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「數(shù)學思維訓練」反直覺的數(shù)學問題07 - 卡拉數(shù)學

你的數(shù)學直覺怎么樣?你能憑借直覺,迅速地判斷出誰的概率大,誰的概率小嗎?我們將連載這種反直覺的有趣數(shù)學問題。如果你感興趣的話,你可以先試著用直覺來判斷,再詳細分析答案,看看你猜對了多少。

想了解往期題目的讀者,可以關注我們之后搜索歷史文章哦。

我們來開始今天的題目:


16. A 、 B 兩人為一件小事爭執(zhí)不休,最后決定用拋擲硬幣的辦法來判斷誰對誰錯。不過,為了讓游戲過程更刺激,兩人決定采用這樣一種方案:連續(xù)拋擲硬幣,直到最近三次硬幣拋擲結果是“正反反”或者“反反正”。如果是前者,那么 A 獲勝;如果是后者,那么 B 獲勝。理論上,下面哪種情況的可能性更大一些?

A.A 獲得游戲的勝利
B.B 獲得游戲的勝利
C.上述兩種情況的出現(xiàn)概率相同

乍看上去, B 似乎沒有什么不同意這種玩法的理由,畢竟“正反反”和“反反正”的概率是均等的。連續(xù)拋擲三次硬幣可以產生 8 種不同的結果,上述兩種各占其中的 1/8 。況且,序列“正反反”和“反反正”看上去又是如此對稱,獲勝概率怎么看怎么一樣。

不過,實際情況究竟如何呢?實際情況是,這個游戲并不是公平的—— A 的獲勝概率是 B 的 3 倍!雖然“正反反”和“反反正”在一串隨機硬幣正反序列中出現(xiàn)的頻率理論上是相同的,但別忘了這兩個序列之間有一個競爭的關系,它們要比賽看誰先出現(xiàn)。一旦拋擲硬幣產生出了其中一種序列,游戲即宣告結束。這樣一來, B 就處于了一個非常窘迫的位置:不管什么時候,只要擲出了一個正面,如果 B 沒贏的話, B 就贏不了了——在出現(xiàn)“反反正”之前, A 的“正反反”必然會先出現(xiàn)。

事實上,整個游戲的前兩次硬幣拋擲結果就已經(jīng)決定了兩人最終的命運。只要前兩次拋擲結果是“正正”、“正反”、“反正”中的一個, A 都必勝無疑, B 完全沒有翻身的機會;只有前兩次擲出的是“反反”的結果, B 才會贏得游戲的勝利。因此, A 、 B 兩人的獲勝概率是三比一, A 的優(yōu)勢絕不止是一點。所以說,這道題目的正確選項為 A 。

似乎是還嫌游戲雙方的勝率差異不夠驚人, 2010 年, Steve Humble 和 Yutaka Nishiyama 提出了上述游戲的一個加強版。去掉一副撲克牌中的大小王,洗好剩下的 52 張牌后,一張一張翻開。一旦出現(xiàn)連續(xù)三張牌,花色依次是紅黑黑,那么玩家 A 加一分,同時把翻開了的牌都丟掉,繼續(xù)一張張翻沒翻開的牌;類似地,一旦出現(xiàn)連續(xù)三張牌恰好是黑黑紅,則玩家 B 得一分,棄掉已翻開的牌后繼續(xù)。

容易看到,加強版游戲相當于是重復多次的擲硬幣游戲,因而毫無疑問,在這個新游戲中,玩家 A 的優(yōu)勢還會進一步放大。電腦計算顯示, A 獲勝的概率高達 93.54% , B 獲勝的概率則只有可憐的 2.62% 。另外 3.84% 則是兩人平手的概率。然而,即使是這樣,這個游戲看上去也會給人一種公平的錯覺!

