スレタイ箱入り無数目を語る部屋35(あほ二人の”アナグマの姿焼き"Part9ｗ)

つづき

＜(類似)吉田大学 札つきの定理＞
https://www.bookshop-ps.com/bsp/bsp_magcode?sha=1&sho=0779903125
BOOK 月刊ｆｌｏｗｅｒｓ 3月号（発売日: 2025/01/28）
［数字であそぼ。］　絹田村子　第７６話　札つきの定理 39
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%97%E3%81%A7%E3%81%82%E3%81%9D%E3%81%BC%E3%80%82
『数字であそぼ。』
作品は京都大学数学科出身者に取材した内容を元にしており
ストーリーは先にシチュエーションを考え、数学科出身の人に数学ネタをどう絡められるか意見を聞きながら組み立てている[5][9]。逆に数学のネタが最初にあり、そこからストーリーにしている話もある[5]。

https://imgur.com/YBM7QSE
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 1 P40 251220.jpg
https://imgur.com/gl39oJc
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 2 P42 251220.jpg
https://imgur.com/1E6b4P9
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 3 P60 251220.jpg
・(可算)無限個のサイコロが振られ隠されている
・２列に並べる
次にサイコロの目の並び{1,2,3,4,5,6}^Nに
有限個の違いを無視する同値関係を入れる
そしてその各同値類について代表元を選んでおく（選択公理により可能）
・１列目のサイコロの目を確認し
それが属する同値類の代表元と
１列目が一致し始めるのがn1個目とする *)
２列目についてその代表元が一致し始めるのが
n2番目とすると、
対称性からn1<n2となる確率は1/2以下
・2列目のn1個目をのぞくサイコロの目を確認し
それが属する同値類の代表元のn1個目の目と
2列目のn1個目のサイコロの目が
一致する確率は1/2以上
（ *)注：ｎ(1)→n1 ｎ(2)→n2 と略記した）

https://imgur.com/njEDHkd
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 4 P62 251220.jpg
https://imgur.com/wHI3DZv
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 5 P64 251220.jpg
・この問題の方法は成り立たない
・n1,n2は確率変数になっていないから
https://imgur.com/iR4UNuV
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 6 P66 251220.jpg
・”ランダムに選んだ自然数のどちらが大きいか”みたいな話に結局なっちゃう
・なるほどな 確かにそうだよな！
(引用終り)

＜余録＞
第76話の最後から第77話への部分下記
https://imgur.com/sYOVZhR
吉田大学 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子の 9 P72 251220

つづく

つづき
https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice
Probabilities in a riddle involving axiom of choice
asked Dec 9 '13 at 16:16 Denis
（Denis質問）
I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N?1}, but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.
（Pruss氏）
The probabilistic reasoning depends on a conglomerability assumption, ・・・and we have no reason to think that the conglomerability assumption is appropriate.
（Huynh氏）
If it were somehow possible to put a 'uniform' measure on the space of all outcomes, then indeed one could guess correctly with arbitrarily high precision, but such a measure doesn't exist.

mathoverflowは時枝類似で
・Denis質問でも、もともと”but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.”
　Denisの経歴で、彼は欧州の研究所勤務で、other peopleは研究所の確率に詳しいらしい
・Pruss氏とHuynh氏とは、経歴を見ると、数学DRです。両者とも、このパズル（＝riddle）は、可測性が保証されていないと回答しています

なお ”試しに"Alex Pruss Conglomerability"で検索した結果 Alexander Pruss本人のBlogが見つかった”スレ25 414-415
https://alexanderpruss.blogspot.com/2024/09/independence-conglomerability.html
Alexander Pruss's Blog September 11, 2024
Independence conglomerability
Conglomerability says that if you have an event E and a partition {Ri : i ∈ I} of the probability space, then if P(E∣Ri) ≥ λ for all i, we likewise have P(E) ≥ λ.
Conglomerabilityとは、ある事象Eと確率空間の分割{Ri:i∈I} があるとき、
すべてのi に対してP(E∣Ri) ≥λならば、同様にP(E) ≥λ が成り立つというものである。
Example: I am going to uniformly randomly choose a positive integer (using a countably infinite fair lottery, assuming for the sake of argument such is possible). For each positive integer n, you have a game available to you: the game is one you win if n is no less than the number I am going to pick. You despair: there is no way for you to have any chance to win, because whatever positive integer n you choose, I am infinitely more likely to get a number bigger than n than a number less than or equal to n, so the chance of you winning is zero or infinitesimal regardless which game you pick.

つづく

つづき
But then you have a brilliant idea. If instead of you choosing a specific number, you independently uniformly choose a positive integer n, the probability of you winning will be at least 1/2 by symmetry. Thus a situation with two independent countably infinite fair lotteries and a symmetry constraint that probabilities don’t change when you swap the lotteries with each other violates independence conglomerability.

なお、検索 a countably infinite fair lottery で、下記ヒット ノンスタ使って、うんぬんかんぬん。でも、”1/2 by symmetry”は出てこなかったので ダメみたいですね
https://philarchive.org/archive/WENFIL
Synthese DOI 10.1007/s11229-010-9836-x
Fair infinite lotteries Sylvia Wenmackers · Leon Horsten
Received: 2 September 2010 / Accepted: 14 October 2010 ©TheAuthor(s) 2010. This article is published with open access at Springerlink.com
Abstract
This article discusses how the concept of a fair finite lottery can best be extended to denumerably infinite lotteries. Techniques and ideas from non-standard analysis are brought to bear on the problem.

(参考)
http://www.ma.huji.ac.il/hart/
Sergiu Hart
http://www.ma.huji.ac.il/hart/#puzzle
Some nice puzzles:
http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf?
Choice Games November 4, 2013
P2
Remark. When the number of boxes is finite Player 1 can guarantee a win
with probability 1 in game1, and with probability 9/10 in game2, by choosing
the xi independently and uniformly on [0, 1] and {0, 1,..., 9}, respectively.

Sergiu Hart氏は、ちゃんと”シャレ”が分かっている（関西人かもｗ）
Some nice puzzles Choice Games と、”おちゃらけ”であることを示している
かつ、”P2 Remark.”で当てられないと暗示している
また、”A similar result, but now without using the Axiom of Choice.GAME2”
で、選択公理なしで同じことが成り立つから、”選択公理”は、単なる目くらましってことも暗示している

つづく

つづき
<時系列>
1)(最初はこれだろう。Sergiu Hartの文書から)
http://xorshammer.com/2008/08/23/set-theory-and-weather-prediction/
Written by mkoconnor August 23, 2008
About：my name is Michael O’Connor. I received my Ph.D. in mathematics from Cornell in August 2008.

2)>>6
http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
Choice Games November 4, 2013 Sergiu Hart http://www.ma.huji.ac.il/hart/
注記：Source unknown. I heard it from Benjy Weiss, who heard it from ..., who heard it from ... . For a related problem, see http://xorshammer.com/2008/08/23/set-theory-and-weather-prediction/
P2：Remark. When the number of boxes is finite Player 1 can guarantee a win with probability 1 in game1, and with probability 9/10 in game2, by choosing the xi independently and uniformly on [0,1] and {0,1,...,9}, respectively.
とあり、コルモゴロフ拡張定理により Choice Games がトリックであることを示唆している

3)>>5
https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice
Probabilities in a riddle involving axiom of choice
asked Dec 9 '13 Denis
” I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N−1}, but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.”
注記
https://mathoverflow.net/users/21059/denis
Denis ENS Lyon, Lyon, France http://perso.ens-lyon.fr/denis.kuperberg
ENS：高等師範学校 (パリ) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E7%AD%89%E5%B8%AB%E7%AF%84%E5%AD%A6%E6%A0%A1_(%E3%83%91%E3%83%AA)
(たぶんENSの)”other people”は、”argue it's not ok”

4)>>1
https://imgur.com/uMqtRwr
時枝 箱入り無数目(数学セミナー201511月号)前
https://imgur.com/YAdz2Mz
時枝 箱入り無数目(数学セミナー201511月号)後
注)
”この問題は Peter Winkler氏との茶のみ話がてら耳にした.氏は原型をルーマニアあたりから仕入れたらしい”と
また
”本記事の目的は，確率99% で勝てそうな戦略を供することにある”
(『勝てそうな』としているところにご注目。『勝てる戦略』ではない！ｗ)

5)>>4
数字であそぼ第76話 札付きの定理 小学館絹田村子
https://imgur.com/1E6b4P9
https://imgur.com/wHI3DZv
https://imgur.com/iR4UNuV

https://www.bookshop-ps.com/bsp/bsp_magcode?sha=1&sho=0779903125
BOOK 月刊flowers3月号(2025/01/28)
［数字であそぼ］札つきの定理
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%97%E3%81%A7%E3%81%82%E3%81%9D%E3%81%BC%E3%80%82
作品は京都大学数学科出身者に取材した内容を元にしており
ストーリーは先にシチュエーションを考え、数学科出身の人に数学ネタをどう絡められるか意見を聞きながら組み立てている[5][9]。逆に数学のネタが最初にあり、そこからストーリーにしている話もある
つづく

つづき

だめなのは、時枝記事だ。まあ、題名はおちゃらけだが、もっとはっきり、数学パズルとした方がよかったろう
非可測で、ヴィタリに言及しているのが、ミスリードだ
Hart氏の”A similar result, but now without using the Axiom of Choice.GAME2”のように、選択公理不使用のGAME2があるから、
ソロヴェイの定理（下記 wikipedia ご参照）から、ヴィタリのような非可測は否定される
conglomerabilityか、あるいは総和ないし積分が発散する非正規な分布により、可測性が保証されないと考えるべき
時枝氏は、確率変数の無限族の独立性が理解できていないのも痛いね

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%B4%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%83%AA%E9%9B%86%E5%90%88
ヴィタリ集合
ヴィタリ集合が存在し、それらの存在は選択公理の仮定の下で示される。1970年にロバート・ソロヴェイ（英語版）は、到達不能基数の存在を仮定することにより、全ての実数の集合がルベーグ可測となるような（選択公理を除いた）ツェルメロ・フレンケル集合論のモデルを構築した[2]。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%BD%E3%83%AD%E3%83%B4%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB
ソロヴェイモデル
ソロヴェイモデルはロバート M. ソロヴェイ (1970)によって構成されたモデルでツェルメロ＝フレンケル集合論 (ZF) の全ての公理が成り立ち、選択公理を除去し、実数の集合が全てルベーグ可測であるようにしたものである。この構成は到達不能基数の存在に依拠している。
これによってソロヴェイはルベーグ不可測集合の存在をZFC (ZF+選択公理) から証明するには、少なくとも到達不能基数の存在がZFCと矛盾しない限り、選択公理が本質的に必要であることを示した。
ステートメント
DC は従属選択公理の略記とする。
ソロヴェイの定理は次のことである。 到達不能基数の存在を仮定する。このとき、適切な強制拡大 V[G] の ZF+DC の内部モデルであって、実数のいかなる集合も全て、ルベーグ可測であって perfect set property を満たしベールの性質を満たすというモデルがある。
構成
ソロヴェイはそのモデルを二つのステップによって構成した。まず初めに、到達不能基数 κ を含む ZFC のモデル M から始める。
最初のステップでは M のレヴィ崩壊 M[G] を取る。
略
(引用終り)

つづく

つづき

（完全勝利宣言！ｗ）（＾＾
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1666352731/767 スレ4 (775の修正を追加済み)
>>701-702 補足説明
　>>760にも書いたが、
”　a)確率上、開けた箱と開けてない箱とは、扱いが違う”>>701
をベースに、時枝記事>>1のトリックを、うまく説明できると思う

１）いま、時枝記事のように
　問題の列を100列に並べる
　1〜100列 のいずれか、k列を選ぶ(1<=k<=100)
　k以外の列を開け、99列の決定番号の最大値をdmax99 とする
　k列は未開封なので、確率変数のままだ
　なので、k列の決定番号をXdkと書く
２）もし、Xdk<=dmax99 となれば、dmax99+1以降の箱を開けて
　k列の属する同値類を知り、代表列を知り、dmax99番目の箱の数を参照して
　その値を問題のk列の箱の数とすれば、勝てる
（∵決定番号の定義より、dmax99番目の箱は、問題のk列とその代表とで一致しているから）
３）しかし、決定番号は、
　自然数N同様に非正則分布>>13だから、これは言えない
　つまり、確率はP(Xdk<=dmax99)=0 とすべきだ
（非正則分布なので、上限なく発散しているので、dmax99<=Xdk となる場合が殆ど）
４）もし、決定番号が、[0,M]（Mは有限の正整数）の一様分布ならば
　dmax99が分かれば、例えば、
　0<=dmax99<=M/2 ならば、勝つ確率は1/2以下
　M/2<=dmax99<=M ならば、勝つ確率は1/2以上
　と推察できて
　それを繰り返せば、大数の法則で、P(Xdk<=dmax99)=99/100が言えるだろう
（注：dmax99は、100列中の99列の最大値なので、P(Xdk<=dmax99)=99/100が正しいだろう）
　しかし、非正則分布では、このような大数の法則は適用できない
５）人は無意識に、決定番号も正則分布のように錯覚して、トリックに嵌まるのです
　しかし、非正則分布では、大数の法則も使えない
　結局、時枝記事の99/100は、だましのトリックってことです

つづく

つづき

さて、上記を補足します

１）いま、加算無限の箱が、iid 独立同分布 とします
　箱を、加算無限個の確立変数の族 X1,X2,・・Xi・・ として扱うのが
　現代の確率論の常套手段です
２）いま、サイコロ1〜6の数字を入れるならば、任意Xiの的中確率は1/6
　コイントス 0,1の数字を入れるならば、的中確率は1/2
　もし、区間[0,1]の実数を入れるならば、的中確率は0
　もちろん、時枝記事の通り任意実数r∈Rならば やはり、的中確率は0
　です
３）ところが、時枝記事では、確立変数の族 X1,X2,・・Xi・・ を100列に並べ替え
　数列のしっぽ同値類の類別と、類別の代表を使って、決定番号を決めて
　決定番号の大小比較から、ある箱Xjについて、的中確率99/100に改善できる
　と主張します
４）「そんなバカな！」というのが、上記の主張です

マジ基地は無視してさらに補足します

１）時枝記事の決定番号をdとすると、dは1から無限大(∞)までを渡ります
　このような場合、しばしば非正則分布（正則でない）を成します（下記）
２）非正則分布の場合、全体が無限大に発散して、平均値も無限大になり
　分散や標準偏差σなども、無限大に発散します
３）具体例として、テスト回数無限回の合計点で成績評価をする場合を考えます
　テスト回数が、１回、２回、・・n回、・・
　もし、テスト回数が有限なら 例えば100回で1回の満点100点として、総計10,000(1万)点ですが
　テスト回数が無限回ならば、毎回1点の人の総計も無限大(∞)に発散し
　毎回100点満点の人の総計も無限大に発散しまず
　試験の点の合計では、毎回1点の人も毎回100点も区別ができなくなります
　この合計については、平均は無限大、分散や標準偏差σなども無限大に発散します
４）ところで、時枝氏の数学セミナー201511月号の記事では
　このような非正則分布を成す決定番号を、あたかも平均値や分散・標準偏差σが有限である
　正則分布のように扱い、確率 99/100とします

これは、全くのデタラメでゴマカシです

(参考)
https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/
AVILEN Inc. 2020
2020/04/14
非正則事前分布とは？〜完全なる無情報事前分布〜
ライター：古澤嘉啓
目次
1 非正則な分布とは？一様分布との比較
2 非正則分布は確率分布ではない！？
3 非正則事前分布は完全なる無情報事前分布
4 まとめ

https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html
重川一郎
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎
Ｐ7
確率空間例サイコロ投げの場合
確率空間として次のものを準備すればよい．
Ω＝{1,2,・・・,6}^N∋ω＝{ω1,ω2,・・・}
ωnは1,2,・・・,6のいずれかで，n回目に出た目を表す．
確率はη1,η2,・・・ηnを与えて
P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)＝(1/6)^n
と定めればよい．これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが，Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる．

つづく

つづき

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1710632805/536 スレ18
再録>>150より
　>・箱一つ、サイコロ一つの目を入れる。確率変数Xで扱う
　入れた目をx、賭ける目をyと書く
　xが確率変数ならばyに依存せず的中確率=1/6であるはず
　しかし実際には　x=yのとき的中確率=1　x≠yのとき的中確率=0
　よって矛盾
　よってxは確率変数でない
　一方、yをランダム選択した場合、yが確率変数である
　実際、この場合はxに依存せず的中確率=1/6である
　以上の通り、「見えないもの＝確率変数」は間違い
(引用終り)

・そういえば、中学生の時代に似た疑問をもった記憶がある
　この話は記憶の彼方（解決したのか不明）
・さていま考えてみると、>>99の2008年東工大 数学 第3問 ”いびつなサイコロ”の応用で解ける
　>>209よりこの問題のΩは、”サイコロを2回ふったとき”
　Ω＝{(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),
　(2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(2,6),
　(3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6),
　(4,1),(4,2),(4,3),(4,4),(4,5),(4,6),
　(5,1),(5,2),(5,3),(5,4),(5,5),(5,6),
　(6,1),(6,2),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6)}で
　組合せ6x6の36通り、２次元で考える必要がある
　サイコロ1回だとΩ＝{1,2,3,4,5,6}
　普通のサイコロだと確率は各1/6ですが、いびつサイコロだと確率p1,p2,p3,p4,p5,p6≠1/6 で扱う
・いま、簡単に箱一つ 正常なサイコロ一つの目を入れる。確率変数Xで扱うとしてΩ＝{1,2,3,4,5,6}
　P(X=1)=P(X=2)=P(X=3)=P(X=4)=P(X=5)=P(X=6)=1/6
　一方数当ての人が唱える数が、1〜6のランダムとして、これを確率変数Yで扱うとしてΩ＝{1,2,3,4,5,6}
　P(Y=1)=P(Y=2)=P(Y=3)=P(Y=4)=P(Y=5)=P(Y=6)=1/6
　よって、的中は同じ数で揃った場合で、(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6)の6通り 6＊1/36＝1/6で理論通り
・別に、数当ての人が唱える数が 1〜6だが偏りがあるとして p'1,p'2,p'3,p'4,p'5,p'6≠1/6(どれかは1/6ではないが 総和Σi=1〜6 p'i =1)
　とすると、確率 1/6*p'1+1/6*p'2+1/6*p'3+1/6*p'4+1/6*p'5+1/6*p'6
　＝1/6(p'1+p'2+p'3+p'4+p'5+p'6）＝1/6(つまり理論通り)
　サイコロが正常だと、数当ての人が唱える数に偏りがあっても、的中確率1/6
・さて、的中確率1/6に成らない場合がある
　例えば、偏ったサイコロで3が出やすく確率1/2とする。それを見抜いた数当ての人が唱える数が常に3なら的中確率1/2になる

よって、「箱一つ、サイコロ一つの目を入れる。確率変数Xで扱う」として 矛盾はない！

つづく

つづき

(参考)
mine-kikaku.co.jp/index.php/2022/10/29/post-9074/
峰企画
確率 – 2008年東工大 数学 第3問 20230227
2008年東工大 数学 第3問 はそれぞれの目の出る確率が同じでない、
イカサマなサイコロに対する確率問題です。問題文は以下のとおりです。
2008年東工大 数学 第3問
いびつなサイコロがあり、1から6までのそれぞれの目が出る確率が とは限らないとする。
このサイコロを2回ふったとき同じ目が出る確率をPとし、1回目に奇数、2回目に偶数の目が出る確率をQとする。
(1) P>=1/6であることを示せ。また、等号が成立するための必要十分条件を求めよ。

<解答例>
　いま、各目の確率をpi (i=1〜6)とする。Σpi＝1である(ここにΣはi=1〜6の和を表す（以下同じ）)
　なお いびつなサイコロなので、必ずしもpi=1/6ではない
　偏差σ＝Σ(pi-1/6)^2を考える。平方の部分(pi-1/6)^2 を展開すると
　σ＝Σ(pi)^2-Σ2(1/6)pi+6(1/6)^2 (ここで P=Σ(pi)^2 及び Σpi＝1 に注意すると)
　σ＝P-1/3+1/6＝P-1/6 ≧0 となる（最後の不等式≧の部分は、冒頭の偏差σ＝Σ(pi-1/6)^2（平方の和)≧0から従う）
　よって、P≧1/6で、等号成立はすべてのi=1〜6で pi=1/6の場合のみ（つまり、正規のサイコロの場合）
上記の解答例で
i)”各目の確率をpi (i=1〜6)とする”のが、確率変数の考えですよ
　（確率変数Xで ｆ：X=i → pi という対応が成立している）
ii)これをベースに、各piから問の”サイコロを2回ふったとき同じ目が出る確率をP”に落とし込むのが上記解法です
iii)『箱の中にサイコロの目を入れた時点である一つの目に固定され、他の目の可能性はゼロ』
　という妄想に走ると、2008年東工大の確率の問題は解けなくなります！

