從遠(yuǎn)古時(shí)代到當(dāng)今的數(shù)字世界,8本書都各自側(cè)重于作者所擅長(zhǎng)的數(shù)學(xué)議題。源自生活的解讀和充滿智性的論點(diǎn)讓文本易于理解,在下午茶時(shí)間,不妨以一本數(shù)學(xué)小書慰藉匆忙的生活。除了精心撰寫的內(nèi)容,叢書獨(dú)特的引文設(shè)置回溯了數(shù)學(xué)領(lǐng)域眾多關(guān)鍵詞與人事物的歷史,講述了動(dòng)人心魄的曲折故事。要想深入了解數(shù)學(xué)如何成為日常生活的一部分,“萬物皆數(shù)學(xué)”系列叢書不可或缺。
引 言
游戲和數(shù)學(xué)之間有什么關(guān)系?數(shù)學(xué)游戲除了有娛樂價(jià)值,是否能夠模擬現(xiàn)實(shí)生活中的情境?假如從數(shù)學(xué)的角度分析某個(gè)游戲,我們需要哪些信息,又能得出什么結(jié)論?我們是否能夠通過數(shù)學(xué)來研究人類行為,并且利用它做決策?
這些問題僅僅是本書將要嘗試回答的一部分。這是一本有關(guān)數(shù)學(xué)和游戲的書。與其他涉及該方面的書不同,本書的內(nèi)容并不是各種依靠大量技巧完成的游戲,而是在分析某些游戲的基礎(chǔ)上,涵蓋了一系列數(shù)學(xué)概念、過程和理論。
通過對(duì)相關(guān)材料的研究,本書試圖表明,數(shù)學(xué)中的二分法,比如嚴(yán)肅數(shù)學(xué)或趣味數(shù)學(xué)、純粹數(shù)學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué),實(shí)際上就像是同一枚硬幣的正反兩面,甚至更確切地說,像是一個(gè)四面體的四個(gè)面。最初,游戲似乎只是一種娛樂,而我們?cè)诜治鲇螒虻倪^程中引入了數(shù)學(xué),將其變成一種純粹的智力愉悅。由于博弈論的存在,對(duì)游戲的數(shù)理性研究就成了數(shù)學(xué)與現(xiàn)實(shí)情境之間關(guān)系的最相關(guān)的學(xué)科分支之一。
本書的第一章闡述這門學(xué)科的歷史,梳理數(shù)學(xué)和游戲之間的歷史關(guān)系;第二章和第三章分別對(duì)不含運(yùn)氣因素的游戲(所謂的完全信息博弈)和含有運(yùn)氣因素的游戲進(jìn)行研究分析。在第二章中,我們通過幾個(gè)策略小游戲的例子,論述了如何通過分析游戲,得出某種可能獲勝的游戲方法(制勝策略),并對(duì)分析游戲過程中涉及的數(shù)學(xué)問題進(jìn)行探索。在第三章中,我們探討了游戲中基本的概率問題,賭博游戲需要計(jì)算可能性的大小,這個(gè)過程會(huì)涉及概率論的基本原理。
最后兩章是對(duì)博弈論的介紹,該理論是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支, 是由約翰.馮.諾依曼在20 世紀(jì)早期創(chuàng)立的。該理論從多方面研究人類行為,從而幫助人們?cè)诮?jīng)濟(jì)、政治、軍事機(jī)構(gòu)以及動(dòng)物行為等領(lǐng)域做出最佳決策。該理論將博弈作為數(shù)學(xué)模型, 以此觸發(fā)現(xiàn)實(shí)情境。
