Собственно, задачка. Пусть мы играем в орлянку (с "банком", то есть с бесконечным резервуаром денег), монета честная (вероятности орла-решки - по 1/2 каждая). Начальная ставка - $100, в случае орла текущая ставка увеличивается на 50% (т.е. умножается на 1.5), в случае решки - уменьшается на 40% (т.е. умножается на 0.6). Легко подсчитать, что мат. ожидание выигрыша в одной игре - (1.5+0.6)/2 = 1.05, то есть в среднем за один бросок ставка увеличивается на 5%.
Теперь рассмотрим "длинную" игру: начальная ставка всё те же $100, но бросок повторяется много (тысячу, десять тысяч) раз, каждый раз в игре участвует вся текущая ставка (нельзя "отложить" часть денег в сторону и играть только частью), нельзя закончить игру досрочно или продолжить игру после окончания. Для математической простоты будем считать что ставка может дробиться бесконечно - до наноцентов и ниже, и "в ноль" проиграться нельзя (но оказаться совсем к нему близко - можно). Вопрос классический: стоит ли в такую игру играть?
Казалось бы, а чего тут думать-то - на каждом броске мат.ожидание выигрыша больше единицы (1.05), на N бросках это будет 1.05^N, значит игра выигрышная, причем круто выигрышная - на 1000 бросках это 1.05^1000 ~= 1.55e21, а на 10000 бросках - вообще 7.8e211, столько денег во всю вселенную не влезет, разве что безналом. Надо играть!
Или нет? 1.05 мы ведь подсчитали по множеству независимых бросков, там среднее арифметическое, а при последовательных бросках новая ставка зависит от исхода предыдущего броска, и результаты всех бросков перемножаются. Скажем, если у нас подряд выпал орёл и решка, мы получили 1.5*0.6 = 0.9, а вовсе не 1.05! А поскольку наиболее вероятно выпадение последовательности, в которой орлов и решек поровну, то вместо 1.05^N мы - с наибольшей вероятностью - получим проигрыш вида 0.9^(N/2) - тоже кстати довольно крутой, на 1000 бросков это 1.3e-23.
Или вот прикинем, можем ли мы свести игру "в единицу" (остаться примерно при своих), и с какой вероятностью. Для этого орлы (1.5) должны попадаться чаще чем решки (0.6), причём заметно чаще, процентов на десять (ну, примерно), если же мы хотим выиграть - орлы должны попадаться ещё чаще. А поскольку частотное распределение орлов-решек в серии бросков тем более узкое (в процентах), чем больше бросков сделано, и пик приходится на одинаковое количество орлов и решек, то вероятность хотя бы свести игру "в единицу" стремительно падает с ростом числа бросков, не говоря уже о вероятности выиграть.
Так это что же получается, нельзя играть, куда ни кинь сплошной проигрыш? Как проверить-то?!
По хорошему надо честно подсчитать мат.ожидание выигрыша для всей последовательности из N бросков, усреднив интересующее нас произведение для всех возможных 2^N исходов. Проблема в том, что для большого N количество исходов становится совсем запредельным (2^1000 ~= 1e301), и как такое считать. Ну да, ну да - для этого случая есть общая формула (о ней чуть позже), но я же не математик, я с её выводом сходу не справился, и решил проверить экспериментально (физик же, и как раз экспериментатор). Проверить ессно не с физической монетой, а на компе - написать простенькую программку, генерирующую случайные числа, и запустить несколько раз - посмотреть что получится. Написал, запустил - конечная сумма быстро улетела почти к нулю. Запустил ещё с десяток раз, ессно с другой "затравкой" последовательности (а то мало ли, случайности штука такая) - получил то же самое. Разумеется, исходы каждого моделирования игры отличались на порядки - но какая разница, если для любого практического применения они неотличимы от нуля: 1e-200 и 1e-250 это один фиг "полный проигрыш", хотя формально они отличаются на 50 порядков.