つづく

つづき

あなた方は、”固定”確率論の論文を書かれたら宜しいかと思います
その論文が出るまで、相手にする必要なし
（なお、時枝氏の記事>>1には、用語”固定”は使われていない！）

＜再投稿＞
ふっふ、ほっほ
固定！ 固定！ 固定だぁ〜！かｗｗ　 ；ｐ）

じゃあ、その考えで>>791
　>>008 2008年東工大 数学 第3問 ”いびつなサイコロ”
　mine-kikaku.co.jp/index.php/2022/10/29/post-9074/
峰企画 2008年東工大 数学第3問20230227
第3問はそれぞれの目の出る確率が同じでない、
イカサマなサイコロに対する確率問題です。問題文は以下のとおりです
いびつなサイコロがあり、1から6までのそれぞれの目が出る確率が とは限らないとする
このサイコロを2回ふったとき同じ目が出る確率をPとし、1回目に奇数、2回目に偶数の目が出る確率をQとする
(1) P≧1/6であることを示せ。また、等号が成立するための必要十分条件を求めよ
(引用終り)

を解いてみな
解けたら、あんたの主張を認めてやるさ ；ｐ）

サイコロを振る
１回目に、出目で３が出たとする
”出目３”固定だね
いいよ、固定でｗ・・

で？ どうするの？ その後どうするの？
『(1) P≧1/6であることを示せ。また、等号が成立するための必要十分条件を求めよ』
を、あなたの”固定”を使って示せ！！ｗｗ 　；ｐ）

あなたの”固定”の無力を実感しなさい！！
あなたの”固定”は、2008年東工大 数学 第3問 ”いびつなサイコロ”の確率問題に対し 無力ですよ！！ｗｗｗ ；ｐ）

”固定”なんて、ド”ハマリ”ですよｗ ；ｐ）
確率の問題と、なんの関係もないｗｗｗ

つづく

つづき
下記関連の5つの文書で
いずれも ”固定”だの”定数”だのと
幼稚な数学の混乱をしている文書なし！
”固定”だの”定数”だのを言い出した時点で
数学ロジック破綻は明白

(参考)
1）2008年 囚人と帽子パズル が元ネタとある
http://xorshammer.com/2008/08/23/set-theory-and-weather-prediction/
Written by mkoconnor August 23, 2008
Here’s a puzzle:

2）November 4, 2013
既に述べたが Hart氏
http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
Choice Games November 4, 2013 Sergiu Hart http://www.ma.huji.ac.il/hart/

3）
https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice
Probabilities in a riddle involving axiom of choice
asked Dec 9 '13 at 16:16 Denis

4)数学セミナー201511月号
https://imgur.com/uMqtRwr
時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の最初
https://imgur.com/YAdz2Mz
時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の後

5）
https://imgur.com/1E6b4P9
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 3 P60 251220.jpg
https://imgur.com/wHI3DZv
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 5 P64 251220.jpg
https://imgur.com/iR4UNuV
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 6 P66 251220.jpg
つづく

つづき

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1729769396/769 スレ26
より
769現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP
2024/11/10(日) 16:14:30.43ID:zvgSRz4H
>>761
(引用開始)
> その代表は、dmax+1 以降 しっぽ側の一致までは分っているが
> しかし、dmax番目の箱の中は不明だ
> 選んだ代表のdmax番目の数と 問題の残った1列のdmax番目の箱の数が一致する確率は…
　そのあとの計算って、ただ箱の中身がランダムだとした場合の計算してるだけだよね？
　つまり、問題の条件、全然使ってないよね？
　それ、君が🐎🦌ってことだよね？
(引用終り)

君は、数学の公理の考えが分ってないね
ゆとり世代の数学科オチコボレ？
昔は、小学校でユークリッド幾何の公理で、公理の考え方を叩き込まれたものだ
点とは、大きさも面積も長さも持たない
線とは、長さのみを持ち 幅は0
線分は、異なる2点を結ぶ最短の線
直線は、線分を無限に伸ばしたもの

まあ、平たくいえば 公理系は スポーツやゲームのルールみたいなものだ
ルールの中で、自分のやりたいようにして良いが、ルール違反はダメってこと

さて
いま、>>747のように j列中でどれか1列を残し 他を開けて j-1個の同値類を特定したとする
ここから j-1個の代表を選んで j-1個の決定番号を得て それらの最大値 dmaxを得る

dmaxは大きければ大きいほど良い
残した 一つの列の決定番号（いまd'とおく）より、大きければ良い
d' ≦ dmax としたい

次に、残した列のdmax+1以降のしっぽの箱を開けて、しっぽ同値類が特定できたとする
このしっぽ同値類から、出来るだけ 決定番号d'が小さくなるように 代表を選びたい
d' ≦ dmax としたい

だから、決定番号がdmax+1より大きい元（数列）は、代表として論外で捨てる
そうすると、決定番号がdmax+1以下の元（数列）が、残る
ここから、d' ≦ dmax としたい
でも、dmax番目の箱は未開封なので 箱の中の数は、未知数だ
なので、決定番号がdmax+1以下の元（数列）に絞ったあとで、”d' ≦ dmax”が実現出来るかどうかは、従来の確率論通りだ■

つづく

つづき

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1729769396/778 スレ26
より
778現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP
2024/11/10 ID:zvgSRz4H
>>777
>　数列なんか一つも見る前に全同値類の代表は選択されている
>　だから100列の決定番号は箱を一つも開けるまえから決まっている

ふっふ、ほっほ

　（>>719より再録）
3）結局、手順が異なると 異なる確率計算結果になるのは、決定番号を使う確率計算というものは
　well-defined でないってことだ（下記 『最終的な結論が中途の表式に依存している』）
4）そして、その原因は テンプレの>>4-5 に引用してあるが
　 ”infinite fair lottery”状態
　つまり、決定番号が自然数N全体を渡り Ω＝N で P(Ω)＝1とできない（Ωが無限大に発散）
　だってことだね
(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/Well-defined
well-defined[注釈 1]（ウェル・ディファインド）は、「定義によって一意の解釈または値が割り当てられる」ことを言う[2]。
経由する中途の表式に依存しない
往々にして、（数学上の）定義はいくつもの表式を経由する[注釈 3]。このとき、最終的な結論が中途の表式に依存している場合[注釈 4]、well-defined であるとは言えない。
つまり定めた対象が一意に存在しているとき、well-defined であるという。

つづく

つづき

rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1729769396/791 スレ26
791現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP
2024/11/10 ID:zvgSRz4H
>>779
>　決定番号を排除したいなら選択公理を否定するしかない
>>787
>「選択公理を仮定すれば箱入り無数目が成立する」
>を否定したいなら
>「選択公理を仮定しても箱入り無数目は成立しない」
>を示さなければならない
>選択公理は要らないとかまったくトンチンカン

ふっふ、ほっほ
おれの主張は、真逆だ

1）選択公理は、お飾りだ。選択公理の否定はしない
　肯定するよ。その上で、>>764で
『・集合族が、有限個の集合で成り立っているとき、『その特定のケースは、選択公理のないツェルメロ–フランケル集合論 (ZF) の定理』
・特に、集合族が、1個の集合で成り立っているとき、『選択関数は単に要素に対応するだけなので・・、自明』
・さて、いま j列中でどれか1列を残し 他を開けて 有限j-1個の同値類を得る
　有限j-1個の同値類から、各一つの元を選んで代表とすることは、既述の通りで、ZFの定理にすぎず 選択公理は使わず済ますことは可能
・有限j-1個の同値類から、各一つの元を選んで代表として、それで 有限j-1個の決定番号が テンプレ>>1の方法で得られる』
　を示した
2）選択公理の否定はしない
　が、お飾りだ
　必要な同値類と代表と決定番号は、有限個で済んでいる
　だから、選択公理の否定はしないが、その実
　『その特定のケースは、選択公理のないツェルメロ–フランケル集合論 (ZF) の定理』
　で済んでいる
3）では、選択公理の箱入り無数目における役割や如何に？
　雰囲気作りだよ
　如何にも、”パラドックスが起きます”という
　お化け屋敷において、妖しい雰囲気を醸し出す
　「選択公理を使うと過去にパラドックスが出来た事例が沢山」
　「今回も 選択公理を使うパラドックスだ」と思わせる
4）どっこい
　使っている 同値類と代表と決定番号は、有限個で済んでいる
　だから 選択公理は否定しないが
　『その特定のケースは、選択公理のないツェルメロ–フランケル集合論 (ZF) の定理』
　で済んでいる

だから、「選択公理を使うパラドックス」は、今回は関係ない
今回は、決定番号で ” infinite fair lottery ”>>4-5
を使っていて、” infinite fair lottery ”で確率計算をしているのがまずいってこと
” infinite fair lottery ”では、全事象Ωが無限大に発散して
P(Ω)＝1の確率公理を満たせなくなっている
それなのに、確率計算をして 99/100 を導く
”99/100”は、決定番号を使う確率計算で well-defined でないってことだ>>778

つづく

つづき
さて
１）決定番号d は、>>278に 書いたように
　>>205 都築暢夫 広島大 の意味で、
多項式環 F[x]から、一つ d-1次多項式 f(x)を選んだことに対応することは, すでに述べた
（簡単に要約すると、1列の可算無限列 R^N を形式的冪級数(つまりは形式的冪級数F[[x]]の元)）
　と見て、一つの同値類で 形式的冪級数で
　代表 f[[x]]と 任意g[[x]]との差 g[[x]]-f[[x]]=f(x) （多項式）とできる ということ
　| f[[x]],g[[x]] ∈F[[x]] ）
２）多項式環 F[x]は、>>205 都築暢夫 広島大 の意味で、任意nに対して 常にn+1が存在し
　F[x]は、（可算）無限次元線形空間になる
３）さて、（可算）無限次元線形空間 F[x] から
　多項式を二つ f(x) m次式 ,g(x) n次式 を選んだ時
　mとnの大小比較が、確率論として成立するのか？
　が問題となる。
　ポイント（問題点）は、『F[x]は、（可算）無限次元線形空間』で、多項式の次数が発散していることだ
４）まず、ミニモデルとして
　（可算無限の）自然数Nで m,n ∈N で考えてよう
　全事象 Ω＝N とすると、明らかに 数え上げ測度 mで、m(Ω)＝∞ であり
　確率測度 P(Ω)=１を満たせない
　このようなときに、確率を考えると パラドックスが起きる場合がある
　例えば、まず先に m を取る。その後 Nからランダムにnを選ぶとする（実は ”ランダム”の定義も問題）
　そうすると、自然数Nは平均値が発散し、標準偏差も発散しれているから
　常に m<n つまり P(m<n)=1
　逆に、n を取り。その後 mを選ぶ 上記同様 P(n<m)=1 で 矛盾
５）これをベースに、>>205 都築暢夫 広島大 の意味で （可算）無限次元線形空間 F[x]を考える
　二つの多項式 f(x) m次式 ,g(x) n次式 を選んだ時
　その次数 mとnの比較もまた、上記と同じ矛盾が生じる

上記より、>>507に対する批判は
最大値関数 ”max({d(s1),...,d(s100)}-{d(si)})”が、発散する量であり
無造作に ”Di≧d(si)”としてしまっているところだね
それは ”スベっている” ということです

つづく

つづき
上記のように
決定番号の集合、それは多項式環F[x]の 元である多項式多項式 f(x)が d-1次であるとき 決定番号がdになるのだが
F[x]は、　>>205 都築暢夫 広島大 の意味で、可算無限次元線形空間になる（下記再録）
ゆえに
確率空間における全事象 Ω＝決定番号の集合（多項式環F[x]の元 多項式多項式 f(x) の次数の集合）
としたとき、Ωは無限集合ゆえ 確率公理P(Ω)=1を満たせないのです
ゆえに
箱入り無数目論法は、矛盾を含んでいるのです！！

(参考)>>205より再録
www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/algebra/member/files/tsuzuki/04-21.pdf
代数学I 都築暢夫 広島大
F を体とする
P3
例3.2.多項式環F[x]. F[x]nは1,x,··· ,xnを基底に持つn+1次元線形空間である
F線形空間F[x]は任意の自然数より大きい次元の部分空間を持つから無限次元である
証明. 1,x,··· ,xnがF[x]nの基底になること: 1,x,··· ,xnがF[x]nを生成することは明らか
a0,··· ,an∈Fに対してa0+a1x+···+anxn=0とするとき、a0=a1=···an=0となることをnに関する帰納法で証明する
n=0のときは明らか。n−1まで成り立つとする。x=0とすると、a0=0である
(a1+ a2x+···+anxn−1)x=0より、a1+a2x+···+anxn−1=0である
帰納法の仮定から、a1=···an=0となる。よって、1,x,··· ,xnは一次独立である
したがって、1,x,··· ,xnはF[x]nの基底になる■
(引用終り)

さて
>>385 再録
1）確率論、確率過程論を知っている人ならば、「箱入り無数目」など抱腹絶倒ものｗ
　特に、確率過程論からみて全然ダメ
2）乱数理論で、乱数を箱にいれたら、当然乱数は他の箱の数を見ても当てられないはず
　当然です。「箱入り無数目」の確率99/100など、噴飯物
3）情報理論からみても、任意実数区間[a,b]｜a＜b
　の実数の的中は非可算無限の話で、可算個の実数のランダムな情報では、的中には、当然情報が不足
4）ルベーグ測度論で、任意実数区間[a,b]で、実数の一点 r∈[a,b] には
　測度は0 (零集合)にしか、なり得ない。確率99/100だ？ 馬鹿も休み休み言え！
まあ、こんな話ですね
まさに 『あほ二人の”アナグマの姿焼き"』ですｗ ；ｐ）
(引用終り)
以上

つづく

つづき
箱入り無数目で、一致の定理を 解析函数から 連続関数や非連続関数へ拡張できるだと？
笑えるぞ
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1776607345/783
[0,1]上の連続関数f,gに関して、
あるd∈Rが存在して、x>=dのとき、f(x)=g(x)となる場合、
同値とする

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1776607345/808
・”箱入り無数目を完璧に言い換えたもの”ではないだろう
　箱入り無数目の亜種ではあるだろう
・さて、いま100個の関数を f1,f2,・・,fk,・・f100 ｜ k=1〜100
　と書く
・さらに それぞれの決定値をd1,d2,・・,dk,・・d100 ｜ k=1〜100
　としよう
・いま、dk以外の最大値D
　D=max(d1,d2,・・, ,・・d100) とする
　明らかに 0≦D＜1 だ
・関数fk を同定するために D＜D+ε＜1 なる
　微小なεを取って [D+ε, 1) における fk の関数値を調べることで
　fkの属する同値類が分る
・しかし、分るのはそこまで。
　関数論の教えるところ、”連続関数”という条件では
　[D+ε, 1)の関数値から fk(D)の値は決まらない！（関数論の常識）
　（∵連続関数fk(D)の取り得る値は、-∞〜+∞の実数だから）
　（”解析関数”なら可（下記一致の定理）））

余談
>germってこんな定義じゃなかったっけ

層のgermで、層で使うのは”制限写像”(下記)で 外から内部に制限すると思う
一方上記は、制限でなく 拡大だからダメじゃね？　（＾＾

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%87%B4%E3%81%AE%E5%AE%9A%E7%90%86
一致の定理（Identity theorem）は、実解析と複素解析において、通常は可算点列上で局所的に一致する2つの解析関数が大域的に一致することを主張する定理である。重要な定理であり、解析接続の一意性の証明にはこの定理が必要となる。
この定理には名は冠されていないが、1844年頃、リウヴィルが楕円関数に特殊な形で適用したのが最初であり、直後にコーシーが自分が開発した複素解析の中に取り入れて一般化したものである[1]。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B1%A4_(%E6%95%B0%E5%AD%A6)
層 (数学)
定義
前層
・開集合の包含関係 U⊂V に応じて制限写像（せいげんしゃぞう、restriction map）と呼ばれる写像
略す
例
連続関数の層
Xを位相空間とする。X の開集合 U に対して、その上の複素数値連続関数のなす空間を C(U) とかくことにする。開集合の包含関係 V ⊆ U に対して関数の定義域の制限 C(U) → C(V) を考えることでX 上の層が得られる。点x におけるこの層の芽とはxのまわりでの関数の局所的な振る舞いを表していると考えることができる

つづく

つづき
アホでしょ
再録
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1776607345/826
>(d≦Dなら決まるのが理解できてない)
>この場合有限区間にしないほうがいい感じ
>実数全体で定義された連続関数で良いね
>連続性なくてもいいから
>(ないとかえって面白みが減るかも)

そうですよ
”面白み”とか抜きにして
箱入り無数目の関数モデルへの拡張
・連続性なくてもいい
・実数全体で定義された連続関数で良い
・100個→任意n個でいい（的中確率 99/100→1-1/n）

でも、普通に ”何かへん”だと感じるだろう
その理由は、札付き・箱入り・関数モデルへの拡張などが
全事象Ωが大きすぎて、実は確率論として破綻しているということ
それで、説明がつく

つまり、下記の根元事象に等しい測度を与えると
1）可算無限の全事象Ωでは、全体の測度が無限大に発散する
2）非可算無限の全事象Ωでは、そもそも個々の根元事象の確率は 0（下記）

この二つの場合において、根元事象は零事象（存在するが確率0の存在）
つまり、”札付き・箱入り・関数モデルへの拡張”全て
根元事象が零事象なのに、d1,d2,・・,d100の大小確率を論じて
確率99/100だと言っているだけのこと■

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%B9%E5%85%83%E4%BA%8B%E8%B1%A1
根元事象
根元事象の確率が互いに等しいとき、その確率空間を等確率空間という。等確率空間の標本空間は有限集合である。標本空間が無限集合ならば非等確率空間となる
根元事象の確率
標本空間が非可算集合の場合には、個々の根元事象の確率は 0 になってしまう。根元事象を非可算個集めた事象に 0 より大きい確率が定義されていると考える
つづく

つづき
なお
何をランダムとするか？
これには、長い歴史があるようです（下記）

しかし、可算無限個の箱に ”ランダムな数”（実数の乱数）を入れて、ある一つの箱の数を 開けずに 他の箱の数から 推測できるか？
的中できるという マジックｗ
それは、現代の数学の乱数の理論に、真っ向矛盾しています！！ｗ ；ｐ）

(参考)
en.wikipedia.org/wiki/History_of_randomness
（google訳）
ランダム性の歴史
20世紀
20世紀には、確率論の5つの主要な解釈（古典的、論理的、頻度、傾向、主観的など）がより深く理解され、議論され、比較対照されました。[ 35 ]この世紀には、金融から物理学まで、かなりの数の応用分野が開発されました。1900年にルイ・バシュリエはブラウン運動を応用してストックオプションを評価し、金融数学と確率過程の分野を立ち上げました。

エミール・ボレルは1909年にランダム性について正式に議論した最初の数学者の一人で、正規数を導入した。[ 36 ] 1919年にリチャード・フォン・ミーゼスはギャンブルシステムの不可能性を通じてアルゴリズム的ランダム性の最初の定義を与えた。

1940年の論文「ランダム列の概念について」で、アロンゾ・チャーチはフォン・ミーゼスの形式主義における場所設定に使用される関数は、列の最初の部分の任意の関数ではなく計算可能な関数であるべきだと提案し、有効性に関するチャーチ＝チューリングのテーゼを援用した。[ 40 ] [ 41 ]

20世紀初頭の量子力学の出現と1927年のハイゼンベルクの不確定性原理の定式化により、自然の決定性に関する物理学者の間でのニュートン的考え方は終焉を迎えた。量子力学では、多くの観測可能要素が可換ではないため、システム内のすべての観測可能要素を一度にランダム変数として考える方法さえ存在しない。[ 42 ]

1940年代初頭までに、確率に対する頻度理論アプローチはウィーン学派で広く受け入れられていたが、1950年代にカール・ポパーが傾向理論を提唱した。[ 43 ] [ 44 ]頻度アプローチは「コインを一回投げる」ことを扱えず、大きな集団や集団にしか対処できないため、単一ケースの確率は傾向または偶然として扱われた。傾向の概念は、量子力学における単一ケースの確率設定、例えば特定の瞬間の特定の原子の崩壊の確率を扱いたいという欲求によっても推進された。

