Inter universal geometry と ABC予想(応援スレ)58 at MATH
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36:132人目の素数さん
21/08/01 22:49:24.77 V7faUAjY.net
>>35
>「確率変数を教えてくれくれ」か?
またゴマカシか
誰が確率変数を教えてくれと言ったw
時枝戦略における確率変数を答えよと言った。いつまで逃げるつもりなのか?

37:132人目の素数さん
21/08/01 22:50:14.41 V7faUAjY.net
>>35
確率変数も書けないのになんで不成立と主張するんだ?真性のアホ?

38:132人目の素数さん
21/08/01 22:51:38.68 V7faUAjY.net
>>35
>二匹のサルが、自分の不勉強を棚に上げて
>「確率変数を教えてくれくれ」か?
>教えてくれくれ言わずにさ
>自分で勉強しなさい
>確率変数も分からんのに
>時枝は無理ですよ
見よ これが詐欺師の手口である

39:132人目の素数さん
21/08/01 22:55:27.36 V7faUAjY.net
自分が確率変数を書けないことを誤魔化すのに必死の詐欺師w

40:132人目の素数さん
21/08/01 23:04:32.05 V7faUAjY.net
>>35
確率変数は関数なんだろ?
ほれ、書いてみな、どんな関数?
数学では詐欺は通用しませんよ?

41:132人目の素数さん
21/08/01 23:13:29.74 V7faUAjY.net
>>35
え???
まさかどんな関数かも分からずに不成立とかほざいてたの?
ちょw それ勘弁やわw 白痴過ぎんだろいくらなんでもw

42:132人目の素数さん
21/08/01 23:19:38.45 V7faUAjY.net
>>35
ていうか関数の書き方って知ってる?
大学一年4月に授業について行けなくなった落ちこぼれには無理かな?

43:132人目の素数さん
21/08/01 23:26:29.51 V7faUAjY.net
>>35
え???
まじ関数の書き方分からないの?
ちょw そりゃ数学なんて到底無理だわw 白痴だとは思ってたがまさかそこまでとはw

44:132人目の素数さん
21/08/01 23:52:50.00 w67oYbiw.net
>>24
>レーヴェンハイム・スコーレム定理自身には
>おサルさん、1ミリも入れていないこと明白じゃん
レーベンハイム・スコーレム Akihiko Koga(下記)を読みました
・”「論理体系がモデルを持つ」という性質は,「少なくともそのモデルは矛盾を起こさない」ことを 保証すること”だそうです(^^
・証明に、コンパクト性定理を使うという
・コンパクト性定理:一階述語論理の文の集合がモデルを持つこと(充足可能であること)と、その集合の任意の有限部分集合がモデルを持つことが同値である
・コンパクト性定理から、可算無限集合が無矛盾であることは、その集合の任意の有限部分集合が無矛盾と同値です
・よって、下方定理として、可算無限集合から有限部分集合に落とすのは、コンパクト性定理から自明ですな
URLリンク(www.cs-study.com)
形式的論理体系の定義から
レーベンハイム・スコーレムの定理までの大急ぎのまとめ
by Akihiko Koga
27th Mar. 2020 (Update)
レーベンハイム・スコーレムの定理(Lowenheim-Skolem Theorem)を 非常に手短に説明しなければならないので,ここで少しずつ書きながら, 本番の資料を改良していこうと思う.なお,その勉強会の顛末とその時の資料の表紙に ついては 某勉強会での連続体仮説の解説についての顛末に書いた(2019.04.25 追記).
レーベンハイム・スコーレムの定理(レーベンハイム発表 1915年,スコーレムによる厳密な証明 1920年)は,一階の記号論理体系(一階述語論理)の「モデル(その体系の公理系を 満たす数学的な実例)」のサイズに関する定理である.後でもう少し詳しく説明するが,前提と なる枠組み,つまり,記号論理の体系やモデルなどの概念についてちょっと説明しておく.
「論理体系がモデルを持つ」という性質は,「少なくともそのモデルは矛盾を起こさない」ことを 保証することであり,とても重要な性質である.
つづく

