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【原创】货币作手回忆录Ⅱ(连载二十一)
                       【原创】货币作手回忆录Ⅱ(连载二十一)
                                第十一章:那些年,笔者收藏的经典
                                  第二节:“赌博”游戏的概率论

有三句话可以警醒自己,作为座右铭:“教人易,治己难。出口易,躬行难。奋始易,克终难。”在人己之间,要求别人严格,唯对自己宽容。在言行之间,说出来方便,做起来至难。在始终之间,开始发奋好办,有头有尾难为。宽己严人,言行不一,虎头蛇尾是人最容易犯的毛病。稍注意这些弱点,你就会很不得了。

做父母是个专业性很强的职业,可大部分的父母未经任何培训就上岗了。
凡向鳄鱼池内投掷物品者,必须下池自己捡回。―肯尼亚天然动物园告示
当你想丢点什么的时候请想想,千万别丢脸。―成都垃圾箱,果皮箱上语

摘要:赌博(gambling)自古以来就一直是我们生活中的一个重要部分,各种形式的赌博存在于我们的生活中,但是我们也听过十赌九骗、十赌九输,那么赌博究竟有没有什么机制与规律呢?本文通过概率论的一些知识来揭示赌博中的规律,通过揭示其运行机制,让我们感受数学的美。
关键字:赌博;概率论

1.引言
  概率论是一门研究随机现象的规律的数学分支。其起源于16世纪,意大利学者吉诺拉莫·卡尔达诺(1501-1576)开始研究骰子等赌博中的一些问题,但真正刺激概率论发展的是来自17世纪的赌博者问题。数学家费马向法国数学家帕斯卡提出下列问题:现有两个赌徒相约赌若干局,谁先赢s局就算赢了,当赌徒A先赢a局(a
  使概率论成为数学的一个分支的另一个奠基人是瑞士数学家雅各·伯努利(1654-1705)。他的主要贡献是建立了概率论的第一个极限定理,即伯努利大数定律:在多次重复试验中,概率有趋于稳定的趋势。1713年这个定理发表在他的遗著《猜度术》中。1730年,法国数学家棣莫弗出版其著作《分析杂论》当中包含了著名的棣莫弗——拉普拉斯定理,这是概率论中第二个重要的极限定理的雏形。接着拉普拉斯在其1812年出版的著作《概率的分析理论》中,首先明确的给出了这一定理的古典定义。另外,他还和其他数学家共同建立了关于最小二乘法和正态分布的理论。另一位在概率论发展史上的代表人物是泊松,他推广了伯努利大数定律,并提出了一种新的分布——泊松分布。概率论在这之后一直集中于研究推广伯努利大数定律和研究中心极限定理。
  1901年,中心极限定理被严格证明,这使得数学家们能够很好的解释为什么现实中很多分布都近似于正态分布的问题。20世纪30年代,数学家们更多的研究随机过程,著名的马尔科夫过程在1931年才被重视。在概率论的发展过程中,苏联数学家柯尔莫格洛夫做出了杰出的贡献。到了近代,出现了理论概论与应用概论的分支,概率论已经发展成为数学的一个庞大分支。
  从概率论的起源和发展看,概论都与赌博问题息息相关,可以说对于概率论的研究正是起源于赌博问题,同时赌博问题中也有很多概率问题值得我们研究。本文将要利用概率论的知识研究赌博中包含的一些问题,揭示赌博的内在机制。
2.一个悖论——加倍赌注赌博
  赌博问题中有这样一个有意思的问题,就是加倍赌注赌博问题(double-upgambling),即如果你想赢得1000元,你第一局下1000元,如果赢了,赌局结束,你得到了想要的1000元,如果输了,第二句就下2000元赌注,依次类推,每次输了下一局就下以前输掉的赌注加上1000元地两倍,我们假设输赢的概率是相等的,都是1/2,则由表1我们可以看到这个赌局的结果。我们看到初始赌注是1000元,但是到第11局的时候已经是124000,而赌博者赢得他想要的1000元的概率是0.000488,这几乎已经是一个不可能事件;当进行到31局地时候,所需的赌注是1000*230这相当于一万亿,当然只要我们继续加倍赌注我们就能赢得我们想要的1000元,但是我们的资本不是无穷的,估计我们会在赢得1000元钱输掉所用的赌本。

表1 加倍赌注赌博问题的结果表格

局数

赌注

本局进行前的总损失

赌局在本局结束的收益

赌局结束的概率

近似概率

 

1

1000

0

1000

1/2

0.5

 

2

2000

1000

1000

(1/2)2

0.2500

 

3

4000

3000

1000

(1/23

0.1250

 

4

8000

7000

1000

(1/2)4

0.0625

 

5

16000

15000

1000

(1/25

0.0313

 

6

32000

31000

1000

(1/2)6

0.0156

 

7

64000

63000

1000

(1/27

0.0078

 

8

128000

127000

1000

(1/2)8

0.0039

 

9

256000

255000

1000

(1/2)9

0.0020

 

10

512000

511000

1000

(1/2)10

0.00098

 

11

124000

123000

1000

(1/2)11

0.000488

 

31

1000*230

1000*230  -1000

1000

(1/231

4.66*10-10

 

n

1000*2n-1

1000*2n-1-1000

1000

(1/2n

 

 








  

 

                                                 (李莜阳整理编辑,本文来源网络)

                                                                    2013年11月18日

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