つづく

つづき

1948年にクロード・シャノンが情報理論を発展させたことで、ランダム性のエントロピー観が生まれた。この観点では、ランダム性は確率過程における決定論の反対である。したがって、確率システムのエントロピーがゼロであればランダム性はなく、エントロピーが増加するとランダム性も増加する。シャノンの定式化は、すべての確率が等しい場合のボルツマンの19世紀のエントロピー定式化をデフォルトとしている。 [ 46 ] [ 47 ]エントロピーは現在、熱力学から量子化学まで、科学のさまざまな分野で広く使用されている。[ 48 ]

偶然性と賭け戦略の研究のためのマルチンゲールは、1930年代にポール・レヴィによって導入され、 1950年代にジョセフ・L・ドゥーブによって形式化されました。 [ 49 ]金融理論におけるランダムウォーク仮説の応用は、 1953年にモーリス・ケンドールによって初めて提案されました。 [ 50 ]その後、ユージン・ファーマとバートン・マルキールによって推進されました。

1961 年、エドワード ローレンツは、気象シミュレーション用のコンピューター プログラムに入力された初期データにわずかな変更を加えると、気象シナリオがまったく異なる結果になる可能性があることに気づきました。これは後にバタフライ効果として知られるようになり、「ブラジルで蝶が羽ばたくと、テキサスで竜巻が発生するか?」という質問に言い換えられることがよくあります。 [ 65 ]予測可能性の重大な実際的限界の重要な例は地質学です。地質学では、地震を個別に、または統計的に予測する能力は、いまだに遠い見通しです。[ 66 ]

1970年代後半から1980年代初頭にかけて、コンピュータ科学者は、計算に意図的にランダム性を導入することが、より優れたアルゴリズムを設計するための効果的なツールになり得ることに気づき始めました。場合によっては、このようなランダム化されたアルゴリズムは、最良の決定論的方法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。[ 33 ]
(引用終り)
以上
つづく

つづき
再録
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1736907570/ スレPart3
>仮に箱が透明であったとしても無数目戦略を忠実に実行すれば同じ結論が得られるが、その場合出題は明らかに定数。よって確率事象は「さて， 1〜100 のいずれかをランダムに選ぶ.」以外にはあり得ない。

そこ、いわゆる”ハマリ”だよ
下記 繰返しだが ご参照

1）>>1より 下記の可算無限の実数列の集合 R^N s = (s1，s2，s3 ，・・・)を
　R係数形式的冪級数環F[[x]]の元 f((x))=s1+s2x+s3x^2+・・+sn-1x^(n-2)+snx^(n-1)+・・
　に対応させる。
　しっぽ同値は、ある代表 fr((x))=sr1+sr2x+sr3x^2+・・+srn-1x^(n-2)+snx^(n-1)+・・で
　（しっぽ snx^(n-1)+・・ が一致している）
　差を取る
　 f((x))-fr((x))=s'1+s'2x+s'3x^2+・・+s'n-1x^(n-2)+s'nx^(n-1) =f(x) (n-1次多項式)
　（s'm=sm-srm | m=1,2,・・,n^1）
　と書ける
2）つまり、f((x))=fr((x))+f(x) と表される
　くどいが 形式的冪級数環F[[x]]の元f((x))は、ある代表fr((x))+f(x)(多項式)となり
　即ち 一つの同値類は 代表fr((x))に 都築の意味>>15の多項式環F[x]が加わった構造だということ
3）決定番号とは 多項式f(x)の次数+1にほかならない
　>>15都築にあるように、多項式環F[x]は無限次元線形空間で
　無限次元線形空間からベクトルを(ふつうに)チョイスすれば、当然無限次元
　有限次元ベクトルをチョイスするには、作為が必要で ここで 無作為（=ランダム）が否定され
　確率計算に使えない■

(>>847より再録。>>15もご参照）
１）>>824-827に書いたが、”箱入り” 可算無限の実数列の集合 R^N s = (s1，s2，s3 ，・・・)
　は、R係数形式的冪級数環F[[x]]の元に対応させて
　しっぽ同値は、２つの元の一致するしっぽが消えるから 多項式環F[x]の元に対応する* 　（注*後述）
　そして、都築暢夫で www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/algebra/member/files/tsuzuki/04-21.pdf >>802
　無限次元線形空間**になる>>15 (注**：多項式環の無限次元線形空間は、nに上限が無いという意味の可能無限)
２）さて、３次元線形空間で普通にベクトルをとれば、３次元ベクトルであって
　３次元線形空間内では
　２次元ベクトルや１次元ベクトルは 一般に退化していると言われる>>826
３）”箱入り” の決定番号は、無限次元線形空間たる多項式環F[x]の元のf(x)（n次元多項式）
　これは上記２）の退化の視点では、無限次元から有限n次に（無限に）退化したと解せられる
　別の見方をすれば、多項式環F[x]の無限次元線形空間では
　代数学におけるよう 作為でもって 有限n次元ベクトルをチョイスすることは可能だが
　しかし、
　確率に使えるような（無作為での）無限次元線形空間から 有限n次元ベクトルをチョイスすることは不可能■
（決定番号nが 有限ベクトルの次元nに相当する）
　ということ
＜参考＞
注*：
・R係数形式的冪級数環F[[x]]では、一般にx=r(∈R) のような値の代入はできないのだが
　値の代入が可能な場合がある
　いわゆる原点Oで マクローリン展開できる（多項式でない）解析関数
つづき

つづく
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1778894782/651
再録
箱入り無数目>>1は、以下の二つの点でまずい
1）選択公理を使っているが、選択公理の選択関数が測度を保証しない
　確率を論じるとき、致命傷。測度が保証されないと 確率論の外（可測性の毀損）
2）決定番号dは、無限次元線形空間内の有限次元だが
　無限次元線形空間には、普通の計量（例えばL^2）が入らない
　計量が入らない空間の有限次元dの大小確率は、測度の裏付けを欠いている■
(引用終り)

（補足）
ここは中高一貫生も来るから ハッキリと書いておく
１）選択公理の選択関数は、測度を保証しない
　確率論として成り立つためには、測度の保証が必要で 可測関数である必要がある
　しかし、今の場合 選択関数は可測関数ではない
２）>>1にあるように 箱入り無数目は 実数列の集合 R^Nを考えている
　s = (s1，s2，s3 ，・・・) で
　これをベクトルと見ると 例えば有限列で
　s' = (s1，s2，s3 )ならば、３次元空間のベクトル
　ゆえに R^Nは 無限次元線形空間だが
　 例えば 計量でL^2 距離
　Σi=1〜∞ (si)^2 は まずい （∵ siが微小でも 一般に無限和は発散する）
　（蛇足 si→0 に減衰する空間に制限すれば 数学になる 例ヒルベルト空間）
　計量が入らない無限次元線形空間 R^N で 確率計算が出来ないのに
　それを 選択関数を使って 有限次元空間の次元d1,d2,・・,d100に、話をすり替えている■
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/566-567
2026/08/30

>> 548
>>P(h(Y)>h(Z))=1/2であれば嬉しい．
>>hが可測関数ならばこの主張は正しいが，hが可測かどうか分からないのでこの部分が非自明
>しかしこれは確率論の専門家の誤認である。実際には箱入りはそのようなものを一切仮定していない。

下記だね
誤認ではない。正しい指摘（＾＾
(参考)
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1609427846/49
箱入り無数目を語る部屋 2021/01/01
20 https://kako.5ch.io/test/read.cgi/math/1466279209(512 2016/07/03 確率論の専門家さん来訪 ID:f9oaWn8Aと ID:1JE/S25W）

0517
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
時枝解法自体は怪しそう
100列並べた時に99/100ということだけど
まず，各列の独立性が怪しいし，そもそも可測性が成り立つかどうかすら微妙そう

0519
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
>> 518
X=(X_1,X_2,…)をR値の独立な確率変数とする．
時枝さんのやっていることは
無限列x=(x_1,x_2,…)から定められた方法によって一つの実数f(x)を求める．
無限列x=(x_1,x_2,…）から定められた方法によって一つの自然数g(x)を求める．
P(f(X)=X_{g(X)})=99/100
ということだが，それの証明ってあるかな？
100個中99個だから99/100としか言ってるようにしか見えないけど．

0522
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
面倒だから二列で考えると
Y=(X_1,X_3,X_5,…）とZ=(X_2,X_4,X_6,…)独立同分布
実数列x=(x_1,x_2,…)から最大番号を与える関数をh(x)とすると
P(h(Y)>h(Z))=1/2であれば嬉しい．
hが可測関数ならばこの主張は正しいが，hが可測かどうか分からないのでこの部分が非自明
(注：最大番号は決定番号のこと)

0528
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
おれが問題視してるのはの可測性
正確にかくために確率空間(Ω,F,P)を設定しよう
Y,Zはそれぞれ(Ω,F)から(R,B(R))の可測関数である．
もしhが(R,B(R))から(N,2^N)への可測関数ならば
h(Y),h(Z)はそれぞれ可測関数となって{ω|h(Y(ω))>h(Z(ω)}∈FとなりP({ω|h(Y(ω))>h(Z(ω)})=1/2となるけど
hが(R,B(R))から(N,2^N)への可測関数とは正直思えない

0529
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
>> 528
自己レス
(R,B(R))ではなくすべて(R^N,B(R^N))だな

0532
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
>> 530
>2個の自然数から1個を選ぶとき、それが唯一の最大元でない確率は1/2以上だ
残念だけどこれが非自明．
hに可測性が保証されないので，d_Xとd_Yの可測性が保証されない
そのためd_Xとd_Yがそもそも分布を持たない可能性すらあるのでP(d_X≧d_Y)≧1/2とはいえないだろう

0535
2016/07/03 ID:f9oaWn8A
>> 534
非可測であることに目をつぶって計算することの意味をあまり感じないな
直感的に1/2とするのは微妙．
むしろ初めの問題にたちもどって，無限列から一個以外を見たとこでその一個は決定できないだろうと考えるのが
直感的にも妥当だろう

つづく

27
つづき

https://kako.5ch.io/test/read.cgi/math/1466279209/542
現代数学の系譜11 ガロア理論を読む20
0542１３２人目の素数さん
2016/07/04(月) 00:06:31.30ID:1JE/S25W
時枝氏の主な主張は次の２つだろうだろう
1. 確率論を測度論をベースに展開する必要が無い
2. 無限族の独立性の定義は微妙

しかし1に関していうと時枝氏の解法は，現在の測度論から導かれる解釈のほうが自然．
（当てられっこないという直感どおり，実際当てられないという結論が導かれる）
2に関して言うとそもそも時枝氏の勘違い．
時枝氏の考える独立の定義と，現代の確率論の定義は可算族に対しては同値である
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/575
2026/08/30
>専門家って誰？

正確には、私が ”専門家”と呼んだ人 ですね
　>> 566 "20 https://kako.5ch.io/test/read.cgi/math/1466279209(512 2016/07/03 確率論の専門家さん来訪 ID:f9oaWn8Aと ID:1JE/S25W）"
ご参照

私が ”専門家”と呼んだ理由：
1）>> 567 時枝氏を上から目線で 一刀両断ｗ
2）>> 566
　"P(f(X)=X_{g(X)})=99/100 ということだが，それの証明ってあるかな？"
　"hが可測関数ならばこの主張は正しいが，hが可測かどうか分からないのでこの部分が非自明"
　"おれが問題視してるのはの可測性 正確にかくために確率空間(Ω,F,P)を設定しよう"
　と彼は宣う
　当時、私は 恥ずかしながら 大学レベルの測度による確率論に あまり詳しくなかったので キョトンｗ（＾＾
　カンニングすると、それはビシビシと石が急所に来ているｗ（囲碁用語）（＾＾

それで、彼を「確率論の専門家さん」と呼ぶことにしたのです
追記
・確率空間(Ω,F,P)は、正確には疑似確率空間です。Ωが発散しているので 下記”P(Ω)=1.”を満たせない
・”hが可測関数か？”は、そもそも測度の定義が与えられていない段階では無意味なのと
　箱入りでは、箱に任意実数r∈Rを入れて良いとしているので、そこから本質的に測度は∞に発散している
　札付きでは、そうではないが(根源事象は1〜6)、一致し始めのn(1)などでは全事象Ωは∞に発散している

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%81%AE%E5%85%AC%E7%90%86
確率の公理
(抜粋)
4. P(Ω)=1.

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%B9%E5%85%83%E4%BA%8B%E8%B1%A1
根元事象（elementary event）とは、1つだけの結果からなる事象である[1]。原子事象（atomic event）ともいう。集合論の観点では、根元事象は単集合である

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B8%AC%E5%BA%A6%E8%AB%96
測度論（英: measure theory）は、数学の実解析における一分野で、測度とそれに関連する概念（完全加法族、可測関数、積分等）を研究する。ここで測度（そくど、英: measure）とは面積、体積、個数といった「大きさ」に関する概念を精緻化・一般化したものである。積分の概念は図形の面積や体積と密接に関係しているため、積分（厳密にはルベーグ積分）は測度論を基盤にして定式化および研究される。
また、測度の概念は確率を数学的に定式化する際にも用いられるため（コルモゴロフの公理）、確率論や統計学においても測度論は重要である
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/576
2026/08/30
>札付きが依拠している「対称性」が成立することを証明してみて

うん>>4より
https://imgur.com/1E6b4P9
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 3 P60 251220.jpg
・(可算)無限個のサイコロが振られ隠されている
・２列に並べる
次にサイコロの目の並び{1,2,3,4,5,6}^Nに
有限個の違いを無視する同値関係を入れる
そしてその各同値類について代表元を選んでおく（選択公理により可能）
・１列目のサイコロの目を確認し
それが属する同値類の代表元と
１列目が一致し始めるのがn1個目とする *)
２列目についてその代表元が一致し始めるのが
n2番目とすると、
対称性からn1<n2となる確率は1/2以下
・2列目のn1個目をのぞくサイコロの目を確認し
それが属する同値類の代表元のn1個目の目と
2列目のn1個目のサイコロの目が
一致する確率は1/2以上
（ *)注：ｎ(1)→n1 ｎ(2)→n2 と略記した）
(引用終り)

さて
1）上記”１列目が一致し始めるのがn1個目とする *)”が
　>>1 箱入り無数目の 決定番号
　"sとrとがそこから先ずっと一致する番号をsの決定番号と呼び，d = d(s)と記す"
　と同値であることは すぐ分るだろう
2）箱に実数r∈Rを入れたときは、>>20-21 （都築暢夫 広島大 ）で説明したが
　元の 可算無限列 s = (s1，s2，s3 ，・・・)を 形式的冪級数環F[[x]]の元とみて
　同値類で ある同値類において 代表と それ以外の可算無限列 s'を考えると
　差を取ると 一致しているd以降のシッポは消えて
　s-s'= (s1-S'1，s2-s'2，s3-s'3 ，・・・，sd-1-s'd-1)
　と有限列になる。これを多項式と見る
　つまり、箱入り無数目の同値類の構造は、ある代表の形式的冪級数f((x))∈F[[x]]に対して
　多項式∀f(x)∈F[x]（R係数多項式環）という構造を持つ
　この構造は、代表の形式的冪級数f((x))によらず同一
3）さて、札付きは 1〜6のサイコロの目だが、これを0〜5 つまり 整数のmod6 とみると
　剰余環 Z/6Zと考えることが出来る
　あとの議論は 上記2）と同一で 実数R→Z/6Zに置き換えることができる（トリビアなので詳細略）
　つまり、札付きにおいても 同値類の構造は 各類で同一

ゆえに、「対称性」が成立■

(参考)
https://manabitimes.jp/math/683
高校数学の美しい物語 2021/03/06
合同式(mod)の意味とよく使う６つの性質
合同式(mod)とは
7≡4(mod3)

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%89%B0%E4%BD%99%E7%92%B0
剰余環
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/577
2026/08/30
>箱入りが
>>P(h(Y)>h(Z))=1/2
>を仮定している箇所を記事から抜粋してみて

1）”P(h(Y)>h(Z))=1/2”が、>> 576 "対称性からn1<n2となる確率は1/2以下"と
　同じ意味だということは、理解できるかい？ｗ （＾＾
2）そして、都築暢夫 広島大の 視点
　可算無限列としっぽ同値の関係を 形式的冪級数環と多項式環との関係に置き換えて
　かんがえることができることは説明した
　箱入りが、実数環Rで 札付きが 剰余環 Z/6Zな
　あとは >> 576 を 百回音読してね（＾＾
3）あと >>1 時枝記事
https://imgur.com/uMqtRwr
時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の最初
https://imgur.com/YAdz2Mz
時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の最後

ここで 記事の最後のページの左下段で
『Rより一般に，勝手な集合Sの元の無限列S^Nを使
った構成も異曲同工.特に，{O，1]^N を使ってシュレー
ディンガーの猫みたいなお話が紡げる.』
とある。
S＝[1,2,3,4,5,6] とサイコロの目にすれば 札付きになる■
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/615
2026/08/30
ID:ezuEMoAaは、弥勒菩薩さまか
数学オチコボレのおサルさん>>35たち をお救い下さい！！（＾＾

>> 606-607
(引用開始)
設定が誤解されやすいのは確かだが
文章を正しく読めば
出題や同値類の代表の選出は確率事象ではなく
回答者が100列から1列を選ぶことだけが
唯一文中で明記された確率事象である
と分かる
故に似非専門家は文章を読まずに前提を取り違えたと分かる
(引用終り)

ここは中高一貫生も来るから
ハッキリと赤ペン書いておく
＜反証＞
1）まず（私の心に残った数学の本）「私の数学勉強法」西大和学園中学校・高等学校教諭　光永文彦 2016年 https://ten.tokyo-shoseki.co.jp/detail/88944/
　これ 私も読みました
　その中で、ミニモデルを作って考えるというのがあって 大変印象に残っている（＾＾
2）さて、いま 箱が3つのミニモデルを考えて、ここに札付きと同様に
　サイコロの目を入れるとする
　s1,s2,s3 (si=1〜6)
　しっぽ同値として、s3が一致している同値類を考える
　s3を開ける。s3=1〜6のどれかだ
　しっぽ同値類の2番目をs'2として s'2＝s2の確率1/6 （サイコロの確率の理論通り）
　（箱に入れる数を増やして 1〜m (m＞6)でも同様だが 詳細は略す）
3）一般化して 列の長さL∈N (L≧3)でも同じで 即ち 最後の箱の一致を得て 同値類が決まり
　最後より一つ手前の箱が 一致する代表と一致する確率は1/6 （理論通り）
4）さて L→∞の極限を考えると 札付き 及び 箱入り無数目の列長さと同じになる
　このとき、列のしっぽ部分は無限の彼方であり 有限決定番号dと しっぽ部分との間には 可算無限個の箱がある
　サイコロの目で
　有限決定番号dが得られる確率は lim n→∞ (1/6)^n ＝0 ■
　ゆえに、有限決定番号dが得られる確率は0
5）次に、上記2）で 箱に入れる数を 1〜m (m＞6)の場合
　1/6→1/m となって 任意自然数 m∈Nでは lim m→∞ (1/m) ＝0 となる
　これは mが可算無限の場合
　箱入り無数目では r∈R で連続無限 同じく 確率0■

まとめると
1）列長さL有限で かつ 箱に入れる数 m が有限ならば 札付き乃至箱入り無数目のしっぽ同値による数当ては
　確率の理論値と一致する■
2）一致しないのは、 列長さL→∞の場合
　あるいは 箱に入れる数 m が 無限の場合（念押しだが 箱に入れる数は一様な分布を仮定している）
3）なお、札付きは 列長さL→∞の場合なのでアウト
　箱入り無数目は、列長さL→∞ かつ 箱に入れる数が連続無限で 二重にアウト■
以上
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/623
2026/08/30

1）小話その1
学生1：先生 円周率πに収束する新しい級数を考えました
先生：うん？ ちょっと何項か試算すると 円周率πと合わない。
　符合間違いあるんじゃないか？
学生1：先生 ご指摘の通りで 符合間違いありました
チャンチャン
お後が宜しいようで チャンチャンｗｗ
要するに
ミニモデル>> 615で 少し計算してみると 全く合わない
そこらを、弥勒菩薩さまは 指摘している（＾＾
なんか誤魔化しがあるんじゃないの？とｗ

2）
選択公理の役割は、>>4より
https://imgur.com/njEDHkd
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 4 P62 251220.jpg
(抜粋)
ここでのセリフ：
「選択公理ねぇ・・」
「いやな予感がするなあ」
「というか 変なことが起きる気がしますなあ」
「気がしますねぇ」
『と思うのが数学をやっている人の気持ちである』
（そうなん？）
（この後選択公理の説明へ続く）
という具合に
”数学をやっている人の気持ち”として
”変なことが起きる気がしますなあ”を 惹起して
「変なことが起きても 選択公理ならありえる」という
手品のタネを仕込んでいるわけよｗ

まあ
弥勒菩薩さまくらいの熟達者でないと
数学科のオチコボレの低レベルでは このダマシにコロリだｗ （＾＾；
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/660-661
2026/08/31
>（ランダムってのは確率空間の話では？定義も無くてランダムとはね）