45:132人目の素数さん
21/08/01 23:53:33.82 w67oYbiw.net
>>44
つづき
レーベンハイム・スコーレムの定理は,このときの記号を解釈するための「実体の集合 M」の 大きさに関する命題である.より詳しく言うと, 記号論理の体系がモデルを持つと 分かったとき,そのモデルを非常に巨大な大きさにしたり,またはその逆に, 非常に小さくしたりできると いう定理である.
上でも述べたように,記号論理のある公理の集合Aがモデルを持つ,つまり,その公理集合を満たす数学的な実例が あるということは,その公理集合が無矛盾であるとみなせることを意味する.
URLリンク(ja.wikipedia.org)
レーヴェンハイム?スコーレムの定理
Anatoly Ivanovich Maltsev (1936年) が完全に汎用的な形式でレーヴェンハイム-スコーレムの定理を証明した[6]。彼が引用したスコーレムのメモによれば、アルフレト・タルスキが1928年にこの定理を既に証明していたという。このため一般化した定理を「レーヴェンハイム-スコーレム-タルスキの定理」とも呼ぶ。しかし、タルスキは自分が証明したことを覚えておらず、彼がコンパクト性定理を使わずにどうやって証明しえたのかは謎のままである。
URLリンク(ja.wikipedia.org)
コンパクト性定理
コンパクト性定理(英: Compactness theorem)とは、一階述語論理の文の集合がモデルを持つこと(充足可能であること)と、その集合の任意の有限部分集合がモデルを持つことが同値であるという定理である。つまりある理論の充足可能性を示すにはその有限部分についてのみ調べれば良いという非常に有用性の高い定理であり、モデル理論における最も基本的かつ重要な成果のひとつである。
(引用終り)
以上

46:132人目の素数さん
21/08/01 23:55:12.47 w67oYbiw.net
>>40
(引用開始)
確率変数は関数なんだろ?
ほれ、書いてみな、どんな関数?
数学では詐欺は通用しませんよ?
(引用終り)
笑えます
その言い草
確率変数が分かっていないこと
丸わかりのおサルさんですね
アホや

47:132人目の素数さん
21/08/02 00:02:27.05 UMYhzcCZ.net
>>46
また逃げたw
「今日のところはこのくらいにしてやる」と言いながら後ずさりw マンガだなw
いーからほれ、書いてみな? 書けねーんだろw 丸わかりw

48:132人目の素数さん
21/08/02 00:08:41.22 UMYhzcCZ.net
>>46
はい、アホは確率変数書けずに泣きながら逃げていきましたー
確率変数も書けずに時枝なんて100年早いよ 大学一年4月に落ちこぼれた君は高校数学の復習から 近所の高校生に教えてもらいな

49:132人目の素数さん
21/08/02 00:14:14.72 UMYhzcCZ.net
「大学4年の確率論がー」が口癖のアホ、実は時枝戦略の確率変数を書けませんでしたとさw
どんな詐欺師よw 笑えるなw

50:132人目の素数さん
21/08/02 00:21:14.02 UMYhzcCZ.net
そういえば詐欺師くんは
「さて, 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ.」
が離散一様分布ではないとほざいてたねw
高校生にも負けるレベルじゃんよw まじ近所の高校生に頼んで教えてもらいなよ 時枝?100年はえーわ

51:132人目の素数さん
21/08/02 00:31:10.16 UMYhzcCZ.net
高校生なら大学レベルを知らない自覚があるから教え様がある。
詐欺師くんは高校生以下なのに大学4年レベルと妄想してるから教え様が無い。
妄想症治療は専門医以外には無理だからね。

