prima grupǎ, m 1 , este numǎrul de puncte de la stânga primei linii. Numǎrulde obiecte din a doua grupǎ, m 2 , este numǎrul de puncte dintre linia primǎ silinia a doua s.a.m.d. Ar trebui sǎ fie destul de clar cǎ fiecare partitie estereprezentatǎ de unul si numai de unul dintre aranjamentele puncte-linii.Asadar, numǎrul de partitii este egal cu numǎrul de astfel de aranjamente.n−1Dar numǎrul de aranjamente poate fi calculat ca Cm+n−1 deoarece avem deales pozitiile celor n – 1 linii din totalul de m + n – 1 pozitii posibile (dereflectat asupra acestei afirmatii).În acest spatiu al probelor, probabilitǎtile punctelor nu sunt toate egale. Deexemplu, dacǎ sunt douǎ bile si douǎ cutii, aranjamentul (2, 0) cu ambelebile în cuita 1 se poate întâmpla într-un singur mod pe când aranjamentul(1, 1) se poate întâmpla în douǎ moduri diferite (schimbând cele douǎ bileajungem la acelasi aranjament). În general, în câte moduri se poate obtinearanjamentul (m 1 , m 2 , …, m n )? Prin generalizarea unei demonstratii date maidemult relativ la numǎrul de combinǎri se poate formula rǎspunsul:m!moduri. În consecintǎ, probabilitatea acestui punct din spatiulm1!m2!...mn!1 m!probelor este Pr( ω ) =mn m1!m2!...mn!11. Problema Monty Hall. Într-un joc de prin anii ’60 numit “Let’s Make aDeal”, (gazdǎ era un anume Monty Hall) unui concurent i se arǎtau trei usi;dincolo de una din usi era un premiu consistent si dincolo de celelalte douǎerau nimicuri. Concurentul alegea o usǎ dar n-o deschidea si Montydeschidea una din celelalte douǎ usi demascând unul din nimicuri.Concurentului i se oferea posibilitatea sǎ rǎmânǎ la prima optiune sau sǎschimbe la cealaltǎ usǎ închisǎ. El câstiga dacǎ si numai dacǎ usa aleasǎ eracea corectǎ. Întrebarea este: avea concurentul o sansǎ mai mare de a câstigadacǎ schimba optiunea?Care este aici spatiul probelor? Rezultatele jocului pot fi descrise (pânǎ înpunctul unde concurentul face decizia finalǎ) folosind o triplǎ de forma (i, j,k) cu i, j, k∈ {1, 2, 3}. Valorile i, j, k numesc respectiv usa dincolo de careeste premiul, usa initialǎ aleasǎ de concurent, usa deschisǎ de Monty. Deobservat cǎ unele triple nu sunt posibile, de pildǎ (1, 2, 1), deoarece Montynu deschidea niciodatǎ usa cu premiul cel mare. Gândind spatiul probelor cao structurǎ arborescentǎ în care se alege mai întâi i, apoi j si în final k(depinzând de i si j) vom descoperi exact 12 puncte.Atribuirea de probabilitǎti punctelor spatiului cere fixarea unor presupuneri:• Cu probabilitǎti egale, premiul poate fi în spatele oricǎrei usi• Initial, concurentul poate alege oricare dintre cele trei usi cuprobabilitǎti egale• Dacǎ de întâmplǎ ca un concurent sǎ aleagǎ usa cu premiul (astfel rǎmân<strong>pentru</strong> Monty douǎ usi posibil de deschis), Monti alege una din ele cusanse egale.124
