secventei. Astfel, Pr[B] = 3.(4/27) = 4/9. Mai general, probabilitatea de ar r n−ravea exact r steme din n aruncǎri ale monedei cu defect este Cnp (1 − p), cu p probabilitatea unei steme la o aruncare.4. Zarul. Fie A evenimentul ca suma a douǎ zaruri sǎ fie cel putin 10 si Bevenimentul ca sǎ aparǎ cel putin un 6. Pr[A] = 6/36 = 1/6 si Pr [B] = 11/36.În acest exemplu (ca si în 1 si 2 de mai devreme) spatiul probabilitǎtilor esteuniform, adicǎ toate punctele spatiului probelor au aceeasi probabilitate(care trebuie sǎ fie 1/|Ω|, valoarea reciprocǎ a cardinalului multimii Ω). Înasemenea împrejurǎri, probabilitatea unui eveniment A este cu claritatePr[A] = (# de atomi din A)/(# de atomi din Ω) = |A|/|Ω| (atomi este totuna cupuncte în spatiul probelor).Asadar, <strong>pentru</strong> spatii uniforme, caclulul probabilitǎtilor se reduce lanumǎrarea atomilor!6. Cǎrti amestecate. Fie A evenimentul constând în aceea ca deasupra sǎ fie unas. Din remarca anterioarǎ putem scrie:Pr[A] = (# de permutǎri cu un as deasupra)/52!Câte permutǎri au un as deasupra? Sunt patru alegeri <strong>pentru</strong> as; odatǎ asulales si asezat deasupra, cǎrtile de sub el pot fi în 51! de asezǎri posibile.Astfel, numǎrul de permutǎri cerut este de 4.51! si probabilitatea asociatǎeste Pr[A] = (4.51!)/52! = 4/52 = 1/13.Fie B evenimentul descris ca “douǎ cǎrti de deasupra sunt de aceeasiculoare”. Câte permutǎri de acest gen sunt? Sunt patru culori posibile siodatǎ culoarea aleasǎ sunt 13 cǎrti din care sǎ facem alegerea <strong>pentru</strong> primacarte si 12 din care sǎ alegem a doua carte. Restul de 50 de cǎrti pot fiasezate în 50! moduri. Astfel, Pr[B] = (4.13.12.50!)/52! = 12/51.7. Mâini de poker. Care este probabilitatea ca o mânǎ la poker sǎ fie“culoare” (adicǎ toate cǎrtile sǎ fie de aceeasi culoare; picǎ, sau cupǎ, saucaro, sau treflǎ)? Trebuie calculat câte posibilitǎti de “culoare” sunt. Sunt 13cǎrti în fiecare culoare, sunt C mâini posibile în acea culoare. Numǎrul51355total de “culori” este asadar 4C13 . Si mai departe Pr[“culoare”] = 4C5/ C 13 52≈ 0,002.8. Extragerea de premii. Sunt unul din cei n competitori. Fie A evenimentulconstând în a câstiga eu, nu altcineva, unul din premii. Câte puncte alespatiului probelor sunt în A? Sunt trei premii pe care le pot câstiga; fiecaredin acestea lasǎ douǎ premii <strong>pentru</strong> alti doi competitori (în ordine) dinceilalti n – 1 si sunt P(n – 1, 2) = (n – 1)(n – 2) posibilitǎti. Astfel, |A| = 3(n– 1)(n – 2). Asa se ajunge la Pr[A] = |A|/|Ω| = [3(n – 1)(n – 2)]/[ n(n – 1)(n –2)] = 3/n.9. Bile si cutii. Fie A evenimentul definit ca “o cutie anumitǎ (de pildǎ prima)rǎmâne goalǎ”. Din nou, se face operatia de numǎrare a rezultatelor cuaceastǎ proprietate. Si acestea sunt exact numǎrul modurilor în care cele 20de bile pot cǎdea în celelalte 9 cutii, adicǎ 9 20 . Prin urmare, Pr[A] = 9 20 /10 20= (9/10) 20 ≈ 0,12. Care este probabilitatea ca prima cutie sǎ continǎ cel putin126
o bilǎ? Este usor de calculat: se pune A contrarul (complementul) lui A,adicǎ evenimentul “în prima cutie cade cel putin o bilǎ” si contine exactceea ce nu contine A. Asadar, Pr[ A ] = 1 − Pr[ A]≈ 0, 88 . Mai general, dacǎ searuncǎ m bile în n cutii⎛ n − 1 ⎞ ⎛ 1 ⎞Pr[“prima cutie rǎmâne goalǎ”] = ⎜ ⎟ = ⎜ 1 − ⎟⎝ n ⎠ ⎝ n ⎠11. Problema Monty Hall. Revenim la aceastǎ problemǎ si la intentia de ainvestiga meritul relativ al schimbǎrii sau mentinerii strategiei dupǎdeschiderea unei usi. Sǎ admitem cǎ decizia concurentului este de a schimbaalegerea de usǎ. Evenimentul A care intereseazǎ este cel care-l face peconcurent câstigǎtor. Care puncte (i, j, k) sunt în A? Deoarece concurentulschimbǎ usa, alegerea sa initialǎ j nu poate fi egalǎ cu usa premiului, careeste i. Si toate rezultatele de acest tip corespund câstigului deoarece Montytrebuie sǎ deschidǎ a doua usǎ fǎrǎ premiu, lǎsând concurentul sǎ comute lausa cu premiul. Astfel, A constǎ în toate rezultatele de primul tip conformanalizei fǎcute mai devreme; sunt sase astfel de rezultate, fiecare cuprobabilitatea de 1/9. Asadar, Pr[A] = 6/9 = 2/3, adicǎ concurentul câstigǎcu probabilitatea 2/3! Ar trebui sǎ fie intuitiv clar (si usor de verificatformal – a se încerca!) cǎ sub strategia non-comutǎrii probabilitatea de acâstiga este 1/3 (în cazul acesta, concurentul alege realmente aleator numaio usa). Astfel, prin comutare, concurentul îsi mǎreste considerabil sansa dea câstiga.Este unul din exemplele care ilustreazǎ cât de important este a calculasistematic probabilitǎti si nu “intuitiv”.Recapitulǎm pasii din calculele noastre:• Care este spatiul probelor (experimentul si posibilele lui rezultate)?• Care este probabilitatea fiecǎrui rezultat (fiecǎrui eveniment atomic)?• Care este evenimentul care intereseazǎ (care submultime a spatiuluievenimentelor elementare)?• Calculul probabilitǎtii evenimentului prin adunarea de probabilitǎti aleevenimentelor elementare componente.Ori de câte ori apare o problemǎ de probabilitǎti, trebuie mers înapoi la acesteelemente fundamentale <strong>pentru</strong> a evita orice capcanǎ. Chiar si cei maiexperimentati cercetǎtori pot gresi când uitǎ acest parcurs, marturie stau multele“demonstratii” eronate emise de matematicieni cǎtre ziarele vremii, conformcǎrora strategia schimbǎrii în problema Monty Hall nu ar îmbunǎtǎti sansele decâstig.mm127
- 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 and 124: 7. Mâini la poker. Amestecarea urm
- Page 125: Acum se pot atribui probabilitǎti
- 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