Во-первых, всем спасибо, кто подумал, посчитал и написал ответ! Вы большие молодцы!

Во-вторых, как и обещал, ответ - 41/1000. Таких чисел до 1000 41 штука. Как это посчитать? Можно обычным перебором:

п1. Для степени 2: 31 число, 1^2 ... 31^2, т.к. 32^2 = 1024 > 1000

п2. Для степени 3: 7 чисел, среди кубов, меньших 1000, то есть чисел 1^3, 2^3, 3^3, 4^3, 5^3, 6^3, 7^3, 8^3, 9^3, 10^3 , три числа, 1^3=1^2, 4^3=8^2 и 9^3=27^2, мы уже учли в п1.

п3. Для степени 4: 0 чисел, так как максимальное число меньшее 1000 это 5^4=25^2, но его как и 4^4, 3^4, 2^4, мы уже учли в п1.

п4. Для степени 5: 2 число. Максимальная 5я степень меньше 1000, это число 3^5, т.к. 4^5=2^10=1024. 3^5 - такого числа ещё не было. Другая 5я степень 2^5=32 тоже ранее не встречалась.

п6. Для степени 6: 0 чисел. Максимальная 6я степень меньше 1000, это 3^6, но 3^6=9^2 - уже было в п1, а 2^6=4^3 было в п2.

п7. Для степени 7: 1 число. Только 2^7 < 1000, его ещё не было.

п8. Для степени 8: 0 чисел. 2^8=16^2 - уже было в п1.

п9. Для степени 9: 0 чисeл, т.к. 2^9=512=8^3, которое уже учли в п2.

Итого всего 41 число, если учитывать число 1.

Чем интересна математика? Удивительные факты повсюду.

В эти выходные мы решали задачку про целые числа меньшие 1000, которые являются целыми степенями для других целых чисел. Такие числа называют совершенные степени.

Вопрос! А что получится, если просуммировать ряд, состоящий из чисел, обратных к совершенной степени минус один, не включая единицу и повторения?

Если мы просуммируем 40 чисел до 1000, получится примерно 0,96. Но чему равна сумма до бесконечности? И тут начинается красота!

Оказывается сумма равна единице. А само утверждение называется теоремой Гольдбаха-Эйлера. В 1730х годах Христиан Гольбах написал решение в письме к Леонарду Эйлеру, а Эйлер в 1737 году опубликовал статью с решением.

Но! Решение Эйлера и Гольдбаха хоть и давало правильный ответ, но было ошибочным. Они обозначили расходящийся гармонический ряд (1+1/2+1/3+...) за x и из этого вывели сумму ряда с совершенными степенями. Но так делать нельзя, из бесконечных рядов можно получить все, что угодно. Только позже появилось корректное доказательство.

Тем не менее сам факт о бесконечной сумме ряда чисел, обратных к совершенным степеням, выглядит очень интересным. Что скажете?

❤️ — неожиданный факт
🔥 — математическую интуицию не подведешь (про Эйлера и Гольдбаха)
🗿 — а почему все-таки ответ единица?

@vitalmath

🔍 Гипотеза Гольдбаха: одна из старейших нерешённых задач математики 🔍

Снова продолжая предыдущий пост. Христиан Гольдбах на самом деле знаменит не только рядом с совершенными степенями, но и одной из простейших нерешенных до сих пор задач.

Задумывались ли Вы когда-нибудь, из чего "собираются" числа? Гипотеза Гольдбаха — одно из тех утверждений, которое кажется настолько простым, что трудно поверить, что оно до сих пор не доказано. 🧠

Суть гипотезы: Любое чётное число, большее 2, можно представить в виде суммы двух простых чисел.
Например:
4 = 2 + 2
6 = 3 + 3
8 = 3 + 5
и так далее…

Кажется очевидным, не так ли? Однако, несмотря на свою простоту, доказательства гипотезы нет уже почти три столетия! 🤯

🔬 Краткая история: Гольдбах впервые предложил гипотезу в письме к Эйлеру в 1742 году. С тех пор многие математики пытались доказать её. И хотя на компьютерах проверили миллиарды чисел, универсального доказательства или опровержения гипотезы пока не найдено.