Acum se pot atribui probabilitǎti fiecǎrei punct al spatiului probelor. Depildǎ, punctul (1, 2, 3) corespunde plasǎrii premiului în spatele usii 1 (cuprobabilitatea 1/3), concurentul alege usa 2 (cu probabilitatea 1/3) si montydeschide usa 3 (cu probabilitatea 1 deoarece nu are altǎ alegere). Astfel1 1 1Pr[( 1,2,3)] = . .1 =3 3 9(Notǎ: Din nou se face produsul unor probabilitǎti fǎrǎ o justificare solidǎ).Sunt sase rezultate de tipul acesta, caracterizat prin i ≠ j (si cu k diferit deambele). Pe de altǎ parte avem1 1 1 1Pr[( 1,1,3)] = . . =3 3 2 18si sunt sase rezultate de acest tip, cu i = j. Acestea sunt toate rezultateleposibile, asa cǎ spatiul probabilistic este deplin definit. Pentru a verificaaritmetica noastrǎ, se face suma tuturor probabilitǎtilor care trebuie sǎ fie 1si este egalǎ cu 1.⎛ 1 ⎞ ⎛ 1 ⎞⎜ 6 . ⎟ + ⎜ 6. ⎟ = 1⎝ 9 ⎠ ⎝ 18 ⎠EvenimenteÎn problema lui Monty, ne intereseazǎ probabilitatea ca premiul sǎ fie câstigatde concurent. Acesta nu este un rezultat unic (concurentul poate câstiga în maimulte moduri diferite) ci o multime de rezultate. De aici:Definita 13.3 (eveniment): Un eveniment A din spatiul Ω este oricesubmultime A ⊆ Ω.Cum trebuie definitǎ probabilitatea unui eveniment A? Natural, trebuie adunateprobabilitǎtile punctelor spatiului Ω cuprinse în A.Definitia 13.4 (probabilitatea unui eveniment): Pentru orice eveniment A ⊆Ω, probabilitatea se defineste caPr[ A]= Pr[ω ]∑ω ∈ AO privire asupra unor exemple recoltate din spatiile probabilistice exemplificatemai devreme.1. Moneda corectǎ. Fie A evenimentul “la aruncare rezultǎ stema”. Pr[A] =1/2.2. Trei monede corecte. Fie A evenimentul în care cele trei monende afiseazǎaceeasi fatǎ. În acest caz, Pr[A] = Pr[SSS] + Pr[RRR] = 1/8 +1/8 = 1/4.3. Monede cu defect. Fie A acelasi eveniment ca în exemplul anterior. În acestcaz diferit, Pr[A] = Pr[SSS] + Pr[RRR] = 8/27 +1/27 = 1/3. Ca un al doileaexemplu, fie B evenimentul în care sunt exact douǎ steme. Se stie cǎprobabilitatea oricǎrui rezultat cu douǎ si numai douǎ steme este (2/3) 2 .(1/3)2= 4/27. Câte asemenea rezultate sunt în total? Sunt C = 33 moduri de aalege ordinea stemelor si aceste alegeri epuizeazǎ complet specificarea125
- Page 5 and 6:
C U P R I N SLecţia 1 9Scopul curs
- Page 7:
Probabilitǎti conditionate. Evenim
- Page 11 and 12:
Este foarte important a observa cǎ
- Page 13 and 14:
în al doilea rând se relevǎ posi
- Page 15 and 16:
Propozitia (6) este conjectura lui
- Page 17 and 18:
Demonstratii prin aplicarea de regu
- Page 19 and 20:
Demonstratie: Se va demonstra contr
- Page 21 and 22:
este a presupune opusul, contrarul
- Page 23 and 24:
Lecţia 2Aceastǎ lectie acoperǎ s
- Page 25 and 26:
Asadar, prin principiul inductiei,
- Page 27 and 28:
3. Pentru fiecare set de n + 1 iMac
- Page 29 and 30:
Teorema 2.5: ∀ n∈ N, orice regi
- Page 31 and 32:
Lecţia 3Aceastǎ lectie acoperǎ a
- Page 33 and 34:
• Pasul inductiv: se demonstreaz
- Page 35 and 36:
P(n) este falsǎ. Prin definitie st
- Page 37 and 38:
Teorema 3.6: Pentru orice numǎr na
- Page 39 and 40:
Lecţia 4Aceastǎ lectie completeaz
- Page 41 and 42:
• Cazul de bazǎ: demonstratia pe
- Page 43 and 44:
Teorema 4.3: Pentru orice arbore t,
- Page 45 and 46:
1. Ipoteza inductivǎ aratǎ cǎ pe
- Page 47 and 48:
Lecţia 5Divide-et-impera si merges
- Page 49 and 50:
a obtine o versiune sortatǎ a list
- Page 51:
fiecare nivel? La nivelul rǎdǎcin
- Page 54 and 55:
Pentru orice proprietate P, dacǎP(
- Page 56 and 57:
suficiente). Aceastǎ argumentatie
- Page 58 and 59:
metodele de a reduce dimensiunea ac
- Page 60 and 61:
∧ si ∨ , ceea ce se constatǎ p
- Page 62 and 63:
Jocul MinesweeperRegulile jocului M
- Page 64 and 65:
• Existǎ exact o minǎ rǎmasǎ.
