ar
Feedback
Математические байки

Математические байки

الذهاب إلى القناة على Telegram

Рассказы про разную математику. Архив: http://dev.mccme.ru/~merzon/mirror/mathtabletalks/

إظهار المزيد
4 264
المشتركون
+124 ساعات
+27 أيام
+130 أيام
أرشيف المشاركات
Хорошо, а всё-таки — при чём тут формула Стирлинга?

photo content

Иными словами —

В частности, характерные отклонения имеют порядок корня из n — и слишком большие отклонения даже такого порядка мы в жизни никогда не увидим (ибо, например, e^{-25}<10^{-10})

То есть вероятность отклонения на k падает со скоростью e^{-k^2/n}.

photo content

А ln(1+x) примерно равен x. Поэтому будет сумма от -(2j-1)/(n+j); да ещё и, если k<<n, то знаменатель можно заменить просто на n. И получается сумма от (2j-1)/n, а сумма нечётных чисел от 1 до (2k-1) это k^2:

Логарифм отношения этих биномиальных коэффициентов равен сумме логарифмов ln (1- (2j-1)/(n+j) ) по j от 1 до k.

Получилось произведение k сомножителей. А как я уже говорил, "видишь длинное произведение — прологарифмируй!"

photo content

Сравним теперь C_{2n}^n и C_{2n}^{n+k}: второй отличается от первого умножением на n/(n+1) * (n-1)/(n+2) * ... * (n-k+1)/(n+k).

Давайте заметим, что (C_N^{a+1}) / (C_N^a) = (N-a)/(a+1). Потому что если в классе из N человек уже выбрано a дежурных, то есть N-a вариантов, как можно назначить (a+1)-го — и каждый набор из (a+1) дежурного получается (a+1) способами.

Скажем, при 10000 подбрасываний — какие количества орлов естественны, а какие неправдоподобны и должны заставить заподозрить, что монетка гнутая (или ещё что-нибудь не так)? 5025? 5320? 6500?

Понятно, что наиболее вероятный результат это n орлов и n решек: вероятность из N подбрасываний выкинуть M орлов равна C_N^M / 2^N, а "центральный" биномиальный коэффициент C_{2n}^n самый большой. А как такая вероятность начинает уменьшаться?

А именно, давайте зададимся вполне естественным вопросом: если мы подкидываем честную монетку N=2n раз, какие результаты мы будем наблюдать, и с какой вероятностью?

Первый — это заодно и способ саму центральную предельную теорему в простейшем случае увидеть.

Так вот — оказывается, что корень из 2π, который в формуле Стирлинга в числителе, это "тот же самый" корень из 2π, который у нормального распределения (того, что появляется в центральной предельной теореме) в знаменателе. И есть два способа это увидеть.

В прошлый раз мы закончили с формулой Стирлинга на том, что n!~A \sqrt{n} (n/e)^n — но мы ещё не знаем, что A это корень из 2π.

Продолжим, пожалуй?

И это, кажется, хороший момент на сегодня прекратить дозволенные речи.