這個例子告訴我們,在賭博游戲中,直覺并不是準確的,求助概率論是很有必要的。

其實,概率論的誕生本來就和賭博游戲是緊緊聯(lián)系在一起的。提到概率論的誕生,不得不提一位名叫 Antoine Gombaud 的法國作家。這人出生于 1607 年法國西部的一個小城市,他并不是貴族出身,但他卻有著“騎士”的光輝頭銜——不過那只是他自封的而已。他借用了一個自己筆下的人物形象名稱,自封為 de Méré 騎士。后來,這個名字便逐漸取代了他的真名 Antoine Gombaud 。不過, de Méré 騎士并沒有憑借自己的文學作品名揚天下,真正讓他聲名遠揚的是他的賭博才能。而足以讓他在歷史上留名的,則是他對一個賭博游戲的思考。

在 17 世紀,法國賭徒間流行著一個賭博游戲:連續(xù)拋擲一顆骰子 4 次,賭里面是否會出現(xiàn)至少一個 6 點。這個游戲一直被視為是一個公平的賭博游戲,直到 1650 年左右, de Méré 在另一個類似的游戲中莫名其妙地輸?shù)盟膫€荷包一樣重。當時, de Méré 參加了這個賭博游戲的一個“升級版”:把兩顆骰子連續(xù)拋擲 24 次,賭是否會擲出一對 6 點來。

de Méré 自己做了一番思考。同時拋擲兩顆骰子出現(xiàn)一對 6 ,比拋擲一顆骰子出現(xiàn) 6 點要困難得多,前者的概率是后者的 1/6 。要想彌補這個減小了的概率,我們應當把兩顆骰子連續(xù)拋擲 6 次。為了追上連續(xù)拋擲 4 次骰子出現(xiàn)一個 6 的概率,則應當把兩顆骰子拋擲 24 次才行。 de Méré 果斷地得出結論:在升級版游戲中出現(xiàn)一對 6 的概率,與傳統(tǒng)游戲中出現(xiàn)一個 6 的概率是相等的,升級版游戲換湯不換藥,與原來的游戲本質完全一樣。

不過,這畢竟是不嚴格的直覺思維,事實情況如何還得看實戰(zhàn)。在以前的游戲中, de Méré 總是賭“會出現(xiàn) 6 點”,經(jīng)驗告訴他這能給他帶來一些細微的優(yōu)勢。于是這一回, de Méré 也不斷押“會出現(xiàn)一對 6”。不料,這次他卻賠得多賺得少,最終輸了個精光。

這是怎么一回事兒呢?作為一個業(yè)余數(shù)學家, de Méré 感到里面有玄機。但是,憑借自己的數(shù)學知識,他沒有能力解決這個難題。無奈之下,他只好求助當時的大數(shù)學家 Blaise Pascal 。

Pascal 可是真資格的數(shù)學家。他很快便意識到,這種問題的計算不能想當然,事實和直覺的出入可能會相當大。比方說, de Méré 的直覺就是有問題的:重復多次嘗試確實能增大概率,但這并不是成倍地增加。拋擲一顆骰子出現(xiàn) 6 點的概率為 1/6 ,但這并不意味著拋擲骰子 4 次會出現(xiàn)一個 6 點的概率就是 1/6 的 4 倍。無妨想一個更極端的例子:按此邏輯,拋擲一顆骰子 6 次,出現(xiàn)至少一次 6 點的概率似乎就該是 6/6 ,也即 100% ,但這顯然是不對的。如果拋擲骰子 6 次以上,出現(xiàn)一個 6 點的概率就會超過 100% ,這就更荒謬了。

看來,概率不能簡單地加加減減,每一步推理都要有憑有據(jù)。 Pascal 考慮了游戲中所有可能出現(xiàn)的情況,算出了在新舊兩種版本的游戲中,會出現(xiàn)一個(或一對) 6 點的概率分別是多少。

連續(xù)拋擲 4 次骰子,總共會產生 64 ,也就是 1296 種可能。不過在這里面,一個 6 點都沒有的情況共有 54 ,也就是 625 種。反過來,至少有一個 6 點就有 1296 – 625 = 671 種情況,它占所有情況的 671 / 1296 ≈ 51.77% ,恰好比 50% 高出那么一點點??磥?, de Méré 的經(jīng)驗是對的——眾人公認的公平游戲并不公平,賭 6 點會出現(xiàn)確實能讓他有機可乘。