Так значит получается что "длинная" игра всё таки проигрышная - ведь и 1.05*0.6 у нас оказывается меньше единицы, и компьютерное моделирование показывает, что, грубо говоря, из 100 игр 100 закончились проигрышем? А применять 1.05^N нельзя потому что "система неэргодична" - среднее по ансамблю не равно среднему по времени?
Нет!
Если все-таки найти общую формулу мат.ожидания для N бросков, и честно подсчитать средний выигрыш, мы действительно получим 1.05^N, как и предполагали изначально, то есть игра сильно выигрышная (в среднем).
И таки да, если подсчитать вероятность выигрыша, то при больших N она стремительно уменьшается, то есть в этой игре мы почти гарантированно проигрываем.
Одно увязывается с другим довольно просто. Средний выигрыш у нас большой - для 1000 бросков, как я уже считал выше, это 1.55e21. При этом максимальный выигрыш, если будут выпадать только орлы - ОХЕРЕННО большой, для 1000 бросков это 1.5^1000 = 1.23e176, ну и есть какое-то количество других выигрышей, поменьше, но всё равно охеренно больших. Поскольку проигрыши у нас не могут быть больше $100 (у игрока больше нет), получается что чтобы среднее сошлось, вероятность выигрыша стремительно падает с N (а вероятность проигрыша соответственно растёт, собственно чуть выше я про это писал), при этом так же стремительно растёт максимальный выигрыш. И игра быстро превращается в "лотерею с СУПЕРПРИЗОМ", в которой обычно проигрывают все - но с крайне низкой вероятностью кто-то может получить запредельно большой выигрыш, тем самым обеспечив то самое "среднее", равное 1.05^N. "Стоит ли играть" тут вопрос уже психологический, а не математический - вообще наверное нет, вероятность выигрыша исчезающе мала - но если стартовая ставка небольшая, и вам хочется "попытать счастья", то почему бы и нет, вдруг станете самым богатым человеком во вселенной (нет). Хотя формально игра выигрышная, да.
Но я собственно не про это.
Я про то, что например мы, физики, изучаем системы в том числе ставя эксперименты и делая измерения (если рассчитать не получается или в расчёте выходит какая-то странная фигня).
При этом если мы измерили один раз, то "мы знаем значение". Если измерили три раза и все три раза сошлись - "мы измерили, и у нас всё сходится, можно писать статью". Если измерили десять раз - "мы измерили и сделали статистику, теперь мы знаем погрешность". Сто раз - "нам было нужно ОЧЕНЬ ТОЧНО", тысячу раз... даже не знаю, тысяча повторов одного эксперимента штука на самом деле не такая уж и редкая (если эксперимент повторяется автоматикой и делается быстро), но всё-таки несколько нетипичная - обычно достаточно трёх повторений, при сомнениях - десяток, ну куда больше-то. При этом по мере усреднения последовательных измерений мы обычно приближаемся к истинному значению - есть даже оценки вероятной погрешности исходя из числа проделанных измерений.
В этой же задаче мы видим, что одно "измерение" с вероятностью близкой к единице даст нам полный проигрыш. И два "измерения" дадут нам прогрыш. И десять измерений дадут нам проигрыш. И даже сто измерений дадут нам полный проигрыш, потому что вероятность проигрыша на много порядков выше вероятности выигрыша, даже небольшого. А повторять измерение больше ста раз, при том что все сто раз мы получили практически один и тот же результат - полный проигрыш - зачем?? И так ведь ясно уже.
А вот это вот - эксперимент, усреднение, оценка погрешности, оценка "сколько достаточно экспериментов" - между прочим фундаментальные основы существующей методики познания. И в этих фундаментальных основах, на простой до тривиальности задаче, возникают такие вот спецэффекты: 100 измерений подряд дают "около нуля", истинное же среднее значение - "очень большое", и не зная внутренности системы фиг этот эффект экспериментально поймаешь.
И как в таких условиях двигать науку? И куда? "Вбок - потому что вперед не получается, а назад научрук не даёт"? (с)
Видимо так.