- Page 66 and 67:
Ca exerciţiu, a se încerca demons
- Page 68 and 69:
U(k, n) înseamnǎ cǎ cel mult k d
- Page 70 and 71:
Acum, suma contine n + 1 termeni, a
- Page 72 and 73:
Teorema 8.6: Pentru orice propoziti
- Page 74 and 75: (a) Graf care aratǎ conectivitatea
- Page 77 and 78: Lecţia 9Secvenţa de lecţii care
- Page 80 and 81: • y ≤ x/2. Atunci primul argume
- Page 82 and 83: Acest algoritm utilizeazǎ faptul c
- Page 84 and 85: else(d, a, b) := extended-gcd(y, x
- Page 86 and 87: Teorema 10.1 sugereazǎ un test de
- Page 89 and 90: Lecţia 11Criptografie si RSACripto
- Page 91 and 92: gǎseascǎ x-ul corect - dar asta i
- Page 93 and 94: (mod pq) este una din solutiile pos
- Page 95 and 96: Alice semneazǎ în esentǎ orice m
- Page 97 and 98: Lecţia 12Grafuri - introducereDefi
- Page 99 and 100: Dacǎ e = (u,v), arcul e se numeste
- Page 101 and 102: Grafuri specialeDefinitia 12.10: Un
- Page 103 and 104: Operatii cu grafuriW 4subgraf al lu
- Page 105 and 106: matricea de adiacentǎ este⎡ 0 0
- Page 107 and 108: dedecabcabEle pot fi aranjate sǎ a
- Page 109 and 110: ababd c dcNumǎrul si dimensiunile
- Page 111 and 112: 3 (a,c) 5d 10 (a,c)4 6a 1 8 2 z0
- Page 113 and 114: Un exemplu: Care este circuitul cel
- Page 115 and 116: Definitia 12.30: Un arbore cu rǎd
- Page 117 and 118: • Se opreste operatia când s-au
- Page 119 and 120: La începutul jocului sunt pe masǎ
- Page 121 and 122: Lecţia 13Introducere în probabili
- Page 123: 7. Mâini la poker. Amestecarea urm
- Page 127 and 128: o bilǎ? Este usor de calculat: se
- Page 129 and 130: Lecţia 14Probabilitǎti conditiona
- Page 131 and 132: Urmeazǎ acum alte câteva exemple
- Page 133 and 134: Cazul de bazǎ este n = 1 si coresp
- Page 135 and 136: evenimentul care produce la a doua
- Page 137 and 138: Pr[A i ] Pr[A j ] = (1/6) 2 = 1/36
- Page 139 and 140: Lecţia 15Douǎ aplicatii killerIat
- Page 141 and 142: A 1 ∩A 2 ] este probabilitatea ca
- Page 143 and 144: petrecere. Câti trebuie sǎ invita
- Page 145 and 146: Aceasta poate fi interpretatǎ astf
- Page 147 and 148: destul de bunǎ pentru k 0 . În re
- Page 149 and 150: Lecţia 16Variabile aleatoare si me
- Page 151 and 152: adicǎ numǎrul asteptat (media) de
- Page 153 and 154: numǎrul de ori în care ceva anume
- Page 155 and 156: Lecţia 17Câteva distributii impor
- Page 157 and 158: Încercǎm sǎ colectionǎm un set
- Page 159 and 160: care tinde cǎtre λ pe mǎsurǎ ce
- Page 161 and 162: Lecţia 18Dispersia unei variabile
- Page 163 and 164: problema pasilor aleatori de mai su
- Page 165 and 166: Înainte de a demonstra inegalitate
- Page 167 and 168: Lecţia 19Variabile aleatoare indep
- Page 169 and 170: mǎsurǎrii unei valori cum este p
- Page 171 and 172: Aceastǎ teoremǎ nu va fi demonstr
- Page 173 and 174: Lecţia 20Jocul Minesweeper si prob
- Page 175 and 176:
Primul pas este cel al identificǎr
- Page 177 and 178:
probabilistic dat mai devreme. Sing
- Page 179 and 180:
Este limpede cǎ expresia aceasta e