52:132人目の素数さん
21/08/02 00:38:33.65 UMYhzcCZ.net
しかしすごいよね
自分が大学4年レベルとの妄想を維持するためには詐欺の手口も辞さないんだから
人格障害って恐ろしいね

53:132人目の素数さん
21/08/02 07:28:11.58 MQR4OP/h.net
>>46 補足
学習能力ゼロやね
”確率変数”は、まず下記ね
サイコロ1つの場合をしっかり、学習してね
分かりますか?
サイコロ博打で、ツボにサイコロを一つ入れる
”確率変数”は、サイコロ1つの場合は下記の通り
ツボの中で、サイコロの目がクルクル変わったりはしません
一旦入れたツボの中のサイコロの目は、変わりません
”固定”?w。一旦入れたツボの中のサイコロの目は変わりませんから、固定もクソもない(変わったらイカサマでしょうw)
でも、確率論では、”確率変数”です。”確率変数”で、確率を扱います
分かりましたか?
お返事「はい」は?www(^^
(参考)
URLリンク(bellcurve.jp)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
統計用語集
確率変数
random variable
ある現象がいろいろな値を取り得るとき、取り得る値全体を確率変数Xとして表す。どのような値をとるかは決まっていないが、取りうる値、もしくは取りうる値の範囲とその値をとる確率または確率密度が決まっている数のこと。一般に離散型と連続型の二つが用いられる。
<離散型の例>例えば、一つのさいころを振り、出てくる目の値について考える。この時、確率変数はX=1,2,3,4,5,6となり、すべてのXについてP(X)=1/6となる。偶数の目が出る場合については、P(X=2,4,6)=1/2と表される。
つづく

54:132人目の素数さん
21/08/02 07:28:53.84 MQR4OP/h.net
>>53
つづき
URLリンク(bellcurve.jp)
Social Survey Research Information Co., Ltd.
11-1. 確率変数と確率分布
■確率変数
「確率変数」は、ある変数の値をとる確率が存在する変数のことです。例えば、さいころを投げて出る目は{1, 2, 3, 4, 5, 6}のいずれかであり、それぞれの目が出る確率は1/6であることから、さいころを投げて出る目は確率変数であると言えます。
URLリンク(bellcurve.jp)
この場合、確率変数の値(=さいころの出る目)をXとおくと次のように表すことができます。右側のカッコの中はXがとる値の範囲であり、この例では「確率変数Xが1から6までの整数の値を取る」ことを表しています。
P(X)=1/6 (X=1,2,3,4,5,6)
さいころの場合、出る目の値をそのまま確率変数がとる値とすることができますが、事象に数字がない場合でも、それぞれ事象に数値を設定することで確率変数がとる値とすることができます。例えば1枚のコインを投げる場合に、表が出る事象に「1」を、裏が出る事象に「0」を対応させると、確率変数になります。
URLリンク(bellcurve.jp)
表が出る事象も裏が出る事象のどちらも確率は1/2であることから、確率変数Xを用いて次のように書けます。
P(X)=1/2 (X=0,1)
■確率分布

(追加)
URLリンク(ja.wikipedia.org)
確率変数(かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable)とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値(ふつうは実数や整数)を取る変数。各事象は確率をもち、その比重に応じて確率変数はランダム[1]:391に値をとる。
確率空間 (Ω,F,P) において、標本空間 Ω の大きさが連続体濃度の場合、確率変数とは、Ω 上で定義された実数値関数で、F 可測であるものといえる。確率変数値をとる Ω の部分集合が事象であり従って確率をもつために「F 可測」は必要になる。
(引用終り)
以上

55:132人目の素数さん
21/08/02 08:38:14.59 UMYhzcCZ.net
>>53
また逃げたw
時枝戦略の確率変数を早く書いて下さいねー どーして逃げるんですか?

56:132人目の素数さん
21/08/02 09:23:20.72 humQtTeu.net
日本語のwikipediaの確率変数の項は酷い出来やな


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