素人か（＾＾
下記乱数分かりますか？
乱数も知らずに 箱入り無数目を論じるかね？ｗ

箱入り無数目>>1 において 箱に 下記 乱数列を発生させて入れていく
箱入り無数目で当てられるとすれば、乱数の定義に反する
まさに 盾と矛 矛盾なり！

真の乱数列とは？ 他の数を見ても 当てることはできない！！
他の数を見て 当てることができるならば・・、それは真乱数ではない！！ｗｗｗ

まあ、素人には理解できないだろうね
（この議論は、１０年以上前 箱入り無数目の初期に書いている）

余談
このときに、当時広大の松本眞先生の メルセンヌ ツイスト（下記）
を紹介した

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A1%E3%83%AB%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%83%8C%E3%83%BB%E3%83%84%E3%82%A4%E3%82%B9%E3%82%BF
メルセンヌ・ツイスタ (Mersenne twister、通称MT) は擬似乱数列生成器 (PRNG) の1つである。従来の疑似乱数列生成手法にある多くの欠点を克服し、高品質の疑似乱数列を高速に生成できるものとして、1996年に松本眞と西村拓士によって国際会議で発表された（1998年1月に論文掲載）。考案者らによる実装が修正BSDライセンスで公開されている。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B9%B1%E6%95%B0%E5%88%97
乱数列（らんすうれつ）とはランダムな数列のこと。 数学的に述べれば、今得られている数列
{\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} から次の数列の値
{\displaystyle x_{n+1}} が予測できない数列。乱数列の各要素を乱数（らんすう）という。もう少し具体的には、漸化式や関数で定義できない数列を構成する数を乱数ということもできる。
擬似乱数列と真の乱数列
以上のような、確定的な計算により生成される擬似的な乱数列に対して、（十分に[1]）本質的に確率的な自然現象・物理現象を基にして作られる乱数列を「真の乱数」「自然乱数」「物理乱数」などという
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/682
2026/08/31
>そもそも出題は確率事象でないので

>>4 数字であそぼ 第76話 札付きの定理より
サイコロの確率事象ですよｗｗ
https://imgur.com/1E6b4P9 >>4

>「全体R^Nでは各尻尾同値類は可測集合でコルモゴロフの0-1法則により測度0」
>に 内心では賛成しているのだが・・

まず 前振り
昔「大学への数学」という有名 受験数学雑誌で
『牛刀を用いて 鶏をさく』という記事があった
つまり、大学入試の出題が 実は 大学数学教科書の大定理の簡単な例で
それを計算で解こうとすると、ちょっとした計算量になるという話

いまの場合、大定理が ”コルモゴロフの0-1法則”で、
”コルモゴロフの0-1法則”が良く分かっていれば、こいつを箱入り無数目に適用できる
が 少し見方をかえると この牛刀を用いずとも 鶏を 料理できることが分かる

つまり
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 >>4で
”サイコロの目の並び{1,2,3,4,5,6}^Nに
有限個の違いを無視する同値関係を入れる
そしてその各同値類について代表元を選んでおく（選択公理により可能）
　・・・
１列目が一致し始めるのがn1個目とする *)
２列目についてその代表元が一致し始めるのが
n2番目とする”
とある
さて これで
・上記「有限個の違いを無視する同値関係」とは
　”可算無限長のサイコロの目の並びで 有限個の違いを除いて 一致する可算無限長列”であり
　言い換えると ”可算無限個の項で 一致している同値関係”ということ
・明らかに 一つの項の一致する確率は 1/6で
　可算無限の項で 一致する確率は (1/6)^∞＝0 ■
・さらに サイコロの目以外でも コイン1/2などで 確率 p＝1/m (m≧2) で (1/m)^∞＝0 となる■
以上
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/787
2026/09/01
>無限個の確率変数？　そんなものを考えるのは🐎🦌

下記重川を百回音読してね
”P47
第4章ランダム・ウォーク
定義1.1 時間 t∈Tをパラメーターとして持つ確率変数の族(Xt)を確率過程という．
Tとして[0,∞),Z+={0,1,2,・・・}などがよく使われる．
[0,∞)のとき連続時間
Z+のとき離散時間という．”

数学者が 公理的確率論を考える理由の一つがこれ
即ち、”確率変数の族(Xt) 確率過程
Tとして[0,∞),Z+={0,1,2,・・・}などがよく使われる．
[0,∞)のとき連続時間
Z+のとき離散時間という．”

連続無限、可算無限の
どちらもあり！ｗ （＾＾

(参考)
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html
重川一郎
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎
Ｐ7
確率空間例サイコロ投げの場合
確率空間として次のものを準備すればよい．
Ω＝{1,2,・・・,6}^N∋ω＝{ω1,ω2,・・・}
ωnは1,2,・・・,6のいずれかで，n回目に出た目を表す．
確率はη1,η2,・・・ηnを与えて
P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)＝(1/6)^n
と定めればよい．これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが，Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる．
P47
第4章ランダム・ウォーク
定義1.1 時間 t∈Tをパラメーターとして持つ確率変数の族(Xt)を確率過程という．
Tとして[0,∞),Z+={0,1,2,・・・}などがよく使われる．
[0,∞)のとき連続時間
Z+のとき離散時間という．
以下ではZ+の場合のみを扱う．この場合はtの代わりにnを用いる．
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/791
2026/09/01
(引用開始)
>3）つまり >>4の札つきより
>”それが属する同値類の代表元と
>１列目が一致し始めるのがn1個目とする
>２列目についてその代表元が一致し始めるのがn2番目とする”
>　とあるよね
>　この場合において n1個目以降が一致しているから
>　それは 箱入り無数目におけるしっぽ同値でもある（２列目についても同様）
>　だが、逆は不成立。つまり、箱入り無数目の同値類の中をさらに細分類したものが 札付きの同値になる
なに言ってんだ？この馬鹿。
空間がR^Nと{1,2,3,4,5,6}^Nで異なるが、有限個の項の違いを無視するという同値関係は同じだろ。
(引用終り)

うん そこ私の勘違いだった
箱入り無数目の しっぽ同値>>1と
札付>>4の 有限個の違いを無視する同値関係 とは
数学的には同じ
（札付では ダイスのcupの絵を使っているが 説明の都合上 箱で統一して説明する https://imgur.com/1E6b4P9）
（なお、箱入り無数目で 入れる数を1〜6に制限できることは明らかだが >>1の後半ページでも https://imgur.com/YAdz2Mz
　「勝手な集合Sの元の無限列S^N」可とあることを注意しておく ）

証明
１）箱入り無数目の しっぽ同値→ 札付 有限個の違いを無視する同値
　ほぼ自明だが 可算無限列のしっぽ同値 とは 「ある番号n0から先のしっぽが一致する」>>1
　という定義なので、違いは たかだか１〜n0-1 の有限のみ
２）札付 有限個の違いを無視する同値→ 箱入り無数目の しっぽ同値
　>>4の「１列目のサイコロの目を確認し
　それが属する同値類の代表元と
　１列目が一致し始めるのがn1個目とする」
　との記載の通り、違いは 先頭の たかだか１〜n1-1 の有限 部分であり
　n1以降のしっぽが一致しているので
　箱入り無数目の しっぽ同値の条件を満たす

上記１）２）より
箱入り無数目の しっぽ同値>>1と
札付>>4の 有限個の違いを無視する同値関係 とは
数学的に同じ■
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/796
2026/09/01
さて、
箱入り無数目では
箱に入れる数を
「勝手な集合Sの元の無限列S^N」可とある

いま>> 576に書いたが
S=Z/6Z={0,1,2,3,4,5} (剰余環)を考える

{0,1,2,3,4,5}
　↓↑
{1,2,3,4,5,6} (サイコロの目)
の対応付けで 札付のサイコロの目を
剰余環 Z/6Z に置き換える

そうすると >>20 の 都築暢夫 広島大で
可算無限列を 環R係数の 形式的冪級数とみて
しっぽ同値の 二つの 形式的冪級数の差から
多項式を作ることができる
つまり しっぽ同値を
形式的冪級数環 ”The ring of formal power series”https://en.wikipedia.org/wiki/Formal_power_series
と多項式環 ”Polynomial ring”https://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_ring
の関係に 落とせる

多項式環は、下記 都築暢夫の通り
”任意の自然数より大きい次元の部分空間を持つから無限次元である”

実数Rを係数とする 箱入り無数目の場合が、まさにこれ。
実数R→ 剰余環 Z/6Z（札付）の場合も ほぼ同様
実n次元R^nの空間が、整数格子の6^n の空間になるが
結局 n→∞ では
しっぽ同値の確率を考えることはできない！■

(参考)>>21より再録
www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/algebra/member/files/tsuzuki/04-21.pdf
代数学I 都築暢夫 広島大
F を体とする
P3
例3.2.多項式環F[x]. F[x]nは1,x,··· ,xnを基底に持つn+1次元線形空間である
F線形空間F[x]は任意の自然数より大きい次元の部分空間を持つから無限次元である
証明. 1,x,··· ,xnがF[x]nの基底になること: 1,x,··· ,xnがF[x]nを生成することは明らか
a0,··· ,an∈Fに対してa0+a1x+···+anxn=0とするとき、a0=a1=···an=0となることをnに関する帰納法で証明する
n=0のときは明らか。n−1まで成り立つとする。x=0とすると、a0=0である
(a1+ a2x+···+anxn−1)x=0より、a1+a2x+···+anxn−1=0である
帰納法の仮定から、a1=···an=0となる。よって、1,x,··· ,xnは一次独立である
したがって、1,x,··· ,xnはF[x]nの基底になる■
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/797
2026/09/01
つづき
さて、しっぽ同値を使う 札付 確率1/2の補足

１）札付きの定理 >>4 より https://imgur.com/1E6b4P9
”次にサイコロの目の並び{1,2,3,4,5,6}^Nに
有限個の違いを無視する同値関係を入れる”
”１列目が一致し始めるのがn1個目とする *)”
２）つまり、n1個目以降の無限個のcup内のサイコロの目が一致している状態を言う
　一つの cup内のサイコロの目が一致する確率1/6 だから
　無限個のcup内のサイコロの目が一致する確率は(1/6)^N＝0
３）n2についても同様
　つまり n1<n2 だの なんだかんだの議論は 全て 確率０の事象の話であり
　「一致する確率は1/2以上」と言ったところで 所詮 (1/2)x0＝0■
４）なお、>>4 「この問題の方法は成り立たない
　n1,n2は確率変数になっていないから」https://imgur.com/wHI3DZv
　は、この事情を一言で表している
　さすが 吉田大学よ（＾＾

追記
・n1,n2 の対称性は、>>796 都築暢夫 広島大の議論で
　実数R→ 剰余環 Z/6Z（札付）に置き換えると
　どちらも同じ多項式環F[x]の無限次元空間であることから分かる
・だから 札付の 吉田大学の主張は n1,n2 の対称性は認めるが
　その対称性を使った1/2が 上記の通りナンセンスだという主張だね（＾＾
つづく

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/798
つづき

１）>>790 で ”箱入り無数目の しっぽ同値>>1と
札付>>4の 有限個の違いを無視する同値関係 とは
数学的には同じ”
　を、証明した
２）つまり、札付>>4は 箱入り無数目>>1 のミニモデルであって
　箱入り無数目に 包含されている
３）札付の不成立を示した >>797
　ゆえに 箱入り無数目論の反例が示された■
以上

つづき

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/799
>> 798 補足の補足
>３）札付の不成立を示した >>797

まあ、もともと 札付のマンガの中で
きっちり 「1/2」は否定している >>4 より

https://imgur.com/wHI3DZv
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 5 P64 251220.jpg
・この問題の方法は成り立たない
・n1,n2は確率変数になっていないから
https://imgur.com/iR4UNuV
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 6 P66 251220.jpg
・”ランダムに選んだ自然数のどちらが大きいか”みたいな話に結局なっちゃう
・なるほどな 確かにそうだよな！
(引用終り)

しかし、所詮マンガだから ごたごたと仔細を書くのはヤボ
マンガのセリフに 短く 数学の本質を損なわずに うまく表現している
さすがは 吉田大学よ （＾＾

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1786586164/851
2026/09/02
>査読論文でしか公言できないと言いたいの？　頭だいじょうぶ？

arXive 知らないの？ｗ
たとえ まだarXiveとか 正規の雑誌の論文でなくとも
もし正しいと思えば、数学者はそれ使うよ

だが、箱入り無数目とその類似は >>5-6 で紹介しているが
2013年から 多分欧米で話題になっていたことだが
（Denis質問）中に
”I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N?1}, but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.”
と記されている

つまり いまから13年前にも この箱入り無数目スレと同じような議論がされていて
mathoverflow に Denisが asked Dec 9 '13
Sergiu Hart氏は Choice Games November 4, 2013
など

Sergiu Hart氏は http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf
のP1 注に
1Source unknown. I heard it from Benjy Weiss, who heard it from ..., who heard it from ... . For a related problem, see http://xorshammer.com/2008/08/23/set-theory-and-weather-prediction/
とある

箱入り無数目は
面白い話だから >>1 https://imgur.com/uMqtRwr 時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の最初
にあるように
”Peter Winkler氏との茶のみ話がてら耳にした.氏は原型をルーマニアあたりから仕入れたらしい.”と記す

まとめると 2013年ころには話題になっていて 2015年にも
Peter Winkler氏は、時枝氏に「おまえこんな話を知っているか？」と言ったのだった
つまり、Denis氏にしろ Peter Winkler氏にしろ おもしろ話として 話題にした

もし数学として成り立っているならば
箱入り無数目など そのものか
あるいは それを発展させたものかは ともかく
だれかが、正規の論文として取り上げても良さそうだろ

しかし、そういうことが13年間で全くおこっていなというのが 厳然たる事実！
つまりは、”I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N?1}, but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.”
だね
後者 ” but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.”
あるいは その類似が ”茶のみ話の結論”で 話は終わったってことだね■

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/81
(引用開始)
＞選択公理なしで同じことが成り立つから、
＞選択公理は、単なる目くらまし
尻尾同値の代表を具体的に指定できる場合は、選択公理が不要
しかし一般の無限列ではそんなことは不可能なので、選択公理が必要
なお、代表の選択関数は一つではないが、
そのなかの１つを決めて、決して変えないのは当然である
具体的でないから一意化できず毎度代わる
とかいうのは数学の論理が分からんド素人
(引用終り)

ここは 中高一貫生も来る可能性があるから厳しく赤ペンしておく

１）「一般の無限列ではそんなことは不可能」と宣うが、有限列でも同じだ
　例えば、 任意有理数 ∀q∈Q で ３列で
　q1,q2,q3 を考える。しっぽ同値はq3で決まる 例えば q'1,q'2,q'3で
　q3 ＝q'3なら 同値で、q3 ≠q'3なら 同値ではない
　ゆえに 同値類は可算無限あり 可算選択公理要！
　同様に、 任意実数 ∀r∈R で ３列で
　同値類は連続無限あり フルパワー選択公理要！
２）具体的の対語を考えるには、
　定数と不定元を考えればいいだろう
　ax+by=c ここに a,b,c が定数で x,yが不定元だ
　具体例 x=2,y=3 とか 決めることはできる
　不定元 x,yと 具体例x=2,y=3 とは 両立する
３）”そのなかの１つを決めて、決して変えないのは当然である”は その通りだが
　しかし 『どう決めたの』と聞かれて 答えられないならば ある場面では 決めてないのと同じ
　例えば、Ａさん「決めた！」
　Ｂさん「どう決めた？」「答えられないのか？ じゃd1,d2,・・d100 でいいよね？ 文句あるか！」
　といわれて Ａさん ギャフンｗｗｗ （＾＾
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/84
ｗ大内部進学の数学科オチコボレが、数学研究を語る か？
笑える

>数学の研究で成果を上げたいなら、
>５ｃｈの数学板に書き込むのはもちろん
>読むこともやめたほうがいい
>馬鹿かつ●違いになるから

殆ど正しいが
１）数学研究の成果とは なにか？
　そもそもが、いま大学の数学科教員か数学研究機関の職員としての立場があるでしょ
　数学研究の成果を上げるのが 仕事なら当てはまるが
　数学研究の成果を上げるのが 仕事でないならば、各人の勝手よ
２）もう 時代は動いている
　下記をご参照
　大学の数学科教員で 教授を目指す人は別として
　下記”脳神経外科医のシャンム・ジン（Shanmu Jin）”の類似レベルなら これ参考になるだろ

>前世紀にnetnewsで活躍していた人を多々見てきたが
>数学的にはまったく成果を上げてこなかった

そもそも 「数学的に成果を上げた」と認められること自身が稀有だよ
その 「netnewsで活躍していた人」が netnewsをやめたら 「数学的に成果を上げた」になれるか？
その証明は無い！ｗ（＾＾

(参考) 抜粋
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1776769125/296
「まともな数学」ねぇｗ
ふっ（遠くを見る目）

君は、私の投稿 >> 285 "Crouzeix's conjecture"
https://en.wikipedia.org/wiki/Crouzeix%27s_conjecture
Crouzeix's conjecture
Claimed proof
On July 27, 2026, neurosurgeon Shanmu Jin posted a preprint claiming a proof of Crouzeix's conjecture.[9] Jin reported that the proof was obtained with the assistance of OpenAI's GPT-5.6 Sol model during an approximately sixteen-hour autonomous reasoning session in ChatGPT Work, ・・

が、意味するところを読み取れてないｗ
(google訳)
2026年7月27日、脳神経外科医のシャンム・ジン（Shanmu Jin）は、クルゼイ（Crouzeix）の予想の証明を主張するプレプリントを公開した[9]。ジンは、その証明が「ChatGPT Work」上での約16時間にわたる自律的推論セッションにおいて、OpenAIの「GPT-5.6 Sol」モデルの支援を受けて得られたものであると報告した……
(引用終り)

”脳神経外科医のシャンム・ジン（Shanmu Jin）”に ご注目
くどいが 数学者にあらず
”その証明が「ChatGPT Work」上での約16時間にわたる自律的推論セッションにおいて、OpenAIの「GPT-5.6 Sol」モデルの支援を受けて得られたものであると報告した”

君にすすめる
”脳神経外科医のシャンム・ジン（Shanmu Jin）”
”その証明が「ChatGPT Work」上での約16時間にわたる自律的推論セッションにおいて、OpenAIの「GPT-5.6 Sol」モデルの支援を受けて得られたものであると報告した”
という記事 私の投稿 >> 285
を 百回音読するように

2026年7月27日の日付をもって
「まともな数学」の意味が、革命的に変化した！！ ってことだね （＾＾；
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/172
>「実数は好きな順序で整列できる」「箱入り無数目における選択公理は雰囲気作りの道具でしかない」とのこと

正確には
「実数は、任意有限部分を好きな順序で整列できる（残りを選択公理に任せる）」
この考えは、下記 選択公理と等価な命題：ベクトル空間における基底の存在
に応用できる
即ち、「ベクトル空間における基底の存在」を使って 重要な部分に 必要な基底を定義して
残る 部分を ”選択公理と等価な命題：ベクトル空間における基底の存在”に まかせる
これ 普通でしょ？
全てを ”選択公理と等価な命題：ベクトル空間における基底の存在”まかせ では
有用な証明には使えないだろうさ
(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E5%85%AC%E7%90%86
選択公理
選択公理と等価な命題
ベクトル空間における基底の存在
全てのベクトル空間は基底を持つ（1984年にen:Andreas Blassによって選択公理と同値であることが証明された。ただし、正則性公理が必要になる）。

>「箱入り無数目における選択公理は雰囲気作りの道具でしかない」

同じことが>>32 https://imgur.com/njEDHkd
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 4 P62 251220.jpg
にあるよ（＾＾
再録
(抜粋)
ここでのセリフ：
「選択公理ねぇ・・」
「いやな予感がするなあ」
「というか 変なことが起きる気がしますなあ」
「気がしますねぇ」
『と思うのが数学をやっている人の気持ちである』
（そうなん？）
（この後選択公理の説明へ続く）
という具合に
”数学をやっている人の気持ち”として
”変なことが起きる気がしますなあ”を 惹起して
「変なことが起きても 選択公理ならありえる」という
手品のタネを仕込んでいるわけよｗ
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/186
>従ってZFCにおいて任意の集合の濃度は唯一存在する。