那么,連續(xù)拋擲兩顆骰子 24 次,能出現(xiàn)一對 6 的概率又是多少呢?這回計算的工程量就有點大了。兩顆骰子的點數(shù)有 36 種組合,連拋 24 次則會有 3624 ,大約是 2.245 × 1037 種情況。而 24 次拋擲中,從沒產生過一對 6 點的情況數(shù)則為 3524 ,大約為 1.142 × 1037 ??梢运愠觯绻€ 24 次拋擲里會出現(xiàn)一對 6 ,獲勝的概率是 49.14% 。又一個非常接近 50% 的數(shù),只不過這次是比它稍小一些。

原來,升級版游戲并不是換湯不換藥。兩種游戲勝率雖然接近,但正好分居 50% 兩邊。這看似微不足道的差別,竟害得我們的“騎士”馬失前蹄。

后來,這個經(jīng)典的概率問題就被命名為“de Méré 問題”。在解決這個問題的過程中, Pascal 提出了不少概率的基本原理。因此, de Méré 問題常被認為是概率論的起源。

當然, de Méré 的故事多少都有一些杜撰的成分,大家或許會開始懷疑,在現(xiàn)今世界里,有沒有什么還能玩得到的“偽公平游戲”呢?答案是肯定的。為了吸引玩家,賭場想盡各種花樣精心設計了一個個迷魂陣一般的賭局。在那些最流行的賭博游戲中,莊家一方總是會稍占便宜;但游戲規(guī)則設計得如此之巧妙,以至于乍看上去整個游戲是完全公平,甚至是對玩家更有利的?!镑蛔訑S好運”(chuck-a-luck)便是一例。

“骰子擲好運”的規(guī)則看上去非常誘人。每局游戲開始前,玩家選擇 1 到 6 之間的一個數(shù),并下 1 塊錢的賭注。然后,莊家同時拋擲三顆骰子。如果這三顆骰子中都沒有你選的數(shù),你將輸?shù)裟?1 塊錢;如果有一顆骰子的點數(shù)是你選的數(shù),那么你不但能收回你的賭注,還能反贏 1 塊錢;如果你選的數(shù)出現(xiàn)了兩次,你將反贏 2 塊錢;如果三顆骰子的點數(shù)都是你選的數(shù),你將反贏 3 塊錢。用賭博的行話來說,你所押的數(shù)出現(xiàn)了一次、兩次或者三次,對應的賠率分別是 1:1 、 1:2 、 1:3 。

用于拋擲三顆骰子的裝置很有創(chuàng)意。它是一個沙漏形的小鐵籠子,三顆骰子已經(jīng)預先裝進了這個籠子里。莊家“拋擲”骰子,就只需要把整個沙漏來個 180 度大回旋,倒立過來放置即可。因此,“骰子擲好運”還有一個別名——“鳥籠”(birdcage)。

18 世紀英國皇家海軍的水手間流行過一種叫做“皇冠和船錨”(Crown and Anchor)的賭博游戲,其規(guī)則與“骰子擲好運”一模一樣。唯一不同之處只是骰子而已。普通骰子的六個面分別是 1 點到 6 點,而“皇冠和船錨”所用骰子的六個面則是六種不同的圖案——撲克牌的黑、紅、梅、方,再加上皇冠和船錨兩種圖案。之后,“賭博風”又蔓延到了商船和漁船上,“皇冠和船錨”也就逐漸走出了皇家海軍的圈子。一般認為,這也就是“骰子擲好運”的起源了?,F(xiàn)在,很多賭場都提供了“骰子擲好運”的賭博項目。

對玩家而言,這個游戲看上去簡直是在白送錢:用三顆骰子擲出 6 個數(shù)中的一個,怎么也會有一半的概率砸中吧,那玩家起碼有一半的時間是在賺錢,應當是穩(wěn)賺不賠呀。其實,這是犯了和 de Méré 一樣的錯誤——一顆骰子擲出玩家押的數(shù)有 1/6 的概率,并不意味著三顆骰子同時拋擲就會有 3/6 的概率出現(xiàn)此數(shù)。在拋擲三顆骰子產生的所有 63 種情況中,玩家押的數(shù)一次沒出現(xiàn)有 53 種情況,所占比例大約是 57.87% 。也就是說,大多數(shù)時候玩家都是在賠錢的。