博弈論分析了某些困境,例如在懦夫博弈中,為了獲勝, 可以冒多大的風(fēng)險(xiǎn)?以及在囚徒困境中,是保持沉默還是揭發(fā)對(duì)方?這兩個(gè)經(jīng)典難題反映的局面,在現(xiàn)實(shí)世界中的很多事件中都會(huì)出現(xiàn),對(duì)抗與合作之間的沖突往往會(huì)讓我們很難做出最佳抉擇。即使我們無法利用數(shù)學(xué)找到明確的解決辦法,但是在對(duì)不同可能性、對(duì)抗風(fēng)險(xiǎn)和合作優(yōu)勢(shì)的量化過程中,如何擺脫困境,也會(huì)逐漸明了起來。
第三章
運(yùn)氣游戲
本章重點(diǎn)論述游戲和概率之間的關(guān)系。當(dāng)人類嘗試模擬或預(yù)測(cè)某些像運(yùn)氣這樣看似無序的東西時(shí),這種關(guān)系就已經(jīng)出現(xiàn)了。在此之前,數(shù)學(xué)家關(guān)注的一直是確定而規(guī)律的領(lǐng)域,相關(guān)研究有所保障?梢哉f,概率計(jì)算方法的出現(xiàn)開創(chuàng)了數(shù)學(xué)界的新紀(jì)元。我們逐漸發(fā)現(xiàn),其應(yīng)用之處越來越多,涉及領(lǐng)域越來越廣。直到現(xiàn)在,我們用數(shù)學(xué)研究和模擬的不僅是概率,還包括其他不確定的東西,比如分形學(xué)的無序性和不規(guī)律性。
不服輸?shù)娜耍哼\(yùn)氣游戲和概率的誕生
目前,復(fù)雜的概率論的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛,因?yàn)樵谖覀兊氖澜缋,與確定因素相比,不確定因素具有更為重要的意義。然而,概率論的起源與人們?cè)谶\(yùn)氣游戲中的好勝心是分不開的。事實(shí)上,概率論的數(shù)學(xué)模型最初是基于概率的定義發(fā)展而來的。17世紀(jì)中期,該模型在法國(guó)初步成型,特別體現(xiàn)在1654年,布萊瑟.帕斯卡和皮埃爾·費(fèi)馬在通信中就安托萬.貢博(Antoine Gombauld,1607—1685)提出的問題所進(jìn)行的討論,后者我們也稱之為德米爾(Chevalier de Méré)。德米爾是一個(gè)狂熱的賭徒, 他曾向帕斯卡求助,希望其對(duì)某些骰子游戲的結(jié)果做出解釋。
德米爾一生中很大一部分時(shí)間都靠直覺方法來操作和分析運(yùn)氣游戲。碰巧的是,經(jīng)證實(shí),這些方法往往都是正確的?雌饋恚 他通過某些看似平衡的游戲(也就是輸贏機(jī)會(huì)參半的游戲)贏了很多錢。在當(dāng)時(shí)的人們看來,很多游戲都是平衡的,其中一個(gè)就是,擲骰子4 次,至少擲得一次6 點(diǎn),但德米爾卻知道,這個(gè)游戲是有勝算的。不過,他提出了一種新玩法,即擲一對(duì)骰子24 次, 至少有一次要擲得一對(duì)6 點(diǎn)。他以為這種玩法跟之前的游戲一樣, 也會(huì)贏錢。但他很快就發(fā)現(xiàn),事實(shí)并非如此,原有的策略甚至適得其反。于是,在1654 年左右,他找到了帕斯卡,詢問自己的推斷哪里錯(cuò)了,為什么新玩法會(huì)讓他輸錢,跟之前的游戲完全不同。
駕馭機(jī)會(huì):概率的數(shù)學(xué)研究
在介紹概率的概念和基本性質(zhì)之前,我們先來分析一下德米爾的兩種賭博游戲。第一種的具體情況是這樣的:擲4 次骰子,至少擲得一枚6 點(diǎn),這樣的概率有多少?我們可以運(yùn)用概率論的基本原理解決這個(gè)問題,即某個(gè)事件或其相反事件發(fā)生的概率為1。因此,我們必須首先算一下,擲4 次骰子,沒有擲得6 點(diǎn)的概率是多少。顯然,每擲一次骰子,該概率為p(沒有擲得6 點(diǎn)的概率) = 5/6。而擲4 次骰子,每一次都是完全獨(dú)立的, 這就意味著我們需要將每一次的概率相乘,得出總概率為:
(5/6).(5/6).(5/6).(5/6)=(5/6)4 = 625 / 1 296 = 0.482 < 1/2。
這樣,至少擲得一枚6 點(diǎn)的概率就是:
1-(625 / 1 296)=671/ 1 296 = 0.518 > 1/2。
由此我們可以看出,正如德米爾原本猜測(cè)的一樣,擲4 次骰子,擲得一枚6 點(diǎn),在這上面下注是有勝算的。
我們可以用類似的方法來分析和解決第二種賭法:擲兩枚骰子24 次,擲得一對(duì)6 點(diǎn)的概率是多少?跟之前一樣,我們必須先算一下在這24 次中,無法擲得一對(duì)6 點(diǎn)的概率。兩枚骰子每擲一次,該概率為p(沒有擲得一對(duì)6 點(diǎn)的概率)=35/36。因此,擲24 次,該概率為:
p(沒有擲得一對(duì)6 點(diǎn)的概率)=(35/36)24 = 0.5086。
從這個(gè)結(jié)果可以明顯看出,至少擲得一對(duì)6 點(diǎn)的概率為:
1-0.5086 = 0.4914 < 1/2。
以上我們分析的賭博游戲是歷史上最早解決的概率問題之一。在這個(gè)過程中,我們已經(jīng)運(yùn)用到了一系列定義和性質(zhì),二者構(gòu)成了概率論的基礎(chǔ)。
這些性質(zhì),很多都在之前提到的帕斯卡和費(fèi)馬的通信中進(jìn)行過討論,后來又在拉普拉斯的概率論專著中建立起來。不過它們都是以逆向的形式呈現(xiàn)出來的,下面我們通過幾個(gè)相關(guān)的擲骰子游戲加以說明:
事件 概率
1 任意事件E總是具備以下條件:
0≦p(E)≦1 每擲一次骰子,擲得1~6某一點(diǎn)數(shù)(比如5點(diǎn))的概率都是1/6,因?yàn)榭赡苁录?種,其中只有一種是符合預(yù)期的( 即擲得5點(diǎn))。
2 如果E一定發(fā)生,則p(E)=1,而如果E不可能發(fā)生,則p(E)= 0 每擲一次骰子,擲得7點(diǎn)的概率為0(該事件不可能發(fā)生),而擲得點(diǎn)數(shù)為大于0且小于7的整數(shù)的概率則為1(該事件一定發(fā)生)。
3 p(非E)=1-p(E) 每擲一次骰子,p(擲得6點(diǎn))=1-p( 沒有擲得6點(diǎn))。那么,每擲4次骰子,p(至少擲得一個(gè)6點(diǎn))=1-p(沒有擲得6點(diǎn))。
4 如果A和B代表不同的事件,p(A或 B)=p(A)+p(B) 每擲一次骰子,p(擲得偶數(shù)點(diǎn)或5 點(diǎn))= p(擲得偶數(shù)點(diǎn))+p(擲得5 點(diǎn))=1/2+1/6=2/3。
5 如果A和B代表獨(dú)立的事件,p(A和 B)=
p(A)·p(B) 如果一次擲出兩枚骰子,那么沒有擲得6點(diǎn)的概率為:p(兩枚骰子都不是6點(diǎn))=p(不是6點(diǎn))·p(不是6 點(diǎn))=5/6·5/6=25/36。
帕斯卡和費(fèi)馬在通信中還談?wù)摰搅硗庖粋(gè)有關(guān)賭博游戲的問題。具體地說,就是如果游戲在某一時(shí)刻突然中斷,玩家應(yīng)該如何分配賭金。這個(gè)問題就是我們常說的“點(diǎn)數(shù)分配問題”。最早涉及該問題的是卡爾達(dá)諾,他提出的解決方案是基于雙方的現(xiàn)有點(diǎn)數(shù),而不是雙方在游戲結(jié)束后獲勝的概率。