戻る
検索の目的外だが 下記がヒット
（壱大整域さんには、大変お世話になっております。（＾＾ ）

さて 下記
『では濃度の冪はどうなのでしょうか．実は，濃度の冪は ZFC では殆ど決定できず，見るからに矛盾している場合を除けばかなり自由にできることが知られています．
定理([キューネン]第VIII章§4を参照) 正則基数 |X| の冪 2|X| は，単調性( |X|<|Y| ⇒ 2|X|≦2|Y| )とKönigの補題( cf(2|X|)>|X| )に従う範囲であれば，どのように定めても ZFC では矛盾しない．
参考文献
Thomas J. Jech, The Axiom of Choice, North Holland, Amsterdam, 1973
ケネス・キューネン，集合論-独立性証明への案内，藤田博司訳, 日本評論社, 2008』
だそうです

これは査読されていないので、内容は各人ご確認請う
もし正しいとすれば、これ上記の
『ZFCにおいて任意の集合の濃度は唯一存在する』
の反例になりそうだ ｗ（＾＾

再録：では濃度の冪はどうなのでしょうか．実は，濃度の冪は ZFC では殆ど決定できず，見るからに矛盾している場合を除けばかなり自由にできることが知られています
不勉強で、今日までしらんかったｗ（＾＾；

(参考)
https://alg-d.com/math/ac/card2.html
2013年10月27日更新
本当は怖い濃度の話
壱大整域
PDF版
集合 X に対して濃度 |X| というのがあり，大学数学ですぐやる馴染み深い概念ですが， |X| は集合として次のようにきちんと定義できます．

定義 集合 X に対して |X| := min{ α: 順序数 | 全単射 α→X が存在する }

このように定義すると次の性質が成り立ちます．
略
ところで，この定義は明らかに選択公理に依存しています．では選択公理を使わずに濃度が定義できるのかというと，Scottのトリックというものを使い定義することができます．
略
ただし，全単射 X→|X| は存在するとは限りません．実は，選択公理無しでは全単射 X→|X| が常に存在するように |X| を定義できないことが知られています．([Jech]定理11.3を参照)

さて，ともかく ZF で濃度 |X| が無事定義できることは分かりました．しかし，実はこれは定義できたからといってもあまり嬉しくありません．というのも， ZFC で成り立つ以下のような性質が ZF では証明できないからです．
略
これを何となく眺めていると，濃度の和には選択公理がかなり必要で，濃度の積には選択公理が完全に必要だという感じがします．
では濃度の冪はどうなのでしょうか．実は，濃度の冪は ZFC では殆ど決定できず，見るからに矛盾している場合を除けばかなり自由にできることが知られています．

定理([キューネン]第VIII章§4を参照) 正則基数 |X| の冪 2|X| は，単調性( |X|<|Y| ⇒ 2|X|≦2|Y| )とKönigの補題( cf(2|X|)>|X| )に従う範囲であれば，どのように定めても ZFC では矛盾しない．

参考文献
Thomas J. Jech, The Axiom of Choice, North Holland, Amsterdam, 1973
ケネス・キューネン，集合論-独立性証明への案内，藤田博司訳, 日本評論社, 2008
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/299
>>4 戻る
(引用開始)
https://imgur.com/1E6b4P9
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 3 P60 251220.jpg
・(可算)無限個のサイコロが振られ隠されている
・２列に並べる
次にサイコロの目の並び{1,2,3,4,5,6}^Nに
有限個の違いを無視する同値関係を入れる
そしてその各同値類について代表元を選んでおく（選択公理により可能）
・１列目のサイコロの目を確認し
それが属する同値類の代表元と
１列目が一致し始めるのがn1個目とする *)
２列目についてその代表元が一致し始めるのが
n2番目とすると、
対称性からn1<n2となる確率は1/2以下
(引用終り)

＜同値関係の対称性への補足＞
１）>>29 より ”札付きは 1〜6のサイコロの目だが、これを0〜5 つまり 整数のmod6 とみると
　剰余環 Z/6Zと考えることが出来る
　あとの議論は 上記2）と同一で 実数R→Z/6Zに置き換えることができる（トリビアなので詳細略）
　つまり、札付きにおいても 同値類の構造は 各類で同一
　ゆえに、「対称性」が成立■”
２）ここの詳細略としたところは、下記 ”Lagrange's theorem (group theory)”で、
　”This variant holds even if G is infinite, provided that |G|, |H|, and [G:H] are interpreted as cardinal numbers.”
　とある。環も群の一種とみると、”Lagrange's theorem ”により
　”同値類の構造は 各類で同一”が言える■

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%A5%E3%81%AE%E5%AE%9A%E7%90%86_(%E7%BE%A4%E8%AB%96)
ラグランジュの定理 (群論)
ラグランジュの定理 ― G を有限群とし、H を G の部分群とする。このとき |G| = [G : H] |H| が成り立つ。ただし、[G : H] は G における H の指数である。
[G : H] に関しては#同値類による指数を参照。
https://en.wikipedia.org/wiki/Lagrange%27s_theorem_(group_theory)
Lagrange's theorem (group theory)
Lagrange's theorem—If H is a subgroup of a group G, then
|G|=[G:H]⋅|H|.
This variant holds even if G is infinite, provided that |G|, |H|, and [G:H] are interpreted as cardinal numbers.
(引用終り)
以上

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/668
＜補足追加＞
>>3
>確率の中心的対象は，独立な確率変数の無限族
>X1，X2，X3，…である.
>>4
>・n1,n2は確率変数になっていないから

補足（確率変数の意味するところが重要だね）
(google検索)
高校 確率分布の横軸は確率変数？
＜AI による概要＞
高校数学の確率分布において、横軸は確率変数がとる「具体的な値」を表します。
https://note.com/ivos10iwa/n/n368d594dae12
連続型確率変数Xの確率を考えるときに、Xに関連する曲線（直線）を利用して、a ≦ X ≦ b という範囲に対応する確率を定義します。
※この曲線のことを分布曲線といいます。
また、その曲線を表す関数f(x)のことをXの確率密度関数といいます。
確率変数というときは、大文字のXですが、横軸に使われる文字は小文字に通常はなっています。次の図をご覧ください。
連続型確率変数Xの確率は、Xのとる値の範囲に対して定義されます。
離散型との違いに注意しつつ、今回は、連続型の確率変数についての記事となります。

確率変数 \(X\) 自体は「値が確率的に決まるという概念・変数名」ですが、グラフの横軸に目盛りとして書かれるのは、その確率変数が実際にとる個別の数値（サイコロの「1, 2, 3…」や、正規分布の変数 \(x\) など）です。
https://toketarou.com/variable/
先に結論をまとめると，確率変数とは，サイコロの目やコインの表裏のように，「とる値が確率的に決まる変数」のことです。そして，その値と確率の対応関係を確率分布と呼びます。この記事のいちばんの山場は，「調査で計算する標本平均もまた確率変数だ」という点です。標本の選び方によって値が変わるからです。これが理解できると，第４回以降の推定や検定がぐっとわかりやすくなります。

確率変数とは，確率的に値が定まる量のことです。例えば，１枚のコインを３回投げるとき，表が出る回数は0，1，2，3のどれになるか，投げてみるまでわかりません。このように，とる値が確率にひもづいている変数が確率変数というわけです。確率変数には離散型と呼ばれるものと，連続型と呼ばれるものがあります。このセクションでは離散型の確率変数について，次のセクションでは連続型の確率変数について，それぞれ確認していきましょう。

連続型の確率変数とは，次の例のように，確率変数のとる値がとびとびではなく，連続的であるということです。

（例）身長や体重，製品の重さ，電池の寿命等

連続的であるということは，とる値が無限にありますので，離散型とは異なり，変数の値と確率の対応関係を表にすることはできません。連続型の確率変数では，変数の値と確率の対応関係を確率密度関数という式で表します。
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/674
>箱入りは対称性 P(n(1)<n(2))=1/2 を仮定していないことは理解してる？

うん、その通りだ
箱入りは、箱に入れる数に 一切の制限はない
「どんな実数を入れるかはまったく自由」>>1
の通り

だが、時枝自身が書いている通り >>1より
https://imgur.com/YAdz2Mz
時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の後
P37 左下段で
「Rより一般に，勝手な集合Sの元の無限列S^Nを使
った構成も異曲同工.特に，[O,1]^N を使ってシュレー
ディンガーの猫みたいなお話が紡げる.」
とある通りで
S=[O,1]は、コイントス
S=[1,2,3,4,5,6]は、サイコロの目
（当然ながら 題の箱入り無数目は ダジャレで サイコロの目を入れることに かけている）

つまりは、箱入り無数目は 札付きのサイコロの目で2列限定の場合を 特殊例として包含している
ゆえに、もし 札付きが不成立ならば それは 箱入り無数目における反例になる■
(引用終り)
以上
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/679
(引用開始)
それを箱入り無数目の数列に使うとしても
決定番号の分布は非可測な筈だから
そこで話が途切れちゃうけどね
もちろん
話は途切れても箱入り無数目の戦略自体は機能するけれど
(引用終り)

横からまぜっかえして悪いが
1）ヴィタリ集合 https://en.wikipedia.org/wiki/Vitali_set
　は、”加法の商群 R/Q (つまり、有理数分の差を持つ実数同士を集めた同値類による剰余群) ”
　なので、Rにはルベーグ測度は入るが
　箱入りは 無限次元空間 R^N なので ルベーグ測度は入らない
　例えば 1次元Rなら 区間[0,2], 長さ=2 だが
　無限次元R^Nで [0,2]^N を考えると 2乗和の平方のユークリッド距離は発散するし
　体積も発散している
2）問題の確率計算に使う同値類は、高々有限n個だから 選択公理を使わないで同等の操作が可能
　つまり 完全に公平中立な数学者をおいて 高々有限n個の同値類から 公平中立な代表をなんらかの手段で選んで貰う
　そもそも、選択公理は代表の存在のみの主張だから 公平中立な数学者の選ぶ代表がなんであれ 選択公理とは矛盾しない
　この場合において 代表は高々有限n個なので 非可測は全く無関係
3）決定番号の分布の議論は、非可測でなく 非正則（全事象Ωの積分が発散している>>10）ってことです
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/784
勝手にコピー貼るので 気にせず 議論を続けて下さい （＾＾

(google検索)
高校 確率分布の横軸は確率変数？
(AI による概要)
高校数学の確率分布において、横軸は確率変数がとる「具体的な値」を表します。
確率分布の軸の仕組み
・横軸: 確率変数 X がとりうる値（x）
・縦軸: 確率 P(X=x) または確率密度
確率変数 X 自体は「値が確率的に決まるという概念・変数名」ですが、グラフの横軸に目盛りとして書かれるのは、その確率変数が実際にとる個別の数値（サイコロの「1, 2, 3…」や、正規分布の変数 x など）です。

もしよろしければ、次の中から選んで教えてください：
・離散型（サイコロの目など）のグラフについて知りたい
・連続型（正規分布など）のグラフについて知りたい
さらに詳しく解説できます。

(参考)
https://asunaro-a.com/tips/how-to-study-hs/70571/
家庭教師のあすなろ関西
高校生の勉強方法
確率分布と統計的な推測｜高校数学のつまずきやすい単元を徹底解説！

確率分布
確率変数と確率分布
確率変数とは、試行の結果によって、その値をとる確率が定まる変数のことです。確率変数とその値をとる確率との対応を示したものを確率分布といいます。確率変数Xの値をx1,x2,⋯,xnとして、それぞれに対応する確率をp1,p2,⋯,pnとすると、
p1≥0,p2≥0,⋯,pn≥0p1+p2+⋯+pn=1
といった確率Pに関することが成り立ちます。また、確率変数Xの確率分布は以下のような表で表されます。

https://asunaro-a.com/wp-content/uploads/2019/12/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83%E8%A1%A8.png
X x1 x2 ・・・ xn 計
P p1 p2・・・ pn 1

このとき、確率変数Xの値がaとなる確率をP(X=a)と表し、Xがa以上b以下の値となる確率はP(a≤X≤b)と表します。
この確率分布の特徴を表すのに、確率変数の平均（期待値）、分散、標準偏差というものがあります。これらは、平均値→分散→標準偏差 の順で求めることができます。

確率変数Xの確率分布が上の表のように与えられたとき、
x1p1+x2p2+⋯+xnpn
を確率変数Xの平均、または期待値といい、E(X)で表します。
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/785

追加
https://en.wikipedia.org/wiki/Random_variable
Random variable
A random variable (also called random quantity, aleatory variable, or stochastic variable) is a mathematical formalization of a quantity or object which depends on random events. The term 'random variable' in its mathematical definition refers to neither randomness nor variability[1] but instead is a mathematical function in which
・the domain is the set of possible outcomes in a sample space (e.g. the set {H,T}
(which are the possible upper sides of a flipped coin heads H or tails T as the result from tossing a coin); and
・the range is a measurable space (e.g. corresponding to the domain above, the range might be the set {−1,1} if say heads H mapped to −1 and T mapped to 1). Typically, the range of a random variable is a subset of the real numbers.
(google訳)
確率変数（random variable、あるいは random quantity, aleatory variable, stochastic variable とも呼ばれる）とは、偶然の事象に依存する量や対象を数学的に定式化したものです。数学的な定義における「確率変数」という用語は、それ自体が「ランダムさ（無作為性）」や「変動性」を指すものではなく[1]、次のような数学的関数を指します。
・定義域は、標本空間における起こり得る結果の集合である（例：集合 {H, T}。これはコイン投げの結果として表（H）または裏（T）が出るという、起こり得る上面の状態に対応します）。
・値域は可測空間である（例：上記の定義域に対応して、もし表（H）を -1 に、裏（T）を 1 に対応させるならば、値域は集合 {−1, 1} となり得ます）。一般的に、確率変数の値域は実数の部分集合となります。

Definition
A random variable
X is a measurable function
X:Ω→E from a sample space
Ωas a set of possible outcomes to a measurable space
E. For the measurability of
X to be meaningful, the sample space Ω needs to belong to a probability triple (Ω,F,P) (see the measure-theoretic definition).
A random variable is often denoted by capital Roman letters such as X,Y,Z,T.[4]
The probability that X takes on a value in a measurable set S⊆E is written as P(X∈S)=P({ω∈Ω∣X(ω)∈S}).
(google訳)
定義
確率変数 $X$ とは、起こりうる結果の集合である標本空間 $\Omega$ から可測空間 $E$ への可測関数 $X: \Omega \to E$ のことである。
$X$ の可測性が意味を持つためには、標本空間 $\Omega$ が確率の三つ組 $(\Omega, \mathcal{F}, P)$ に属している必要がある（測度論的な定義を参照）。
確率変数は、しばしば $X, Y, Z, T$ といった大文字のローマ字で表される[4]。
$X$ が可測集合 $S \subseteq E$ の値をとる確率は、$P(X \in S) = P(\{\omega \in \Omega \mid X(\omega) \in S\})$ と表記される。
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1788330573/
>無駄にコピペ貼るのは頭良い・数学分かってると思われたいから？
>みっともないからやめな

？ >> 784-785 は、確率変数についての 数学的定義と
説明を貼った

なぜか？ 議論の基礎として共通認識がないと
議論は噛み合わないだろう

さて、問う
Q1）>> 747 （第n項を取り出す確率変数が一様分布する）
の表現は、確率変数の定義に照らして正しい表現か？
Q2）>> 730 各項の選び方が上手く確率変数になりそうなということで
の表現は、確率変数の定義に照らして正しい表現か？
Q3）>> 528 無意味だよ、箱の中身が確率変数でなく定数と言う設定である限り例えば 1,2,1,2,・・・ という列がサイコロで決められたのか出題者の好きな数字かその他の何か区別し様が無いから
任意の実数列という条件で証明されているのだから箱の中の値を持ち出してもギャップを示せるはず無いよ
の表現は、確率変数の定義に照らして正しい表現か？

全て答えよ
君の答えで 君の頭良さが分る
つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/249
補足
確率変数の追加
１）”確率変数というときは、大文字のXですが、横軸に使われる文字は小文字に通常はなっています”（タロウ岩井のnote 高校数学の統計確率分野 ）
２）確率変数 ja.wikipedia
　・口語的定義：「確率変数はその値が『確率分布で記述された確率法則』によって確率的に決まる変数である。」（確率変数と確率要素を区別していない）
　・測度論的定義：「(Ω,F,P) を確率空間、S を実数全体の集合 R の部分集合、B を S上のボレル集合体とする。関数 X:Ω→S が次の条件、(関数)X は (F,B) -可測である を満たすとき、X は「Ω上の確率変数」である」（確率変数Xは、関数 X:Ω→S で (F,B) -可測であると。これを高校数学で 説明するのは無理。理解は 数学科オチコボレさんにはムリ

(参考)
https://note.com/ivos10iwa/n/n368d594dae12
正規分布 | 正規分布表とグラフの対称性 連続型確率変数
タロウ岩井のnote20230316
高校数学の統計確率分野で、連続型確率変数Xと分布曲線を表す確率密度関数を学習します
目次
確率変数と確率密度関数
正規分布について
y軸の右半分の面積は0.5

確率変数と確率密度関数
連続型確率変数Xの確率を考えるときに、Xに関連する曲線（直線）を利用して、a ≦ X ≦ b という範囲に対応する確率を定義します
※この曲線のことを分布曲線といいます
また、その曲線を表す関数f(x)のことをXの確率密度関数といいます
連続型確率変数Xについて、曲線のグラフをかくときに、横軸に具体的なXのとる値を考えます
ただし、確率変数というときは、大文字のXですが、
横軸に使われる文字は小文字に通常はなっています
連続型確率変数Xの確率は、Xのとる値の範囲に対して定義されます

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%A4%89%E6%95%B0
確率変数
口語的定義
・確率変数は次のように口語的に定義される：
「確率変数はその値が『確率分布で記述された確率法則』によって確率的に決まる変数である。」[注 1][4][5]
注釈1. 確率変数と確率要素を区別していない

・測度論的定義
(Ω,F,P) を確率空間、
S を実数全体の集合 R の部分集合、
B を S上のボレル集合体とする。
関数 X:Ω→S が次の条件、
(関数)X は (F,B) -可測である
を満たすとき、
X は「Ω上の確率変数」

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%A9%BA%E9%96%93
確率空間は標本空間・その上の完全加法族・その上の確率測度からなる三つ組である[1]。
根元事象が無数にあるなどの場合、確率をラプラスの古典的確率で定義することができない。そのため確率を公理的確率として定義することがアンドレイ・コルモゴロフにより提唱された（⇒ #背景）。確率空間とは、そのために必要な概念である
定義
Ωを空でない集合、
F を Ω上の完全加法族、
P を F 上の確率測度とする。三つ組を用いて、確率空間は次で定義される[1]：
(Ω,F,P)
このとき、
Ωは標本空間、
Ω の要素は根元事象、
F は事象系・事象空間、
F の要素は事象、
F の要素としての Ω は全事象と呼ばれる
以上
つづく

つづき

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/832
832
(引用開始)
>> 792
>Lを6^N上のルベーグ可測集合族、
>BをR上のボレル集合族とする。
>任意の自然数の集合A∈B。
>n1:6^N→N が確率変数なら、
>n1は(L,B)可測だから n1^(-1)(A)∈L。
>よって確率空間 (6^N,L,μ) により
>事象「n1∈A」の確率は μ(n1^(-1)(A)) で定まる。
>しかし決定番号は確率変数にならない。
なぜなら、n1^(-1)(A)がμで可測でないから
(引用終り)

ありがと 下記引用部分だね同意だ
さて
1）”決定番号は確率変数にならない”は、同意だが
2）”２列並べの対称性”は、確率変数か否かとは別の観点がある
　つまり、確率変数か否かとは別に いま
・正規の公平な方法で 正規サイコロの目を入れた箱の無限列を 先頭から横に並べ1列つくる 箱の蓋を閉じるとする
・もう一列作り 2列とする。箱は黒塗りで 区別がつかない。ゆえに 2列は区別できないとする
・そこにある人（例えばAさん）を連れてくる。Aさんには2列のどちらが先かは教えない。その上で2列のどちらかを1番、別のを2番と決めて貰う
（2列を 横から見て 遠い方を1番とするのか 近い方を2番とするのかの 2択）
・この場合において、どちらが最初か不明だし
　そもそも、サイコロの目を入れた箱の無限列であるから 二つの列の区別には 数学的に意味は薄い
・あたかも、一卵性双生児で 先に生まれた方を兄、後に生まれた方を弟とするが如し
　一卵性双生児なので 生まれた瞬間の先後には 生物学的意義は薄い
　と同様に、正規サイコロの目を入れた箱の無限2列を 都合で区別するのは良いが その区別に数学的意義は薄い つまり対称■
（繰り返すが 決定番号は確率変数にならないから P(n1>n2)=1/2 が言えないのは 当然）
つづく