Почему эта задача такая сложная? В отличие от других математических гипотез, гипотеза Гольдбаха не имеет очевидной структуры, которая позволила бы применить существующие методы доказательства. Это как искать иголку в бесконечном стоге сена — хотя многие числа проверены, можно ли быть уверенными в остальных? 🤔

⚡️ Почему это важно: Доказательство гипотезы Гольдбаха не только решило бы одну из древнейших задач математики, но и помогло бы глубже понять структуру простых чисел — тех самых "кирпичиков", из которых состоит вся арифметика.

А как думаете Вы? Удастся ли когда-нибудь человечеству найди доказательство гипотезы Гольдбаха? 🔑

🔥 — конечно найдут
😢 — не в этом столетии
🗿 — а зачем вообще решать эту задачу?

Сколько можно заработать на математике?

Часто возникает вопрос, зачем учить математику. Иногда её приложения бывают очень полезны. Кто-то даже смог заработать целые состояния, используя свои математические навыки.

Вот несколько примеров тех, кто превратил свои знания в миллиарды:
💰 Джеймс Саймонс — состояние более $30 млрд (умер в 2024) , основатель хедж-фонда Renaissance Technologies. Саймонс сделал карьеру в области дифференциальной геометрии и топологии. До прихода в финансы, он был профессором математики и разработал методы, которые позже применил в моделировании финансовых рынков.

💰Кен Гриффин — $30 млрд, основатель Citadel. Изучал экономику, но построил свою империю на математических моделях и статистике, применяя их к финансовым рынкам.

💰 Дэвид Шоу — $8 млрд, основатель D.E. Shaw & Co. Имеет PhD в информатике и специализировался на вычислительной математике. Он первым применил сложные алгоритмы и вычислительные методы для торговли на фондовых рынках.

💰 Роберт Мерсер — $1 млрд+, бывший генеральный директор Renaissance Technologies. Мерсер имеет PhD в компьютерных науках, специализировался на искусственном интеллекте и использовал математические модели для создания прибыльных алгоритмов.

💰 Эдвард Торп — около $800 млн, известен как изобретатель математических методов для обыгрывания казино (например, подсчета карт в блэкджеке). Позже Торп применил теорию вероятностей и статистику в финансах, основав успешный хедж-фонд.

Согласен, все эти люди не настоящие математики, они покинули чистую математику и заработали миллиарды в финансах, хоть и используя математику. А что насчет тех, кто остался верен академической математике? Здесь заработки значительно скромнее, хотя для мира науки они неплохие — несколько миллионов долларов. Вот примеры с очень примерными оценками:

🔢 Теренс Тао — современный "Моцарт математики", лауреат медали Филдса, заработал около $1-5 млн. Специализируется в гармоническом анализе, дифференциальных уравнениях и теории чисел. Получил PhD в 20 лет и является профессором в UCLA.

🔢 Эндрю Уайлс — состояние $1-2+ млн. Он стал знаменитым за доказательство Великой теоремы Ферма. Получил PhD в числовой теории, сейчас преподает в Оксфорде и был награжден премией Абеля.

🔢 Седрик Виллани — около $1-2 млн, лауреат медали Филдса за работы в области дифференциальных уравнений и статистической механики. Учился в Ecole Normale Supérieure, один из главных математиков Франции.

🔢 Яков Синай — около $1-2 млн, лауреат премии Абеля за достижения в динамических системах и математической физике. Синай получил математическое образование в МГУ, где и начал свою научную карьеру.

🔢 Манжул Бхаргава — около $1-3 млн, лауреат медали Филдса. Специализируется на теории чисел и алгебраической геометрии. Получил PhD в Принстоне, где и продолжает свою научную работу.

🔢 Пьер-Луи Лион — около $1-2 млн, лауреат медали Филдса за вклад в изучение дифференциальных уравнений и вариационного исчисления. Профессор в Collège de France.

🔢 Энрико Бомбиери — около $1-2 млн, лауреат медали Филдса. Специалист по теории чисел и математическому анализу. Получил PhD в Миланском университете.

Таким образом, если цель — миллиарды, путь лежит через применение математики в других сферах, таких как финансы или технологии. Однако даже в академической математике можно добиться значительного финансового успеха, заработав миллионы и став одним из великих умов нашего времени!

Как думаете, что сложнее?
🔥 — заработать в математике
😎 — заработать вне математики
❤️ — математика не про деньги

Сегодня не будет больших постов, просто немного математической элегантности.

Для любого простого числа p>=5, p^2-1 кратно 24.

Просто, красиво, заставляет ненадолго задуматься.

Числа!

Числа удивительны сами по себе. Только представьте, человеку достаточно ручки, бумаги и, собственно, чисел, чтобы потратить всю жизнь на изучение этого огромного бесконечного мира с поражающими воображение связями и закономерностями!  

🔢 Каждый день мы сталкиваемся с натуральными, рациональными, иногда даже отрицательными числами. Но даже среди казалось бы понятных натуральных чисел, есть много подтипов со своей природой, красотой и нескончаемыми нерешенными задачами: простые, полупростые, составные, числа-близнецы, дружественные, счастливые, нарцистические, числа-палиндромы, числа Каталана, Мерсенна, Фибоначчи, Софи Жермен, Кармайкла, Харшада, Лишрел, Белла, Стирлинга, Прота, Вилсона, Пелля, Леонадро, Лаки, Гудштайна, Сильвестра, Улама, квадратные, кубические или многоугольные числа, например треугольные, пяти- и шестиугольные. 
Но на самом деле это всего лишь небольшая вершина огромного айсберга. Есть ещё иррациональные, алгебраические, трансцендентные, комплексные, гиперкомплексные и p-адические. 

📚 Числа можно представлять в разном виде, в разных системах счисления: привычной десятичной, двоичной, троичной, шестидесятеричной и вообще любой. Можно записать в виде цепных дробей, в нотации Кнута или цепной записи Конвея. 

Кроме того, есть вычислимые числа, определимые, построимые, фигурные, порядковые, кардинальные, бесконечно малые, трансфинитные, гипервещественные, сюрреальные, нечётные, тригонометрические, периоды и это далеко не всё.

Так получилось, за последние 12 месяцев на канале вышло целых 4 выпуска про разные числа: 
🍿 Корень из двух 
🍿 Трансцендентные числа
🍿 Отрицательные числа
🍿 Комплексные числа
Но, как видите, это лишь малая часть того, про что можно рассказать. 

А какое ваше любимое число? Пишите ответ 👇

Продолжая тему чисел, простая задачка на подумать в эти выходные из теории чисел:

Найти все простые числа, являющиеся одновременно суммами и разностями двух простых чисел. 

Что думаете? 👇

Англия 🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿

Вы знали, что Англия — это самое математическое название страны?

Англия в первом тысячелетии она называлась Anglii от названия Германского племени, англов. А те в свою очередь получили название в честь формы побережья полуострова, на котором жили, оно было изрезано в виде углов.

Сейчас в английском angle — это угол. А первое поселение на северо-восточном побережье нового острова получило название Angle-land, которое позже стали назвать England.

Так что, в переводе на русский, Англия — это на самом деле Угландия, Страна Углов.

Недавние прорывы в теории чисел

Наверняка вы слышали про доказательство Великой теоремы Ферма в 1995 году, самом популярном утверждении в теории чисел. Но прошло уже почти 30 лет. Что произошло за это время?

