру. Такой приём называется “математическая абстракция”.
Отредактировано py.user.next (Июнь 7, 2019 23:23:15)
Офлайн
294
Rodegastэто тебе только так кажеться
Ну да, ты попытался смоделировать движение фишки и у тебя всё равно получился не правильный ответ.

Rodegastвероятности не принято записывать в процентах, обычно их записывают как отношение.
Сначала я рассчитываю вероятность перемещения фишки с “А” на вершину “Б” за 1 ход, она составляет 50%
[code python][/code]
Офлайн
186
> Не математическая абстракция, а математическая индукция
Мы абстрагировались от всего многоугольника и рассмотрели только его часть, определили её свойства и распространили их на всю фигуру. Это абстракция.
> формулы проверяються моделированием
То что это моделирование не верно я показал выше 
> вероятности не принято записывать в процентах, обычно их записывают как отношение.
Rodegast учил математику 15 лет назад, он не может всё помнить.
Офлайн
294
Rodegastнет, ты прото сказал “это моделирование не верно” и поазал какуюто ересь не имеющую никакого отношения к задаче, типа если 2 в 10 будет 1024 то в среднем нужно 1024 хода чтобы обойти 10-тиугольник.
То что это моделирование не верно я показал выше
[code python][/code]
Офлайн
857
RodegastАбстракция - это результат процесса абстрагирования. А процесс абстрагирования - это что?
Мы абстрагировались от всего многоугольника и рассмотрели только его часть, определили её свойства и распространили их на всю фигуру. Это абстракция.
RodegastКак ты абстрагировался? Расскажи по пунктам процесс абстрагирования.
Мы абстрагировались от всего многоугольника

RodegastА как ты распространил это? С чего ты взял, что ты можешь это сделать и это не будет ошибкой?
рассмотрели только его часть, определили её свойства и распространили их на всю фигуру
Отредактировано py.user.next (Июнь 9, 2019 19:00:07)
Офлайн