经典证明:几个利用概率法进行证明的例子

    概率论并不仅仅是用来算算概率的。有些时候,概率论远比我们想象中的更强大。

    考虑这样一个问题。考虑集合X上的一个集合族,集合族中的所有集合大小均为d。我们说这个集合族是可以二染色的,如果对X的元素进行适当的红蓝二着色之后,每个集合里面都包含了两种颜色的元素。例如,当d=3时,{1,2,3}, {1,2,4}, {1,3,4}, {2,3,5}就是可二染色的,把1、2染成红色,把3、4、5染成蓝色,则每个集合里都含有两种颜色。是否存在d=3的不可二染色集族呢?这样的集族当然是存在的,例如取集合{1,2,3,4,5}的全部C(5,3)个元素个数为3的子集,则无论如何染色,总会有一个集合里面的元素全是一种颜色。上述推理立即告诉我们,对于一个给定的d,一定存在一个集合个数为C(2d-1, d)的不可二染色集族。这个数目还能再少吗?我们想知道,不可二染色集族中的集合个数最少可以少到什么地步。一个极其简单的证明给出了一个下界:集族的大小一定大于2^(d-1)。当d=3时,你一辈子也不能构造一个不可二染色集族,里面只含4个集合。
    为了证明这一点,不妨对X中的所有元素进行随机着色,每个元素取成红色和蓝色的概率均等。那么,一个元素个数为d的集合中,所有元素均为一种颜色的概率就应该是1/2^(d-1)。如果集族内的集合个数只有不到2^(d-1)个,那么即使“集合中是否只有一种颜色”是互相独立的,这些事件的并(至少有一个集合内只有一种颜色)的概率也不超过2^(d-1) * 1/2^(d-1) = 1,何况这些事件还不是独立的,因此存在单色集合的概率必然小于1。这个概率值小于1说明什么?这说明,“至少有一个单色集合”并不是必然事件,一定有一种染色方案使得每个元素里都含两种颜色,换句话说该集族可以被二染色。

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史上最牛诗歌:一个停机问题不可判定的证明

SCOOPING THE LOOP SNOOPER

A proof that the Halting Problem is undecidable

Geoffrey K. Pullum
(School of Philosophy, Psychology and Language Sciences, University of Edinburgh)

 

No general procedure for bug checks succeeds.
Now, I won’t just assert that, I’ll show where it leads:
I will prove that although you might work till you drop,
you cannot tell if computation will stop.
 
For imagine we have a procedure called P
that for specified input permits you to see
whether specified source code, with all of its faults,
defines a routine that eventually halts.

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趣题:扫雷定理 互补棋盘上的数字和相等

    这是一个与扫雷游戏有关的非常好玩的问题。给定一个扫雷布局,定义它的“补集棋盘”为这样一个新布局,原来有雷的地方现在是空地,原来没有雷的地方现在都是雷。在棋盘的每块空地上都标有一个数字,它表示周围的8个方块中有多少颗雷。一个美妙的结论是,两个互补棋盘布局上的数字和是相等的。乍看之下似乎不可思议,但仔细一想便豁然开朗。你能想到这是为什么吗?

  

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再谈稠密性:令人吃惊的稠密集及其交集

    对于数轴上的一个点集,如果说在集合中任意两点之间都能够找到该集合中的另一个点,我们就说该点集处处稠密。例如,全体有理数集合就是稠密的,任意接近的两个有理数之间都存在其它的有理数(比如它们的算术平均值)。这样看来,两个处处稠密的点集似乎是不能共存的,但实际情况并非如此。我们将会看到越来越牛B的例子,它们将让我们对稠密性有一个全新的认识。

    1. 在数轴上找出两个处处稠密的点集,它们互不相交。
    很简单。全体有理数和全体无理数就是满足条件的两个集合。

 
    2. 在数轴上找出两个处处稠密的不可数点集,它们互不相交。
    很狡猾。集合A取全体正有理数和全体负无理数的并集,集合B取全体正无理数和全体负有理数的并集,这两个集合即可满足条件。

 
    3. 在数轴上找出无穷多个处处稠密的点集,它们两两不相交。
    令P_i表示第i个素数。则集合S_i := { √P_i + r| r为有理数 }满足条件。为了证明它们两两不相交,假设r_1 + √P_m = r_2 + √P_n,于是(r_1 – r_2)^2 = (√P_n – √P_m)^2,可得√P_m * P_n = ( P_m + P_n – ((r_1 – r_2)^2) )/2。两个素数的乘积的平方根是一个有理数,这显然是荒谬的(很多证明根号2是无理数的方法都可以证实这一点,例如这里的证法http://www.matrix67.com/blog/archives/206)。

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随记:普遍性验证、数学思维、代数基本定理及其它

    大学生活的乐趣不光体现在吃喝玩乐上,更重要的是它所提供的自由学习的场所。你可以在网上搜索课表,看看什么时候什么教室有什么牛B课,记在手机中的待办事项中,到时候到那个教室去旁听。旁听的乐趣就在于,你可以去学任何你想学的东西,不用交作业,不用怕点你名,不用记笔记,不用考试,只需要挂个耳朵在那儿听牛B东西就行了。前天一大早就被兔子叫起来,跟着一起去旁听了一节数理逻辑。
    课程内容很简单,毕竟也才只讲了两周,一切都是很基础的。老师讲得很好,对联结词、命题公式、真值表等概念都说得很细致,即使完全没接触过这方面东西的人也能弄明白。作为信科的专业课,老师也简单提到了SAT问题:给定一串由AND, OR, NOT, 逻辑变量和括号组成的表达式,是否能给变量取值使得整个表达式为真?如果存在这样的“成真赋值”,我们就称表达式是一个“可满足式”。最简单的例子,p∧q就是可满足的,把p、q都取真即可;p∧(¬p)就不可满足,该式无论如何都为假。判断一个逻辑表达式是否可满足是一个经典的NPC问题,目前除了枚举之外还没有更好的算法。
    还有一种逻辑表达式,不管初始值是什么,整个式子恒为真。例如,p∨(¬p)就是永真式。看起来,判定一个式子永真比判定一个式子可满足似乎要困难得多,因为前者比后者要强得多。而事实却是,这两个问题可以(在多项式的时间内)相互转化,它们在复杂程度上并无区别。如果你找到了一种可满足式判定算法,你便立即拥有了永真式判定算法。换句话说,你的算法若能找出一个成真赋值,你就能利用该算法立即得出该式所有赋值结果是否都为真。这个问题的问法很有艺术性,它有意屏蔽掉了永假式判定这一桥梁。事实上,一个表达式要么可满足要么永假,而从永假到永真只有一步之遥——只需要在最前面加一个“非”即可。也就是说,如果有一个程序,它能告诉我逻辑表达式A是否可满足,那么我就把¬A输进去:如果它说¬A不可满足,意即¬A的任何赋值结果均为假,反过来A就是永真的;如果它说¬A可以满足,意即程序找到了¬A的一个成真赋值,反过来便成为了A永真的一个反例。

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