不過,考慮到賺錢時玩家有機會成倍地贏錢,這能否把輸?shù)舻腻X贏回來呢?一些更為細致的計算可以告訴我們,即使考慮到這一點,游戲對玩家仍然是不利的:平均每賭 1 塊錢就會讓玩家損失大約 8 分錢。不過,我們還有另一種巧妙的方法,無需計算便可看出這個游戲對玩家是不利的。

這顯然是一個沒有任何技巧的賭博游戲,不管押什么勝率都是一樣的。因此,不妨假設有 6 名玩家同時在玩這個游戲,這 6 個人分別賭 6 個不同的點數(shù)。此時玩家聯(lián)盟的輸贏也就足以代表單個玩家的輸贏了。

假設每個人都只下注 1 塊錢。拋擲骰子后,如果三顆骰子的點數(shù)都不一樣,莊家將會從完全沒猜中點數(shù)的三個人手中各賺 1 塊,但同時也會賠給另外三人各 1 塊錢;如果有兩顆骰子點數(shù)一樣,莊家會從沒猜中點數(shù)的四個人那里贏得共 4 塊,但會輸給另外兩人 3 塊;如果三顆骰子的點數(shù)全一樣,莊家則會贏 5 塊但虧 3 塊。也就是說,無論拋擲骰子的結果如何,莊家都不會賠錢!雖然一輪游戲下來有的玩家賺了,有的玩家虧了,但從整體來看這 6 名玩家是在賠錢的,因此平均下來每個玩家也是在不斷輸錢的。


17.同時拋擲 6 顆骰子,出現(xiàn)下面哪種情況的可能性更大一些?

A.不同數(shù)字的個數(shù)恰好為 4 個
B.不同數(shù)字的個數(shù)為 1 、 2 、 3 、 5 或 6 個
C.上述兩種情況的出現(xiàn)概率相同

這個題目的答案竟然是 A ,沒想到吧!賭博游戲的勝率常常違反直覺,這道題目又是一個經(jīng)典的例子。同時拋擲 6 顆骰子,一共會產生 66 = 46656 種情況。其中,不同數(shù)字的個數(shù)恰好為 4 個的情況有多少種呢?如果 6 顆骰子里只有 4 個不同的數(shù)字,那么有的數(shù)字出現(xiàn)了至少 2 次。事實上,各個數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)只有以下兩種可能的分布類型:

  • 其中 1 個數(shù)字出現(xiàn)了 3 次,另外 3 個數(shù)字各出現(xiàn)了 1 次
  • 其中 2 個數(shù)字各出現(xiàn)了 2 次,另外 2 個數(shù)字各出現(xiàn)了 1 次。

前者一共有 C(6, 3) × C(6, 4) × 4! = 7200 種具體的情況,其中 C(6, 3) 表示出現(xiàn)了 3 次的數(shù)字究竟出現(xiàn)在了哪 3 次, C(6, 4) 表示這 4 個數(shù)字究竟是哪 4 個數(shù)字。后者一共有 C(6, 2) × C(4, 2) × C(6, 4) × 4! / 2 = 16200 種具體的情況,其中 C(6, 2) 表示第一個出現(xiàn)了 2 次的數(shù)字究竟出現(xiàn)在了哪 2 次, C(4, 2) 表示第二個出現(xiàn)了 2 次的數(shù)字究竟出現(xiàn)在了哪 2 次, C(6, 4) 表示這 4 個數(shù)字究竟是哪 4 個數(shù)字,最后的結果除以 2 的原因是,第一個出現(xiàn)了 2 次的數(shù)和第二個出現(xiàn)了 2 次的數(shù)有可能分別是我和你,也有可能分別是你和我,這被算重了。

因此,不同數(shù)字的個數(shù)恰好為 4 個的情況一共有 7200 + 16200 = 23400 種,它占總數(shù)的 23400 / 46656 ≈ 50.154321% 。


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