つづき
(参考)
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/549
>> 534
>まりは、札付４）では ２列並べが自然に対称性を持つとしてよいだろう
ダメ
>P(n(1)<n(2))=1/2
が成立するためには、そもそも P(n(1)<n(2)) が定義されている必要がある。
よりシンプルな P(n(1)=1) ですら定義できない理由を以下に示す。
確率空間を(6^N,F,P)とする。Pは一様分布となる確率測度とする。FはPを前提とする6^N上のσ代数とする。
(1)札付きの代表全体の集合VはPで非可測。
　ヴィタリ集合がルベーグ非可測の証明と同様で、違いは、
　ヴィタリ集合：Vを有理数だけ平行移動させた可算無限個のコピーVnの直和で[0,1]を埋め尽くす。
　札付きのV：Vの元すべてをn個の項の書き換えで平行移動させた可算無限個のコピーVnの直和で6^Nを埋め尽くす。
(2)決定番号は確率変数 X:6^N→N になり得ない。
　なぜなら、{1}はボレル可測だが、X^(-1)({1})=V ∧ ¬(V∈F)、すなわちXは(F,B)-可測になり得ないから。
尚、P(n(1)<n(2))の場合、分布が一様以外の場合、R^Nの場合、代表を構成できる場合などに議論を広げようとすると、確率論の知識が必要になり素人には難しい。

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/792
おサルさんのための基礎講座
>「n1,n2は確率変数になっていない」とは
>「n1,n2が各自然数の値をとる場合の確率の値が示せない」
>という意味
Lを6^N上のルベーグ可測集合族、BをR上のボレル集合族とする。
任意の自然数の集合A∈B。
n1:6^N→N が確率変数なら、n1は(L,B)可測だから n1^(-1)(A)∈L。よって確率空間 (6^N,L,μ) により事象「n1∈A」の確率は μ(n1^(-1)(A)) で定まる。
しかし決定番号は確率変数にならない。>> 549
(引用終り)
以上

つづく

つづき

https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/852
852
(引用開始)
> そもそも、サイコロの目を入れた箱の無限列であるから
> 二つの列の区別には 数学的に意味は薄い
>・あたかも、一卵性双生児で 先に生まれた方を兄、後に生まれた方を弟とするが如し
> 一卵性双生児なので 生まれた瞬間の先後には 生物学的意義は薄い
> と同様に、正規サイコロの目を入れた箱の無限2列を
> 都合で区別するのは良いが その区別に数学的意義は薄い つまり対称■
対称なら
P(n1>n2),P(n1<n2)が存在する限り
P(n1>n2) = P(n1<n2)
また、n1>n2 かつ n1<n2 となることはないから
P(n1>n2)+P(n1<n2) <= 1
>（繰り返すが 決定番号は確率変数にならないから
> P(n1>n2)=1/2 が言えないのは 当然）
繰り返すが
P(n1>n2),P(n1<n2)が存在しないのと
「あたりっこない」は別
あたりっこない、というには
2列目を選んだ場合P(n1<n2)の確率が1
である必要があるから(引用終り)

ふっふ、ほっほ
１）２列が対象であることと、
　無限列の正規サイコロの目の的中が 確率論通り どれも1/6となることとは両立する
２）その一見矛盾の理由は、決定番号n1,n2はあくまで存在のみの保証の具体性のない数だから
「どちらが大きい」という問いは 事前には決まらないという事実から従う
３）多分 オチコボレさんたちには、理解できないだろうが 補足する
・決定番号n1,n2は 存在のみで 具体性のない数：これは、選択公理の定義通り
・つまり、>>4 札つき で 『１列目のサイコロの目を確認し
　それが属する同値類の代表元と
　１列目が一致し始めるのがn1個目とする』とある
・ふせられたコップをあけて 目を確認した後 具体的n1が決まる（これこそ シュレーディンガーの猫類似）
　2列目も同様だ。2列目のn1個目をのぞく n1+1以降のサイコロの目を確認し 同値類が そこで決まる（これも シュレーディンガーの猫類似）
　同値類が決まると 代表が決まる。そして n2がその時点で決まる（これも シュレーディンガーの猫類似）
・ところで、普通に考えて n2の可能性は 1〜∞まであるから n2は 想定される有限のn1∈N より つねに大きくなる（確率論として）
　即ち 具体的なn2を見たら「あら もう明けちゃったよ そこ！」になるｗ
（余談：代表の選び直しは可だ。ゆえに n2＜n1+1 になるように選び直しはできる。が そのときの的中確率は 理論通り1/6！）■
以上

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/864-865
864
(引用開始)
よって
決定番号を与える写像は非可測
よって
Xから独立な2つの実数（すなわち2^N＼Fの元）を取っても
それらに定義される決定番号m,nについて
この確率空間ではP(m>n)は定義されない
しかし
{m.n}からランダムに数xを選びyを残った方とすると
P(x>y)
は
m=nのとき0でｍ≠nのとき1/2
(引用終り)

ID:W6sOZSLm は、(ですね)人か （>> 854より （イメージだけで何とかなると思っているようです） ）
ご苦労さまです（＾＾
結構細かい議論が得意なんだね

さて
君に送る （下記）「着眼大局、着手小局」
御大のごとく囲碁7段ともなると いわずもがな
有段者になれば、常に心がけるべきことだ
自分なりの大局観を持つべし（低段者は低段者なりのね。それが、上達のこつ。数学も同じ）

さて、上記での現代数学確率論での無定義用語”ランダム”の問題を 取り上げるよ
下記 Vitali setを [0, 1]に集めた集合から、”ランダム”に x,yを取る（簡便にx≠yを仮定する）
x＜y 又は x＞y のどちらかだ。ゆえに 確率 P(x＜y) =1/2は、正しいか？ 正しくないと思う数学徒が殆どだろう

この説明の対比として、[0, 1]の一様分布の任意実数を考えよう x,y ∈[0, 1]として
あとは 同様で 確率 P(x＜y) =1/2は、正しい（∵ 簡便に 正方形[0, 1]ｘ[0, 1] で 点(x,y) の分布を考えると
x＜y の占める面積は 正方形[0, 1]ｘ[0, 1]で 対角線 x＝y より上半分で 1/2）■

この議論は、可測だから可だが Vitali setではどうか？
同じように 正方形[0, 1]ｘ[0, 1]中の 点(x,y) x,y ∈Vitali[0, 1] とすると
当然 正方形[0, 1]ｘ[0, 1]中の面積は 非可測で 測度論に乗らないから まずい

さて、話は変るが x,y ∈Vitali[0, 1]で、具体的な数 例えば x＝π-3 ≒0.14・・とy=π^2-9≒0.95・・と
で x＜y 成立だ。この二つをシャッフルして a,b とする P(a＜b) =1/2は正しい！

もし、Vitali setを経由したから ”お手付き”とか 時枝さん みたいな言説は あきらかに変
つまり 集合としての Vitali非可測と、 Vitaliから有限個を取り出したときの 大小とは 議論を分けるべし！

これぞ、着眼大局なり（“big picture”Terence Tao とも ）

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/865
865
(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%B4%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%83%AA%E9%9B%86%E5%90%88
ヴィタリ集合（英: Vitali set）
R/Q の元は R の分割の1ピースである。そのピースは不可算個あり、各ピースはそれぞれ R の中で稠密である。R/Q の元はどれも [0, 1] と交わっており、選択公理によって [0, 1] の部分集合で、R/Q の代表系になっているものが取れる

＜“big picture”＞
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/theres-more-to-mathematics-than-rigour-and-proofs/comment-page-1/
There’s more to mathematics than rigour and proofs Terence Tao
3. The “post-rigorous” stage, in which one has grown comfortable with all the rigorous foundations of one’s chosen field, and is now ready to revisit and refine one’s pre-rigorous intuition on the subject, but this time with the intuition solidly buttressed by rigorous theory. (For instance, in this stage one would be able to quickly and accurately perform computations in vector calculus by using analogies with scalar calculus, or informal and semi-rigorous use of infinitesimals, big-O notation, and so forth, and be able to convert all such calculations into a rigorous argument whenever required.) The emphasis is now on applications, intuition, and the “big picture”. This stage usually occupies the late graduate years and beyond.
https://terrytao.wordpress.com/career-advice/
Career advice Terence Tao

https://www.nishiwaki.or.jp/kens/cat1/index22.html
西脇病院院長西脇健三郎 長崎県
https://www.nishiwaki.or.jp/kens/0908/2009082041.html
Ken’s Lounge エッセイ 「着眼大局、着手小局」2009年8月20日木
(抜粋)
この「着眼大局、着手小局」は、太平洋戦争開戦時参謀本部に所属、終戦後はシベリヤに抑留され、帰国した後に伊藤忠商事の会長に就いた瀬島龍三の座右の銘であったと聞いている。

まぁ〜兎に角、私はこの言葉が好きである。常に日々の生活の中で心がけている。日常の些事を、出来ることであれば、手掛け、処理していきながら、地域社会、世界の将来を見据えることは大切なことではないだろうか。
(引用終り)
以上

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/886
886
>（全く理解できないみたいですね）

なるほど・・・
その一言で分ったよ
君は、学部で終わったのか？
（Terence Tao “big picture”まで到達できていない人なんだ）
そして、確率論は未履修とみた
（御大が、>> 881でドカンのダメだししてる（＾＾）

　>> 864で示したことは
１）全事象Ωを考えたとき それが 非可測 Vitali set類似だと 確率空間が作れないのだと
　（なお 述べなかったが Ωが大きすぎる（無限大発散）も同様で それが箱入り無数目）
２）一方、全事象Ωが非可測であれ 大きすぎも含め そこから有限個を取り出して
　大小比較をする場合、全事象Ω→Ω'(有限個）に変っているから
　Ω'(有限個）なら、数え上げ測度で 確率空間を構築しなおせるけど
３）箱入り無数目の時枝さんの混乱は、上記１）と２）の区別がついていないってこと
　不適切な全事象Ω（箱入り無数目ではΩが大きすぎる 即ち d→∞ で 頻度が減少しない）
　なのに それに気付かず 99/100 として 平気の平左 それがまずい
　かつ、大きな勘違いは d1,d2,・・,d100 は 選択公理まかせだと定まらないってことに気付いていない
（その具体例として >> 864-865を書いた。いま、説明を追加すると Vitali[0, 1] から可算無限個の数をとって
　v1<v2<・・<vn<・・, n∈N と出来たとしよう。これは選択公理で可能。
　だが、{v1、v2、・・、vn、・・} は 具体的には書けないでしょ？（Vitali[0, 1]に具体性がないから）
　その類似が 100個の決定番号 d1,d2,・・d100で ここで 時枝さん 思わず知らず トリックに嵌って 確率99/100で悦に入っている■）

そのトリックは、箱入りも 札つきも同様

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/918-919
918
(引用開始)
彼の人がΩとΩ'とを持ち出して来たのは
ようやく自分の誤解に気づきはじめたかな
箱入り無数目前半は
Ω=R^N
ではなく
Ω'={1,…,100}
の一様分布の話
(引用終り)

(ですね)人か
”彼の人”が 正確にだれを指すか不明だが（＾＾

箱入り無数目前半の 時枝さんの主張は
選択公理を使えば
Ω=R^N
　↓
Ω'={1,…,100}一様分布
にできる
と言っている
そこは同意だ

が、数学として 真面目に考えて
選択公理では それは実現できていない
（多分 ”測度の保存を破っている” というのが 標語的な言い方かも）

そこらを、選択公理の ”めくらまし”で 誤魔化しているだけ
大学の測度論による確率論に疎いと 誤魔化される

下記 重川を百回音読してね

　>>10 より（蛇足：下記サイコロ投げ無限列 Ω＝{1,2,・・・,6}^N これは大学の確率論で σ-加法的に拡張できるという。つまり ここからでも 札つき>>4不成立は言える（札つきも選択公理を使う おとぎ話。箱入り無数目も同様））
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html
重川一郎
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎
Ｐ7
確率空間例サイコロ投げの場合
確率空間として次のものを準備すればよい．
Ω＝{1,2,・・・,6}^N∋ω＝{ω1,ω2,・・・}
ωnは1,2,・・・,6のいずれかで，n回目に出た目を表す．
確率はη1,η2,・・・ηnを与えて
P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)＝(1/6)^n
と定めればよい．これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが，Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる．

919
補足すると
１）{1,2,・・・,6}→{1,2,・・・,m} m>6　m∈Nとできる 確率は1/ｍ
　札つきロジックだと ある箱が確率1/2となる（当然このロジックは否定される）
２）m→∞ の極限で 確率は0
　札つきロジックだと ある箱が確率1/2となる（当然このロジックは否定される）
３）さらに 箱に実数r∈[0,1] を入れることができる 確率は0
　札つきロジックだと ある箱が確率1/2となる（当然このロジックは否定される）

　この最後が 箱入り無数目の任意実数と類似（当然箱入りのロジックも否定される）■

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/922
922
蛇足
>３）さらに 箱に実数r∈[0,1] を入れることができる 確率は0

実数r∈[0,1]を考えるときは、測度論からは 当然 有限の区間を考える必要がある
区間[0.4, 0.6]の幅0.2 の場合なら 確率は0.2
実数r∈[0,1]を考えるときの1点的中は、測度論からは 当然0（0以外は測度論からは許容されない）

つづく

つづき
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/923
923
>時枝氏はそんなこと一言も言ってない。Ωは最初から{1,…,100}だと言っている。

うんにゃ（＾＾
　>>2より
さらに、数学セミナー201511月号P37 時枝記事に、次の一文がある
「R^N/〜 の代表系を選んだ箇所で選択公理を使っている.
その結果R^N →R^N/〜 の切断は非可測になる.
ここは有名なヴィタリのルベーグ非可測集合の例(Q/Zを「差が有理数」で類別した代表系， 1905年)にそっくりである.」
(引用終り)

残念でしたｗ
（念のため >>1より
https://imgur.com/YAdz2Mz
時枝 箱入り無数目（数学セミナー201511月号の記事）の後）

つづく

つづき
さて
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1728783469/906 スレ25
より
906現代数学の系譜 雑談 ◆yH25M02vWFhP
2024/11/11 ID:xGTnxzX9
>> 902
>両者ともに時間の・・

ID:S0s/6Kqn は、御大か
朝の巡回ご苦労さまです

”論争は 時間のムダ”と
なるほど

では ご教示に従い
”アナグマの姿焼き”をば・・ｗ ；ｐ）

(参考)
https://xn--pet04dr1n5x9a.com/%E5%B0%86%E6%A3%8B%E7%94%A8%E8%AA%9E/%E7%A9%B4%E7%86%8A%E3%81%AE%E5%A7%BF%E7%84%BC%E3%81%8D.html
将棋講座ドットコム
【将棋用語】穴熊の姿焼き
穴熊側が囲いを残したまま大きく形勢を損ねていること。
穴熊自体は固いため詰みまでの手数はかかるが、逃げ場もないため、攻めが切れてしまうと千日手・持将棋引き分け・宣言などを狙うことがかなり難しい。穴熊の欠点の1つと言える。

つづく

つづき

なお、
おサル＝サイコパス＊のピエロ（不遇な「一石」https://textream.yahoo.co.jp/personal/history/comment?user=_SrJKWB8rTGHnA91umexH77XaNbpRq00WqwI62dl 表示名:ムダグチ博士 Yahoo! ID/ニックネーム:hyperboloid_of_two_sheets＊＊） （Yahoo!でのあだ名が、「一石」）
＜＊）サイコパスの特徴＞
（参考）https://keiji-pro.com/magazine/10/ 刑事事件マガジン 更新日：2023.10.13
サイコパス（精神病質者）の10の特徴と診断基準｜実はあなたの周りに・・・？
サイコパスとは、「反社会性パーソナリティ障害」という精神病者のこと。
サイコパスの10の特徴 表面上は口達者利己的・自己中心的 平然と嘘をつく
（＊＊）注；https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperboloid Hyperboloid
Hyperboloid of two sheets ：https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f2/Hyperboloid2.png/150px-Hyperboloid2.png
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8C%E6%9B%B2%E9%9D%A2 双曲面
二葉双曲面 ：https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b5/HyperboloidOfTwoSheets.svg/180px-HyperboloidOfTwoSheets.svg.png

おサルさんの正体判明！（＾＾）
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1671460269/923 スレ12 より
”「ガロア理論 昭和で分からず 令和でわかる
　＃平成どうしたｗ」
昭和の末期に、どこかの大学の数学科
多分、代数学の講義もあったんだ
でも、さっぱりで、落ちこぼれ卒業して
平成の間だけでも30年、前後を加えて35年か”
”(修士の)ボクの専攻は情報科学ですね”とも

可哀想に、数学科のオチコボレで、鳥無き里のコウモリ***）そのもので、威張り散らし、誰彼無く噛みつくアホ
本来お断り対象だが、他のスレでの迷惑が減るように、このスレで放し飼いとするｗ（＾＾

注***）鳥無き里のコウモリ：自分より優れた数学DRやプロ数学者が居ないところで、たかが数学科のオチコボレが、威張り散らす姿は、哀れなり〜！（＾＾；

おサルの情報
下記メモ
なつかしいな〜ｗｗ
おサルの情報は、哀れな素人氏（当時）から教えてもらった （＾＾

(参考)
https://itest.5ch.io/rio2016/test/read.cgi/math/1567930973/123
現代数学はインチキだらけ （哀れな素人）

0123 １３２人目の素数さん 2019/09/19(木) 08:48:10.00
ID:DounDdrn

これはガロアスレにも投稿しているから、
サル石である可能性あり（笑

サル石ではないにしても、ただのアホのチンピラ（笑

0294 １３２人目の素数さん 2019/09/23(月) 08:27:42.61
サル石の好む語彙

サル、畜生、貴様、ナイーブ、idiot 　肉、豚の丸焼き、サタン
アイドル・ロック・ヘビメタ 　クロポトキン・アナーキスト・革命
ギャハハハハ！！！ 　かっけぇぇぇぇぇ！！！
ワロスｗｗｗｗｗｗｗ 　っぷ　これは酷い　（＾＾；
ちょっと何いってるのかわからないんですけど…
キモチ悪い　（をひ）　腐った爺頭
(引用終り)

なお
低脳幼稚園児のAAお絵かき
小学レベルとバカプロ固定
は、お断りです

小学生がいますので、18金（禁）よろしくね！（＾＾

テンプレは以上です

テンプレです
>・おサル「正則行列を知らない線形代数落ちこぼれ」https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1674527723/5
>　↓
>・私「零因子行列のことだろ？知っているよ」

>「正則行列くらい知っている」と平凡に答えずに
>ひねって 「零因子行列のことだろ？知っているよ」にした

テンプレです
>記号の濫用として a'2 ⊂UB1が ありか どうか？ ありでは？

テンプレです
>>UB1を小さくして a'2を含まないように分離できる
>小さくする仕方が不明
>>具体的な仕方は不要。
>>ハウスドルフだから 小さくして 分離可能の一言。
>ハウスドルフだからと書いたとしたら
>正則との違いを理解してない？と思われるだけかも
>>このスレには
>>位相空間論の初学者もいると思うので
>>はっきり否定させてもらうが
>>１）ハウスドルフは 空間の公理として普通に指定されるケースが多い
>>２）ハウスドルフ性は、良い性質を持つ
>>３）その肝が 分離性で 分離可能の一言 でだいたい片付くよ

テンプレです
>これで勘弁してあげるけど
>私のスレで 間違ったことを書くと 赤ペン入るってこと
>覚えておいてね

テンプレです
>まず、確率分布Prを定義するには、確率空間から始めないと学部数学の確率論にならない
>確率空間をどう定義しているのか
>次に、Pr(Bn,b)=1/n n∈N ならば
>Σ n=0〜∞ Pr(Bn,b)＝Σ n=0〜∞ 1/n ＝∞（∵1/nの無限和が発散するのは有名な事実）
>なので、明白に Pr(Ω)≠1 ですよ(ここにΩは全事象)

テンプレです
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1774707956/626
>選択公理は存在のみなので 使えないので無視して、人の意思で代表をえらぶ

テンプレです
>・選択公理によって、任意同値類の代表の存在が言える。が、どんな代表を選ぶかは、各人の自由だ

テンプレです
>>どの無限列を入れるかは自由だが、確率変数にするかしないか、の自由はない
>>つまり、一回入れたら二度と変更できない
>>毎回の試行で変更することは決して許されない
>そこ、吉田大学の札付きでも同じだよ
>そこを読めてないのは おまえ

テンプレです
>>なぜなら箱入り無数目では箱の中身はすべて定数だから
>誤解ですよ
>箱の中身は、現代数学の確率論で扱えるよ
>「箱の中身はすべて定数だから」？
>あほか
>重川を読め

