Математические байки – Telegram
Математические байки
4.3K subscribers
1.44K photos
15 videos
27 files
914 links
Рассказы про разную математику.

Архив: http://dev.mccme.ru/~merzon/mirror/mathtabletalks/
Download Telegram
Чему равна его вероятность? С одной стороны, при известном x это как раз x^m*(1-x)^n, а поскольку точка x тоже кидалась равномерно — то получается как раз искомый интеграл:
\int_0^1 x^m (1-x)^n dx.
Математические байки
Photo
С другой стороны, все случайные величины x,\xi_1,...,\xi_m,\eta_1,...,\eta_n — совершенно равноправны. А мы хотим, чтобы раскраска "первые m по величине в красный цвет, m+1-я в чёрный, оставшиеся n в синий" совпала бы с раскраской "x в чёрный цвет, \xi_i в красный, \eta_j в синий". То есть вероятность это 1/число таких раскрасок. А число таких раскрасок — это мультиномиальный коэффициент: число способов разбить (m+n+1) элемент на группы из m, n и 1 элемента, которое равно (m+n+1)!/(m!*n!).
Вот мы и получили, что интеграл
\int_0^1 x^m (1-x)^n dx
равен
m!*n!/(m+n+1)!
у обычного маятника есть устойчивое равновесие, когда он висит вертикально вниз, и неустойчивое — вертикально вверх, когда любое движение выводит его из равновесия. Оказывается, если точку подвеса маятника мелко и быстро колебать, то появится равновесие с маятником торчащим вверх. Отличное видео с объяснением и примерами. Тут текстом (малопонятно), более или менее копия с Кванта.

А вот статья Капицы:

"Естественно, что ни одной из механических систем не было уделено столько внимания и всестороннего теоретического изучения как всем разновидностям движения маятника. Казалось бы, что за 300 лет, прошедших со времён Галилея, этот вопрос должен был быть исчерпан и если что-либо оставалось для изучения, то это должно было носить характер дошлифовки ранее полученных результатов. Но, повидимому, тому типу движения маятника, которому посвящена эта статья, не было уделено достаточно внимания и одна из очень своеобразных и интересных разновидностей колебаний маятника осталась почти полностью не изученной. Обратить внимание на этот тип движения и на открывающиеся при его изучении возможности и ставит себе целью эта статья." Но видео лучше!
Математические байки
С другой стороны, все случайные величины x,\xi_1,...,\xi_m,\eta_1,...,\eta_n — совершенно равноправны. А мы хотим, чтобы раскраска "первые m по величине в красный цвет, m+1-я в чёрный, оставшиеся n в синий" совпала бы с раскраской "x в чёрный цвет, \xi_i в…
Продолжим?
Мы посчитали этот интеграл вероятностными методами. Но тут остаются два вопроса.
Во-первых: мы начали с того, что
n! = Г(n+1) = \int_0^{\infty} x^n e^{-x} dx.
А почему это так? Можно (и несложно!) доказать это просто по индукции — интегрированием по частям; но может быть, есть ещё какое-то объяснение?
Во-вторых: для вычисления исходного интеграла у нас теперь есть два способа — "вероятностный" и "классический". А нельзя ли их как-то объединить? Оказывается, что можно!
Но и для того, и для другого нам потребуется новый объект, пуассоновский процесс.
Процесс совершенно естественный, на самом деле. А именно: представим себе, что у нас лежит большой кусок радиоактивного вещества — и рядом стоит счётчик Гейгера, соединённый с самописцем. Каждый раз, когда счётчик засекает распад — самописец ставит точку-отметку на ленте. В результате на ленте получается — случайный! — набор точек:
Математические байки
Photo
Этот случайный набор точек это и есть пуассоновский [точечный] процесс [на прямой]; давайте посмотрим, что о нём можно сказать.
Самое важное — это что количества (и расположения) точек на непересекающихся отрезках времени независимы; если у нас не было распадов за первую секунду — это никак не влияет на то, что будет во вторую, в третью, и так далее.
Можно сказать, что каждый отдельный атом за каждую микроскопическую долю времени подкидывает монетку с очень-очень-очень маленькой вероятностью, решая, распасться ли ему. Как мы знаем, предыдущие результаты подбрасываний на следующие не влияют; поэтому много-много "решек", которые выбросили все выжившие атомы, никак не влияют на то, как они будут жить дальше. Единственная тонкость, это что те атомы, которые распались, дальше не участвуют — но пока их счёт идёт на единицы, а образец у нас макроскопический (а число Авогадро 6.02*10^23), этим можно спокойно пренебречь.
Пусть λ — среднее число распадов в единицу времени; его называют интенсивностью процесса. Как устроено распределение (случайного) числа отметок (распадов атомов) на отрезке времени от 0 до 1?
Поделим этот отрезок времени на очень большое число N частей (пусть 1/N это просто временное разрешение нашего самописца) — так, чтобы вероятностью получить два распада на одном отрезке можно было бы пренебречь. Тогда на каждом отрезке мы подкидываем монетку, на которой "есть распад" выпадает с очень маленькой вероятностью λ/N, и "нет распада" с оставшейся.
Поэтому, например, вероятность того, что не было ни одного распада, равна (1-λ/N)^N, что при N->\infty стремится к e^{-λ}.
А если мы будем смотреть не на отрезке длины 1, а на отрезке времени длины t — то вероятность будет e^{-λt}.
К фиксированному отрезку мы сейчас вернёмся — но вообще отсюда можно увидеть, что мы можем сказать про (случайный, как и всё остальное) момент первого распада T_1: вероятность того, что T_1>t, равна e^{-λt}.
Это — экспоненциальное распределение с параметром λ. Оно обладает тем (естественно возникающим из независимости подбрасываний монетки) свойством, что если мы его ждём и за какое-то время t_0 оно ещё не произошло — то при этом условии распределение оставшегося времени ожидания такое же, каким распределение T_1 было исходно. Очень неприятно ждать автобус, если у него такое распределение времени прихода: вроде как ждали-ждали, а если он ещё не пришёл, то ждать остаётся (в смысле распределения) "столько же"!
Математические байки
Photo
(Да, тут коллеги ругаются на то, что на картинке выше точки слишком посередине каждого отрезка — так что вот улучшенная непрерывная версия!)
Математические байки
Поделим этот отрезок времени на очень большое число N частей (пусть 1/N это просто временное разрешение нашего самописца) — так, чтобы вероятностью получить два распада на одном отрезке можно было бы пренебречь. Тогда на каждом отрезке мы подкидываем монетку…
А с какой вероятностью у нас на этом отрезке будет отмечен ровно один распад? У нас N "делений времени", на которых он может произойти; на каждом вероятность, что он произойдёт, это (λ/N), да ещё нужно домножить на вероятность, что больше нигде распадов не будет, (1-λ/N)^{N-1}. Итого
Ну и вообще, если нас интересует, с какой вероятностью на отрезке [0,1] произошло ровно k распадов — то нужно выбрать места, где они происходят, а это можно сделать C_N^k способами, и умножить это на вероятность каждой отдельной "конфигурации": k распадов (с вероятностью (λ/N) каждый) и N-k не-распадов. Итого получаем:
Потому что последний сомножитель это так и есть примерно e^{-λ}, а произведение первых двух можно переписать: