Serge_P, можно ли в принципе и с помощью теории вероятностей заполучить любые вероятностные распределения/меры только из некоторых равномерных распределений (для начальных условий и пр.) плюс какие-либо однозначно определённые/детерминированные структуры модели мира? Идея в том, что равновероятность значений некоторых степеней свободы скорее естественна и может якобы сыграть роль как-бы объективной меры
Serge_P, можно ли в принципе и с помощью теории вероятностей заполучить любые вероятностные распределения/меры только из некоторых равномерных распределений (начальных условий и пр.) плюс какие-либо однозначно определённые/детерминированные структуры модели мира? Идея в том, что равновероятность значений некоторых степеней свободы скорее естественна и может якобы сыграть роль как-бы объективной меры
если есть, скажем, устройство, которое генерирует последовательность независимых случайных величин, равномерно распределенных на отрезке [0,1], то да, можно из них построить любую другую случайную величину (случайный вектор) через детерминированные операции. Если надо смоделировать одну случайную величину с произвольным распределением, то для этого достаточно одной равномерной (метод обратной функции). Иногда, впрочем, удобнее взять несколько; например, нормальную случайную величину удобно получать из двух независимых равномерных.
Большего требовать было бы грех - я вполне удовлетворён этим как-бы подтверждением интуиции о том, что происхождение вероятностных статистических закономерностей следует искать в индуцированной детерминированной структурой фазового пространства мере на том же самом фазовом пространстве
Сергей, а могут ли другие, кроме равномерного, распределения сыграть роль образующего для всех остальных распределений/мер?
Ну, в общем, да. Из любого непрерывного (одномерного) распределения можно сконструировать любое другое (одномерное) распределение. Даже если только лишь есть генератор дискретных независимых случайных величин (типа, например, 0 или 1 с вероятностями 1/2), то и тогда легко получить, скажем, приближенно равномерное распределение на [0,1] взяв достаточно много этих дискретных величин.
Есть еще такое решение: рассмотрим функцию f(x)=exp(x/e)-x. Нетрудно показать, что она выпукла вниз и ее минимум (равный нулю) достигается при x=e. А это значит, что для любого x0 не равного e (в том числе и для x=) имеем e^xx^e.
Есть еще такое решение: рассмотрим функцию f(x)=exp(x/e)-x. Нетрудно показать, что она выпукла вниз и ее минимум (равный нулю) достигается при x=e. А это значит, что для любого x0 не равного e (в том числе и для x=) имеем e^xx^e.
Но думаю что, в сущности, это одно и то же...
Да ну. Ещё проще. Логарифм растёт медленнее, чем х, потому отношение логарифмов меньше отношения аргументов
Вопрос собственно для Что где когда, но с мат уклоном. Был такой математик - В. Ф. Каган. Одним словом охарактеризовать его основной вклад в математику
Вопрос собственно для Что где когда, но с мат уклоном. Был такой математик - В. Ф. Каган. Одним словом охарактеризовать его основной вклад в математику
Если мы уж начали прикалываться, то вот наш ответ Григорию:
Вопрос собственно для КВН, но с мат уклоном. Была маткоманда в школе, её название было Циркуль. Вопрос - какой девиз был у команды?