テンプレです
>　まず 先頭の幾つかをあける。株価で1円単位とすると 例えば下記ソニーで 3234 ・・・と出る
>　次に、かなり離れた 後のしっぽを全部開けると 2000代とか3000代の整数が分る
>　そこから 先頭側としっぽ側とで 狭めていって 先頭からD番目を残して 前後を開ける
>　もし、「株価かな？」と見当がつけば、ブラック–ショールズ方程式に乗せてみる
>　それ以外には、統計処理で平均値を出したり 標準偏差を計算したりもありだ
>　そして D番目を推察するのだ

テンプレです
>そこを 箱入り無数目のように 列の自由選択に変更すれば
>「1/2に出来る」と誤読している人がいるが
>しかしそれでは、数学ストーリーとしてヘンｗ
>数学ストーリーは、札付き定理の完全否定！■

これはよきテンプレ
>>数学者は”固定”とか 変なこといわない
>>が、一つの議論の中では、関数”f1,f2,・・,fk,・・f100”は決まっている
>>”s = (s1，s2，s3 ，・・・)”
>>も一つの議論の中では 一定の値をとる
>出題列sが定数であることを認めた瞬間にそこから生成される100列の決定番号も定数と認めざるを得ない。
>単独最大決定番号の列はたかだか1列であることも認めざるを得ない。
>ランダムに単独最大決定番号の列を選択する確率は1/100以下も認めざるを得ない。
>その時だけ失敗だから勝率は99/100以上も認めざるを得ない。

よきテンプレです
>>>無数目で理解が難しいのなら、選択公理が効果的にはたらく、少しレベルを落とした話でもしたら良いのにと思っていた。
>彼の人は自分が「理解」していると見せかけたいだけだから
>たぶん無駄ですよ
>異なる自然数m,nをAが選びカードに書いて箱に入れる
>選び方はAの自由
>ここで
>Bは箱の中からランダムにカードを1つ取り出す
>Aは残った方を取る
>書かれている自然数の大きい方が勝ち
>さてA,Bの勝つ確率は？

これはよきテンプレです
>箱入り無数目の確率空間は{1,2,…,n}ですが
>時枝さんの記事の最後の部分
>彼の人が理解に至らない罠のような記述の
>独立な確率変数の無限族についての考察は
>それ自体は面白い話だと思いますね
>ここが箱入り無数目と直接関係ないのは
>Xkが確率変数であって箱入り無数目で設定するような任意実数ではないことから明白ですが
>そのひとつひとつの値がXk=xkとなったとき
>xkは定数ですから独立という用語が意味を持たないにもかかわらず
>s=(x1,x2,…)という数列を箱入り無数目で出題すれば
>いくらでも1に近い確率1-1/nで
>その中の特定の番号（nやsに依存）の数xdが他の数x1,…,^xd,…から推測できるわけですので
>確率変数の独立性とはなんぞやと
>彼の人のようにあるいは京大マンガのように
>誤解・疑問を生むことになる訳です
>言わば「箱入り無数目の応用」により
>安直な（つまり彼の人や京大マンガのような）独立性の誤解をしてはならないとの反省材料がもたらされたわけです

テンプレです
>>「実数の構成に選択公理が必要」という君の独自説がそんなに面白いかい？
>
>必要だ。簡単に カントールの実数の構成 有理コーシー列を使う場合に限定するよ
>有理コーシー列は、加算無限有理数列だ。要するに、有理数Qから有理数を取り出して
>q0,q1,q2,・・,qi,・・ なる無理数rに収束する列を作る（細かくは rに収束する列は一つに限らないから 同値類を考える）
>q0,q1,q2,・・,qi,・・は、集合の元を整列させているってこと
>つまりは、整列可能定理が使える
>列長さが ω（＝最初の無限順序数）のときは、可算選択公理で足りる
>が、なんらの選択公理の不使用 つまり 可算選択公理さえ使わないならば
>加算無限有理数列は、構成できない！

テンプレです
>>そもそもQを構成した瞬間に有理数列全体の集合 Q^N も存在しており、作る必要など無い
>
>笑える。下記の東北大 尾畑研 第16章整数・有理数・実数 P249 「■実数論」を 百回音読してね
>『Qを構成した瞬間に有理数列全体の集合 Q^N も存在しており、作る必要など無い』か・・
>独自説だねぇ〜、ユニークで笑える、が面白すぎｗｗ（＾＾

テンプレです
>冪集合公理により 任意の有限集合の類に対して、デカルト積を定義することが出来る
>この対偶命題：
>冪集合公理により デカルト積を定義することが出来ない集合は、有限集合ではない

テンプレです
>>Nは無限集合ですからQ^Nは普通はデカルト積とは呼ばないでしょうね
>赤ペン
>１）”Nは無限集合ですから”がダメ
>２）デカルト先生は R^2でデカルト積 (r1,r2) ｜r1,r2∈R
>　を考えた故事をしらないんだね
>　”Rは無限集合ですから”って デカルト先生に言ってあげようｗ

テンプレです
>・一方、Dedekind Cutsを使うと なんらの選択公理は不要だが
>　完備であることの証明はできない

テンプレです
>実数の公理を裏口から密輸している
>ZFC公理系で 実数の公理なんて使えないぞ
と
>で https://en.wikipedia.org/wiki/Construction_of_the_real_numbers
>を見ると、ZF公理系の話では無いだろ
>例えば
>Tarski's axiomatization of the reals
>とか
>それ 笑えるんだけど？（＾＾

テンプレです
>可算選択公理さえ仮定しない ZFのみでは・・
>1）コーシー列とデデキントカットの同値は言えない（別物？）

テンプレです
>おかしいねよ？ 可算選択公理ACω なしで 実数の構成できると言った人がいたけど
>たしかに、形式的には デデキントカット、コーシー列も それらしい まねごとは出来たとしても
>ガウスやコーシー、リーマン、ワイエルシュトラス、デデキント、カントール、ヒルベルト
>らが思っている実数（それは我々が求めている実数でもある）とはほど遠いよね
>
>可算選択公理ACω なしで構成した 実数の責任は？
>だれが どうとる？

テンプレです
>Jech, T The Axiom of Choice. North-Holland. Jelonek 1973
>CH.2, THE COUNTABLE AXIOM OF CHOICE
>P21の画像 を見て貰えば分るが
>THE COUNTABLE AXIOM OF CHOICEは
>コーシー列の収束を証明するのに重要な役割をしている

テンプレです
>異なる自然数m,nをAが選びカードに書いて箱に入れる
>選び方はAの自由
>ここで
>Bは箱の中からランダムにカードを1つ取り出す
>Aは残った方を取る
>書かれている自然数の大きい方が勝ち
>さてA,Bの勝つ確率は？
>(引用終り)
>
>１）全体集合を場合分けする
>　ケース１ ある大きなしかし有限の自然数Mを取って 0〜Mのカードで考える
>　ケース２ 無限集合の自然数N全体を考える
>２）ケース１では、0〜Mのカードは 離散一様分布を成す（下記）
>　期待値（平均値）や 分散も存在する
>　この場合、A,Bの勝つ確率は おのおの1/2
>３）ケース２では、確率は考えられない
>　なぜならば、無限集合たる自然数N全体は、非正則分布を成すから（下記）

テンプレです
>(引用開始)
>偶数と奇数m,nをAが選びカードに書いて箱に入れる
>選び方はAの自由
>ここで
>Bは箱の中からランダムにカードを1つ取り出す
>Aは残った方を取る
>偶数を引いた方が勝ち
>さてA,Bの勝つ確率は？
>(引用終り)
>
>良い指摘だ
>いま、箱の中は 偶数1枚と奇数1枚の計2枚のみとする
>全体の数が2枚で有限だから
>普通に確率計算が可能で
>A,Bの勝つ確率は 各1/2ずつ

テンプレです
>・箱入り無数目 は、私が立てた
>・IUTのシン応援スレも 私
>・各種ガロアスレのうち
>　純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）21 (816)
>　ガロア第一論文と乗数イデアル他関連資料スレ19 (247)
>　の2つは私が立てた
>
>因みに、下記の数学勢いランキング
>1〜11で 4、5、7、10の4つを除く
>7個は 全部私が立てたんだよね

テンプレです
>>（ランダムってのは確率空間の話では？定義も無くてランダムとはね）
>
>素人か（＾＾
>下記乱数分かりますか？
>乱数も知らずに 箱入り無数目を論じるかね？ｗ
>
>箱入り無数目>>1 において 箱に 下記 乱数列を発生させて入れていく
>箱入り無数目で当てられるとすれば、乱数の定義に反する
>まさに 縦と矛 矛盾なり！
>
>真の乱数列とは？ 他の数を見ても 当てることはできない！！
>他の数を見て 当てることができるならば・・、それは真乱数ではない！！ｗｗｗ
>
>まあ、素人には理解できないだろうね
>（この議論は、１０年以上前 箱入り無数目の初期に書いている）

テンプレです
>”その「御大」も底が知れてる”？ まあ、そこは同意だよ。

テンプレです
>誤：（Setはモノイダル圏だけどテンソル圏とは呼ばれないみたい）
>　↓
>正：（Setは単なる集合の圏で積の定義なし。一方モノイダル圏即ちテンソル圏はテンソル積が定義された圏である。集合の圏Setは、なんらの積も定義されていないので、テンソル積が定義された圏であるモノイダル圏即ちテンソル圏とは、全く異なる圏である■）

テンプレです
>ところが、天才グロタンディクは 圏論を使う代数幾何には
>ZFCじゃ狭い！ だから 広くしようぜと言った
>それが グロタンディク宇宙で ちょうど研究されていた到達不能基数の理論とマッチングアプリ

テンプレート

箱入り無数目で出題も確率事象とする場合

r∈R^N　d(r)が可測なら　max(d(r1),…,d(rn))も可測
そして　P(d(r)<=max(d(r1),…,d(rn)) = n/(n+1)

これを、dが可測でない場合にも延長できる・・・かもしれないという話

テンプレート

X^Nが確率関数だとしても、
X^Nからn個、元をとったときの
条件つき確率で考える　というのがミソ

n=2とする

n1およびn2は決まっている

例えばn1<n2とする

n1を選ぶ確率は1/2
n2を選ぶ確率は1/2

n1を選べば勝てる
n2を選べば負ける

それだけの話

上記が成立しても、
Xをサイコロの目の集合{1,2,3,4,5,6}としたとき
サイコロの出る目の確率1/6は否定されない

ということで
箱入り無数目の正否問題は
「正しい」と決着しました

このスレ終了

（完）

前スレより
https://rio2016.5ch.io/test/read.cgi/math/1789040887/953
(引用開始)
�B
Xが確率空間であるにせよそうでないにせよ
Ω={1,…n}
はそれとは全く別の確率空間であるとの認識に至らないこと
こんなところかな
�Bについては次の問題に答えると理解できる
箱を１００個用意する
出題者は、箱に１つずつ多項式を入れる
どんな多項式をいれても構わない
回答者は１００の箱のうち１つをランダムに選ぶ
他の９９個を開けて中の多項式の次数の最大値Ｄを得る
さて回答者はここで予言をする
「箱の中の多項式の次数はたかだかＤである」
さてこの予言があたる確率は？
(引用終り)

(ですね)人か
１）その問題の答えは 札つき>>4 より
https://imgur.com/wHI3DZv
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 5 P64 251220.jpg
・この問題の方法は成り立たない
・n1,n2は確率変数になっていないから
https://imgur.com/iR4UNuV
数字であそぼ 第76話 札付きの定理 小学館 絹田村子 6 P66 251220.jpg
・”ランダムに選んだ自然数のどちらが大きいか”みたいな話に結局なっちゃう
・なるほどな 確かにそうだよな！
(引用終り)
　にある通り
２）補足すると 可算無限集合たる自然数Nから ”ランダムに選んだ自然数 n1,n2のどちらが大きいか”
　P(n1<n2)=1/2 という論法は 不成立
　ゆえに サイコロの出る目の確率1/6を否定することはできないということ
３）上記で 多項式 １００個→２個 とする
　そうすると
　可算無限次元空間たる多項式環 F[x]（>>19 代数学I 都築暢夫 広島大より）から
”ランダムに選んだ二つの多項式の次数 n1,n2のどちらが大きいか”
”P(n1<n2)=1/2 という論法は 不成立”となる
　２個→１００個でも結論は同じ

蛇足だが 可算無限が絡むと ”ランダムに選んだ”を 安易に許すことはできないってこと■

よいよい、終わんないの？w

＞可算無限が絡むと ”ランダムに選んだ”を 安易に許すことはできない

単に　0<1/ℵ0　ってだけだろ（笑）

くだらん

n個の多項式を選んだ時点でその次数d1,…,dnが定まる
そこから
Dk=max(d1,…,^dk,…,dn)
とすると
Dk<dk ⇔ d1,…,^dk,…,dn <dk
#{k∈{1,…,n}::Dk<dk}=0 or 1
P(Dk<dk)=0 or 1/n
ですね

>>103
ちょっと違うでしょ
まず濃度は割り算できない
それと
ランダムを一様分布と解釈すると
可算無限個の根元事象の確率空間が
（通常の完全加法性を持つようには）
定義できないということ
時枝さんが後半の最初に書いている
「測度論で定義するのがカノニカルとしなくていいかも」
というのは
時枝さんが何を言いたかったかハッキリしないところだけど
自分の想像だと有限加法性は満たすが完全加法性を満たさないような確率の定義をおぼろげに想像したので無いかな
たとえばZ上に
A⊂Z
に対して
P(A)=lim[n→∞]#(A∩[-n,n])/(2n+1)
みたいな定義で
完全加法性は持たないが有限加法性を持つ「確率」みたいなのを定義は出来るみたい

四則演算考えるなら
Knuthの数学小説で扱われている超現実数が良いと思うんだよな
超実数でも良いけど
これなら全ての順序数が埋め込まれていて四則演算もできる（が通常の順序数の演算とは異なる）

>>105
実数上の集合のルベーグ測度に関して
1/(2^ℵ0)=0
ℵ0/(2^ℵ0)=0
で、0でない測度を持つのは
やはり2^ℵ0の濃度を持つもの
というナイーブな理解がある

ただし濃度2^ℵ0でも
測度0の集合はあるし
また選択公理を設定した場合
非可測な集合も存在する

>>101
つべこべ言わずに
Ω={1,2,・・・,100} を認めるか？
にYesかNoだけ答えて　YesかNo以外一切書かなくてよい

>>105
>完全加法性は持たないが有限加法性を持つ「確率」みたいなのを定義は出来るみたい
逆に、基数κは、κのべき集合上のκ加法的確率測度でシングルトンの測度が0であるものが存在するなら実数値可測と呼ばれ、すべての可測基数は実数値可測、かつ実数値可測な基数は連続体濃度より大きいときそのときに限り可測基数。
つまり可算加法性は確率測度の絶対条件ではなく、いろいろな加法性が考えられている。

https://en.wikipedia.org/wiki/Measurable_cardinal
Measurable cardinal
In mathematics, specifically in set theory, a measurable cardinal is a certain kind of large cardinal number. In order to define the concept, one introduces a two-valued measure on a cardinal
κ, or more generally on any set. For a cardinal
κ, it can be described as a subdivision of all of its subsets into large and small sets such that κ itself is large, the empty set and all singletons
{α} with α∈κ
are small, complements of small sets are large and vice versa. The intersection of fewer than
κ large sets is again large.[1]

It turns out that uncountable cardinals endowed with a two-valued measure are large cardinals whose existence cannot be proved from ZFC.[2]

The concept of a measurable cardinal was introduced by Stanis?aw Ulam in 1930.[3]

Real-valued measurable
A cardinal κ is called real-valued measurable if there is a
κ-additive probability measure on the power set of
κ that vanishes on singletons. Real-valued measurable cardinals were introduced by Stefan Banach (1930). Banach & Kuratowski (1929) showed that the continuum hypothesis implies that
c is not real-valued measurable. Stanislaw Ulam (1930) showed (see below for parts of Ulam's proof) that real valued measurable cardinals are weakly inaccessible (they are in fact weakly Mahlo). All measurable cardinals are real-valued measurable, and a real-valued measurable cardinal κ is measurable if and only if
κ is greater than c. Thus a cardinal is measurable if and only if it is real-valued measurable and strongly inaccessible. A real valued measurable cardinal less than or equal to
c exists if and only if there is a countably additive extension of the Lebesgue measure to all sets of real numbers if and only if there is an atomless probability measure on the power set of some non-empty set.

Solovay (1971) showed that existence of measurable cardinals in ZFC, real-valued measurable cardinals in ZFC, and measurable cardinals in ZF, are equiconsistent.

「可算無限集合たる自然数Nから ”ランダムに選んだ自然数 n1,n2のどちらが大きいか”」
というのが箱入り無数目だというのは京大マンガの誤謬
それを無批判に（自分で考えず）受容しようとするだけの彼の人
ランダムに選んだ（ランダムで無くてもいい）自然数の集合{n1,n2}を標本空間とし（面倒を避けるためn1≠n2としよう）
そこから一様分布によって取り出した値をX,残った値をYとするとき
P(X>Y)=1/2
を考えているのが箱入り無数目の本質
取り出すのは{n1,n2}からであってこれは定数

[1] arXiv:2609.21657 [pdf, html, other]
Cesàro operator induced by a Bergman kernel
Oscar Blasco, Atte Pennanen
Subjects: Complex Variables (math.CV); Functional Analysis (math.FA)
[2] arXiv:2609.21121 [pdf, html, other]
Two new proofs of Chui's Conjecture in Weighted Bergman Spaces
Georgia Corbett
Comments: 23 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[3] arXiv:2609.21014 [pdf, html, other]
Orbits of Exceptional CR Quadrics and Their Variations
V. K. Beloshapka
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[4] arXiv:2609.20988 [pdf, html, other]
Boundary geometry and linear accessibility of functions with positive real derivative
Shota Hoshinaga, Ikkei Hotta, Li-Mei Wang
Comments: 13 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[5] arXiv:2609.21977 (cross-list from math.DS) [pdf, html, other]
A counterexample to Eremenko's conjecture
David Martí-Pete, Lasse Rempe, James Waterman
Comments: 10 pages, 1 figure
Subjects: Dynamical Systems (math.DS); Complex Variables (math.CV)

前スレの単純化した例はあまり面白くないので
別のアプローチを考えてみた
C=[0,1)上に一様分布のボレル測度を考えて確率空間と見る
VをCのVitali集合（の1つ）として固定し
W=[0,1/2)×V∪[1/2,1)×cV⊂C×C
と定義する（cVはCにおけるVの補集合）
Aはy∈Cを自由に選びWのy切片
Wy={x∈C::(x,y)∈W}
を紙に書いて伏せておく
さてここで
Bはx∈Cをランダムに選びその値をAに告げ
Aはx∈WyであればBに1元与える
さもなくばBから1元貰う（-1元与える）
このゲームにおけるBの収支の期待値は何元？

[6] arXiv:2609.21528 (cross-list from math.DG) [pdf, html, other]
Continuous solutions to the quaternionic Monge-Ampère equation on locally flat HKT manifolds
Giovanni Gentili, Antonio Trusiani, Luigi Vezzoni
Comments: 34 pages. All comments are welcome
Subjects: Differential Geometry (math.DG); Complex Variables (math.CV)
[7] arXiv:2609.21007 (cross-list from math.AG) [pdf, html, other]
Abelian Relations are Liouvillian
Gabriel Fazoli, Jorge Vitório Pereira
Subjects: Algebraic Geometry (math.AG); Complex Variables (math.CV)

X,Yを可測空間とし
A⊂X×Y
に対してy切片を
Ay={x∈X::(x,y)∈A}
とし
S={A⊂X×Y::∀y∈Y:Ay:Xの可測集合}
とするとこれはX×Y上の完全加法族
それは切片（を取る操作）が和積補集合と可換だから
可測なI⊂X,J⊂YについてI×J∈Sなので
Sの完全加法性により
I×Jで生成される完全加法族すなわちX×Yの可測集合をすべて含む
よって
X×Yの可測集合のy切片は全てXで可測

Δ:X^2→N^2→Z
を決定番号dの差を対応させる写像とし
A={(x,y)∈X^2::Δ(x,y)>0}
とする
これがX^2の可測集合だとすると
Ay={x∈X::Δ(x,y)>0}
はどれもXで可測のはずだけど
特定のyについて
Δ(x,y)=d(x)-d(y)>0
とは
d(x)>d(y)（定数）
であることなのでnが確率変数では無いことから
どのAyも非可測
よってAも非可測

この確率空間で決定番号nである実数の集合とは
Fn={(sm)::sm=0 for all m≧n}
En=Fn＼Fn-1
であるEnと
代表元の全体Vについて
（Vは(0,0,…)の代表元を除く）
V+En={v+e::v∈V,e∈E}
に対応する集合Xn⊂[0,1)のことで
Xn=X0+Dn（DnはEnに対応する有限2進小数の集合）
となる（X0はVに対応する集合）
X=[0,1]＼D
D=ΣDn（直和）={有限２進小数}
は
X=ΣXn（直和）
かつ
ボレル測度は平行移動で不変なので
X0（Vに対応する集合）
が可測なら
Dnが有限集合かつ
V+En=Σ{V+e::e∈En}（直和）
なので
Xn=X0+Dn
も可測で
P(Xn)=|Dn|P(X0)
よって
1=P(X)=ΣP(Xn)=Σ|Dn|P(X0)=|D|P(X0)
のはずだが
|D|=∞
なのでP(X0)は定義できない
すなわち
X0は非可測集合

よって
決定番号を与える写像は非可測
よって
Xから独立な2つの実数（すなわち2^N＼Fの元）を取っても
それらに定義される決定番号m,nについて
この確率空間ではP(m>n)は定義されない
しかし
{(m,0).(n,1)}は2^NでもXでもないただの2元集合なので
ここからランダムに(x,i)を選び(y,j)を残った方とすると
P(x>y)
は
m=nのとき0でｍ≠nのとき1/2

Mon, 21 Sep 2026 (showing 7 of 7 entries )
[1] arXiv:2609.21657 [pdf, html, other]
Cesàro operator induced by a Bergman kernel
Oscar Blasco, Atte Pennanen
Subjects: Complex Variables (math.CV); Functional Analysis (math.FA)
[2] arXiv:2609.21121 [pdf, html, other]
Two new proofs of Chui's Conjecture in Weighted Bergman Spaces
Georgia Corbett
Comments: 23 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[3] arXiv:2609.21014 [pdf, html, other]
Orbits of Exceptional CR Quadrics and Their Variations
V. K. Beloshapka
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[4] arXiv:2609.20988 [pdf, html, other]
Boundary geometry and linear accessibility of functions with positive real derivative
Shota Hoshinaga, Ikkei Hotta, Li-Mei Wang
Comments: 13 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)

Subjects: Complex Variables (math.CV)
[5] arXiv:2609.21977 (cross-list from math.DS) [pdf, html, other]
A counterexample to Eremenko's conjecture
David Martí-Pete, Lasse Rempe, James Waterman
Comments: 10 pages, 1 figure
Subjects: Dynamical Systems (math.DS); Complex Variables (math.CV)
[6] arXiv:2609.21528 (cross-list from math.DG) [pdf, html, other]
Continuous solutions to the quaternionic Monge-Ampère equation on locally flat HKT manifolds
Giovanni Gentili, Antonio Trusiani, Luigi Vezzoni
Comments: 34 pages. All comments are welcome
Subjects: Differential Geometry (math.DG); Complex Variables (math.CV)
[7] arXiv:2609.21007 (cross-list from math.AG) [pdf, html, other]
Abelian Relations are Liouvillian
Gabriel Fazoli, Jorge Vitório Pereira
Subjects: Algebraic Geometry (math.AG); Complex Variables (math.CV)

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A counterexample to Eremenko's conjecture
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Fri, 18 Sep 2026 (showing 12 of 12 entries )
[8] arXiv:2609.20675 [pdf, html, other]
Limit theorems for Coulomb gases on a Jordan curve in an external potential
Kurt Johansson, Thomas Wolfs
Comments: 45 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[9] arXiv:2609.20607 [pdf, html, other]
On Simply Connected Domains Supporting an Unbounded Analytic Function with Bounded Derivative
Cameron MacMahon
Comments: 15 Pages, 4 Figures
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[10] arXiv:2609.20288 [pdf, other]
Coefficient estimates and Hankel determinant for the class of leaf shaped starlike function
Shantanu Panja, Abhijit Banerjee, Sujoy Majumder
Subjects: Complex Variables (math.CV)

>>118
>{(m,0).(n,1)}は2^NでもXでもないただの2元集合なので
>ここからランダムに(x,i)を選び(y,j)を残った方とすると
>P(x>y)
>は
>m=nのとき0でｍ≠nのとき1/2
これの方がイイかな
{m,n}からランダムにxを選びy=m+n-xとすると
P(x>y)
は
m=nのとき0でm≠nのとき1/2

Bergman Kernel Asymptotics for Semipositive Line Bundles near Curvature-Degenerate Points
Yueh-Lin Chiang
We study the asymptotic behavior of Bergman kernels for high tensor powers of
semipositive line bundles over Hermitian manifolds.
At points where the curvature degenerates, the classical asymptotic
expansion may fail. In this paper, we establish a full local asymptotic
expansion and rapid off-diagonal decay near degenerate points at which
the metric admits a local decoupled model. More generally, we make the
following two spectral hypotheses: a localized mild spectral gap for
the Kodaira Laplacian and a spectral gap for the rescaled local model.
Under these assumptions, we prove a localization property and the rapid
off-diagonal decay for the Bergman kernel. Furthermore, if the metric has
a local quasi-homogeneous structure,
we obtain a full local asymptotic expansion in the C∞-topology.

やっぱもっと単純化しよう
Aは{0,1}のどちらかを書いて隠しておく
ここで
Bが{0,1}からランダムに数を選び
AとBは同時に公開する
一致していればBの勝ち
そうでなければAの勝ち
A,Bの勝つ確率は？

>>105
>たとえばZ上に
>A⊂Z
>に対して
>P(A)=lim[n→∞]#(A∩[-n,n])/(2n+1)
>みたいな定義で
>完全加法性は持たないが有限加法性を持つ「確率」みたいなのを定義は出来るみたい
N上の自由超フィルターF⊂P(N)を考えて固定し
A⊂Zに対して
∃p∈[0,1],∀ε>0:F∋{n∈N::p-ε<#(A∩[-n,n])/(2n+1)<p+ε}
となるとき
このp（存在すれば1つしかない）を
p(A)=p
と定めると可測集合はP(Z)全体で
有限加法性を持つ確率測度になる
また上記のP(A)が存在すればそれはこのp(A)に一致する（自由超フィルターだからフレシェフィルターを包含する）

>>126
>可測集合はP(Z)全体
A=Z
のときはp(Z)=1と定義されるのは自明
以下
A⊂≠Z
としよう
xn=#(A∩[-n,n])/(2n+1)
として数列(xn)を定義すると
xn=1 ⇔ A⊃[-n,n]
なので
{n∈N::xn=1}は有限集合となりフレシェフィルターを含む自由帳フィルターFの元にならない
つまり
{n∈N::xn<1}∈F
そこで
A⊂≠Z
であるAについてのみ考察し
L1={n∈N::0≦xn<1/2}
R1=cL1={n∈N::1/2≦xn<1}
のいずれか一方がFの元（超フィルターだから）
L1∈Fのときy1=0
R1∈Fのときy1=1/2
とすると上記の定義より
N1={n∈N::y1≦xn<y1+1/2}∈F
次に
N1⊃L2={n∈N::y1≦xn<y1+1/4}
N1⊃R2=N1＼L2={n∈N::y1+1/4≦xn<y1+1/2}
のいずれか一方がFの元（超フィルターだから）
L2∈Fのときy2=y1
R2∈Fのときy2=y1+1/4
とすると上記の定義より
N1⊃N2={n∈N::y2≦xn<y2+1/4}∈F
これを繰り返して
∀m∈N:Nm={n∈N::ym≦xn<ym+1/2^m}∈F
となるymを定義できる（y0=0）
0=y0≦y1≦y2≦…≦y2+1/4≦y1+1/2≦y0+1=1
に区間縮小法を使うことで
ym≦p≦ym+1/2^m
となるpがただ1つ定義できて
∀ε>0,∃m∈N::1/2^m<ε
だからそのようなmを考えると
p-ε<p-1/2^m≦ym<ym+1/2^m≦p+1/2^m<p+ε
より
{n∈N::p-ε<xn<p+ε}⊃{n∈N::ym<xn<ym+1/2^m}=Nm∈F
なので
{n∈N::p-ε<xn<p+ε}∈F
がどんなε>0についても成立する

有限加法性は互いに素なA,B⊂Zについて
xn=#(A∩[-n,n])/(2n+1)
yn=#(B∩[-n,n])/(2n+1)
とすると
xn+yn=#((A∪B)∩[-n,n])/(2n+1)
であることから自由超フィルターの性質を使えばほぼ自明かな

ただ
このp(A)はどんな値になるのか想像付かない
もちろん
P(A)=lim[n→∞]#(A∩[-n,n])/(2n+1)
が存在する場合のイメージは沸くのだが
それ以外のAについてはいったいどんななのかな

まあいずれにせよP(Z)全部を可測にする有限加法性を持つ確率測度が作れることが分かって嬉しい

>>129
>が存在する場合のイメージは沸くのだが
沸かないこともないのだが
にトーンダウンしておこっと

ついでに書くと
このp(A)については
p(-A)=p(A)
p(A+n)=p(A)
が成立することは定義からすぐ出るはず
前者はホントニすぐ（xn(-A)=xn(A)）
後者はズレがどんどん無くなっていくから大丈夫のはず
でも1倍（自分自身）-1倍（-A）以外の
k倍（0≠k∈R::A,kA⊂Z）についても
p(A)=kp(kA)
とするにはどうしたらいいんだろ
自由帳フィルターFにさらに条件を課す必要は有りそう
（0倍は0A={ }もしくは{0}でいずれもp(0A)=0なので0倍というよりは∞倍みたいな感じね）

>>126
εN論法をフィルタで書くならフレシェでよいのでは？
それなら選択公理を必要としないが、自由超フィルタはオーバースペックで選択公理を必要とする。

>>129
もしかしてεN論法以上のことをやろうとしてる？それで自由超フィルタ？
その場合、pは非構成的なフィルタに依存するので存在しか言えない。確率測度とするには無理がある。
自由超フィルタは例えば超積構成等フィルタ依存性を問題視しない場合にしか有用でない。

>>131
確率測度の存在だけを問題視してるならアリだと思うけど、確率計算ができない確率測度に意味があるやなしや。

>>135
>確率計算ができない確率測度に意味があるやなしや
意味のある例
Real-valued measurable
A cardinal κ is called real-valued measurable if there is a
κ-additive probability measure on the power set of
κ that vanishes on singletons.

>>133
>それなら選択公理を必要としないが、自由超フィルタはオーバースペックで選択公理を必要とする。
なるほど
けど途中でAとcAのどちらかを含むという性質を使っているので
フレシェフィルターでは上記の話はうまくいかないと思う
ただそれが>>135
>確率計算ができない確率測度に意味があるやなしや。
ではありますね
lim[n→∞]#(A∩[-n,n])/(2n+1)
が存在する場合それと一致するのでそこが頼りです
今は>>132
>k倍（0≠k∈R::A,kA⊂Z）についても
>p(A)=kp(kA)
>とするにはどうしたらいいんだろ
を考えているところです

Tue, 22 Sep 2026 (showing 26 of 26 entries )
[1] arXiv:2609.24869 [pdf, html, other]
Bergman Kernel Asymptotics for Semipositive Line Bundles near Curvature-Degenerate Points
Yueh-Lin Chiang
Subjects: Complex Variables (math.CV); Differential Geometry (math.DG)
[2] arXiv:2609.24853 [pdf, html, other]
CSC Bergman metrics are Einstein on pseudoconvex domains
Xiaoshan Li, Taishun Liu
Comments: 11 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[3] arXiv:2609.24484 [pdf, html, other]
New examples of tame families of Stein manifolds
Franc Forstneric, Finnur Larusson
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[4] arXiv:2609.24258 [pdf, html, other]
Parameter Dependence of Weighted Bergman Kernels Beyond Smoothness
George Marinescu, Xu Xing
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[5] arXiv:2609.24154 [pdf, html, other]
Exponential polynomials with Baker omitted value
Sukanta Das, Subhasis Ghora, Tarakanta Nayak
Comments: 26 Pages, 4 Figures. Comments are welcome
Subjects: Complex Variables (math.CV); Dynamical Systems (math.DS)

[6] arXiv:2609.24041 [pdf, html, other]
A sharp stability inequality of Liouville's theorem for quasiregular mappings on bounded domains
Yi Ru-Ya Zhang
Comments: We compress the original proof of Reshetnyak from 200+ pages to 84 pages. While preparing this manuscript, the author employed AI to improve the writing and to help draft technical and routine proofs, particularly those included in the Appendix. The core concepts, theoretical insights, and interpretations were developed and articulated solely by the author
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[7] arXiv:2609.24035 [pdf, html, other]
Asymptotic perimeter estimates for spirallike functions
Zain Shayim Alsharari, Toshiyuki Sugawa
Comments: 13 pages, 1 figure
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[8] arXiv:2609.24013 [pdf, html, other]
Componentwise rigidity of holomorphic isometric maps from the complex unit ball to bounded symmetric domains
Ming Xiao
Comments: 17 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[9] arXiv:2609.24008 [pdf, html, other]
Solving non-oscillatory solutions of the Hill equation via the Tumura--Clunie method
Yueyang Zhang
Comments: 31 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV); Dynamical Systems (math.DS)
[10] arXiv:2609.23674 [pdf, html, other]
The modified Cartan conjecture
Alexandre Eremenko, Zongben Xu, Teng Zhang
Comments: 25 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)

[11] arXiv:2609.23572 [pdf, html, other]
Sampling and Interpolation in Gaussian Mixed-Norm Fock Spaces
Xiang Fang, Pham Trong Tien
Comments: 41 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV); Functional Analysis (math.FA)
[12] arXiv:2609.23530 [pdf, html, other]
Weighted regularity and plurithinness in Cn
Nurbek Kh. Narzillaev
Comments: 22 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[13] arXiv:2609.23236 [pdf, html, other]
A computer-assisted lower bound for Landau's constant
Frank Wikström
Comments: 20 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[14] arXiv:2609.22996 [pdf, html, other]
A Demailly-type approximation of singular Finsler metrics
Zhuo Liu
Comments: 10 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)
[15] arXiv:2609.22699 [pdf, html, other]
A Product Principle for Harmonic Schwarz Lemmas: Boxes, Polydiscs, and Metric Geometry
Miljan Knežević, Miodrag Mateljević
Comments: 30 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)

（荒らしは迷惑）

お仕事に関係のある論文なのか…？

>>142

ものすごく関係がある↓

[1] arXiv:2609.24869 [pdf, html, other]
Bergman Kernel Asymptotics for Semipositive Line Bundles near Curvature-Degenerate Points
Yueh-Lin Chiang
Subjects: Complex Variables (math.CV); Differential Geometry (math.DG)

（ここにはまったく関係ない）

>>143
あら、御大じゃないんですか？
語り口調が御大らしくない…。

いや、御大か…。

（誰だろうが荒らし）

まあ、どなたでも良いか。
何かお考えがあってのコピペだろう。

私は私の勉強をしよう。
飲んでばかりだがw

ベルグマン核はあまり覚えていない(汗)

>>148
荒らしには無いと思うけどね

>>150
お前はニキスレから出てくんんあ

>>152
5chのルールに則って排除したまえよw
ルール無用のSNSではないよ。

人に迷惑かけることが楽しいって暴走族と同じ精神構造

通常
(X,Σ,μ)が確率空間のとき
X^2を確率空間にするのは
Σ×Σを含む（生成する）最小の完全加法族を可測集合にして
μ(I×J)=μ(I)μ(J)
から拡張して測度を定義するが
C=[0,1)のように可換群になって平行移動（や逆元？）で不変なハール測度から始める場合
I×Jからでなくて
f:J→C（なんでもよし）
でシフトして
I←J={(x,y)::x∈I+f(y),y∈J}（半直積）
μ(I←J)=μ(I)μ(J)
から始められないかな
イメージとしては
通常のC^2で通常の意味で可測ではないが
逐次積分で値が出るようなもの

[2] arXiv:2609.24853 [pdf, html, other]
CSC Bergman metrics are Einstein on pseudoconvex domains
Xiaoshan Li, Taishun Liu
Comments: 11 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV)

擬凸領域上のCSC Bergman metricは
境界が実解析的ならEinstein

A⊂C^2
に対して
Ax={y∈C::(x,y)∈A}⊂C
と定義して
μ(A)=∫dμ(x)∫Axdμ(y)
が定まるAを可測集合およびその測度と定義する
ね

通常の意味での可測集合は全て可測になってその測度も（フビニの定理により）同じ値
しかし
f:C→C
を任意の写像として
fA={(x,y+f(x))::(x,y)∈A}
と定義すると
fAx={y∈C::(x,y)∈fA}={y+f(x)::(x,y+f(x))∈fA}={y+f(x)::(x,y)∈A}=Ax+f(x)
なので
μ(fA)=∫dμ(x)∫fAxdμ(y)=∫dμ(x)∫fAxdμ(y)=∫dμ(x)∫(Ax+f(x))dμ(y)=∫dμ(x)∫Axdμ(y)=μ(A)

[4] arXiv:2609.24258 [pdf, html, other]
Parameter Dependence of Weighted Bergman Kernels Beyond Smoothness
George Marinescu, Xu Xing

[11] arXiv:2609.23572 [pdf, html, other]
Sampling and Interpolation in Gaussian Mixed-Norm Fock Spaces
Xiang Fang, Pham Trong Tien
Comments: 41 pages
Subjects: Complex Variables (math.CV); Functional Analysis (math.FA)

この確率空間
(C^2,Σ,μ)
で考えれば
C=2^N＼F
x∈Cを2進展開したとき有限小数は使わなければ一意に表せる
則ち2^Nだが有限項以外0であるFではない数列に対応
π:C=2^N＼F→(2^N/F)＼[0]（[0]とは2^Nの単位元(0)の同値類）
のセクションを選択公理によって構成しV⊂Cとすると
通常の確率空間で非可測な
A=V×[0,1/2)+cV×[1/2,1)
もこの確率空間では
μ(A)=1/2
と確率測度が定義される

>>132
>k倍（0≠k∈R::A,kA⊂Z）についても
>p(A)=kp(kA)
1<k∈Nについて
p(kA)=qと置いてみるか
考察すべきは
p(A)=kq
となるような自由帳フィルターFの満たすべき条件
まず
p(kA)の定義から
∀ε>0,{n∈N::q-ε<#{kA∩[-n,n])/(2n+1)<q+ε}∈F
ここで
0≦r<k
について
#{kA∩[-kn-r,kn+r])=#{A∩[-n,n])
#{kA∩[-kn-r,kn+r])/(2(kn+r)+1)=#{A∩[-n,n])/(2(kn+r)+1)=#{A∩[-n,n])/(2n+1)・(2n+1)/(2(kn+r)+1)
∀ε>0:F∋{n∈N::q-ε<#{kA∩[-n,n])/(2n+1)<q+ε}
={n∈N::q-ε<#{A∩[-n,n])/(2n+1)・(2n+1)/(2(kn+r)+1)<q+ε}
={n∈N::(q-ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(q+ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)}
ここで
k≧2
なので
(2(kn+r)+1)/(2n+1)<k+1
であるから
{n∈N::(q-ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(q+ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)}⊂{n∈N::(k+1)(q-ε)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(k+1)(q+ε)}
でFがフィルターだから
{n∈N::(k+1)(q-ε)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(k+1)(q+ε)}∈F
よって
δ=(k+1)ε
と置けば
∀δ>0:{n∈N::(k+1)q-δ<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(k+1)q+δ}∈F
が成立することになり
p(A)=(k+1)q
あれれれれ？どこか間違っているな

ちょっとクールダウンしよう

あれれー、おかしいぞーw

>>163
>#{kA∩[-kn-r,kn+r])/(2(kn+r)+1)=#{A∩[-n,n])/(2(kn+r)+1)=#{A∩[-n,n])/(2n+1)・(2n+1)/(2(kn+r)+1)
>∀ε>0:F∋{n∈N::q-ε<#{kA∩[-n,n])/(2n+1)<q+ε}
={kn+r∈N::q-ε<#{kA∩[-kn-r,kn+r])/(2(kn+r)+1)<q+ε}
={kn+r∈N::q-ε<#{A∩[-n,n])/(2n+1)・(2n+1)/(2(kn+r)+1)<q+ε}
={kn+r∈N::(q-ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(q+ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)}
Fについては
{kn+r∈N::(q-ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(q+ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)}∈F
であるとき
δ=kεとして
{n∈N::kq-δ<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<kq+δ}∈F
が言えるようなFでなくてはいけないわけだな
F∋{kn+r∈N::(q-ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)<#{A∩[-n,n])/(2n+1)<(q+ε)・(2(kn+r)+1)/(2n+1)}
={kn+r∈N::(q-ε)・(2(kn+r)+1)<#{A∩[-n,n])<(q+ε)・(2(kn+r)+1)}
={n∈N::(q-ε)(2n+1)<#{A∩[-(n-r)/k,(n-r)/k])<(q+ε)(2n+1)}
={n∈N::q-ε<#{A∩[-(n-r)/k,(n-r)/k])/(2n+1)<q+ε}