Ниже 5 наиболее значимых результатов:

🔎 1. Теорема Грина-Тао (2004)
Бен Грин и Теренс Тао доказали, что среди простых чисел существуют любые длинные арифметические прогрессии.
Это значит, что можно найти последовательности простых чисел, которые идут с равными промежутками. Например, 3, 7, 11 — это последовательность длины 3 с шагом 4. До этого считалось невозможным обнаружить такие закономерности в простых числах. Это открытие доказывает, что даже среди "хаотичных" простых чисел можно находить упорядоченность.

🔎 2. Прорыв в изучении простых чисел (2013)
Чжан Итан доказал, что существует бесконечно много пар простых чисел, разница между которыми не превышает 70 миллионов.
Это стало неожиданным открытием, которое вдохновило многих математиков продолжать исследование расстояний между простыми числами. В результате последующих работ это число удалось значительно уменьшить до 246, что подводит нас всё ближе к доказательству знаменитой гипотезы о близнецах — существовании бесконечного количества пар простых чисел, которые отличаются на 2.

🔎 3. Теорема Сато-Тэйта (2010)
Эта теорема описывает распределение чисел на эллиптических кривых. Проще говоря, она утверждает, что значения углов, связанных с точками на эллиптических кривых над простыми числами, распределяются по определённому закону (закону Сато-Тэйта).
Эллиптические кривые, кстати, играют ключевую роль в криптографии и других приложениях. До этого было много догадок о поведении таких чисел, но доказательство позволило лучше понимать их структуру. Важно, потому что оно укрепило связь между эллиптическими кривыми и модульными формами, что имеет серьёзные последствия для анализа числовых последовательностей и их применения.

🔎 4. Прогресс по гипотезе abc (2012, заявлен)
Японский математик Синъити Мотидзуки представил доказательство гипотезы abc, одной из важнейших нерешённых проблем в теории чисел. Гипотеза утверждает, что если 𝑎 + 𝑏 = 𝑐 для трёх взаимно простых чисел, то число 𝑐 не может быть слишком большим по отношению к числу простых множителей 𝑎 и 𝑏.
Это открытие вызвало бурные дискуссии, так как предложенный метод — теория Интеруниверсального Тейхмюллерового пространства — настолько сложен, что доказательство не подтвердили даже сегодня, спустя 12 лет. А если доказательство все-таки подтвердится, это изменит многие области теории чисел.

🔎 5. Средний ранг эллиптических кривых (2014)
Манжул Бхаргава сделал важные открытия, касающиеся эллиптических кривых. Он доказал, что средний ранг эллиптических кривых над рациональными числами — меньше 1. Ранг эллиптической кривой — это количество целых решений уравнения, задающего кривую.
Это связано с одной из нерешенных задач тысячелетия — гипотезой Бирча и Свиннертон-Дайера, которая связывает поведение эллиптических кривых с теорией L-функций и помогает лучше понимать, как "работают" эллиптические кривые.

Какой результат вам кажется наиболее интересным?

❤️ — 1. Простые числа и арифметические прогрессии
🗿 — 2. Шаг в сторону гипотезы о близнецах
🔥 — 3. Теорема Сато-Тэйта и эллиптические кривые
🤯 — 4. abc-гипотеза
😍 — 5. Про средний ранг эллиптических кривых

🧐 На последнюю задачу было несколько правильных ответов, ниже полное решение:

Есть только одно такое простое число: 5. 

Допустим, r - искомое простое число. r>2, поэтому r — нечётное. Так как простые числа больше двух — нечётные, а r является и суммой и разностью двух простых, то одно из двух простых должно быть четным, т.е. числом 2. 

Тогда r=p+2 и r=q-2, где p,q — нечетные простые. Но тогда три числа p, r=p+2 и q=r+2 являются тремя последовательными простыми числами, значит одно из чисел должно делиться на 3. А есть только одно простое число которое делится на 3, это само число 3. Поэтому подходят только числа 3, 5 и 7, где p=5 и есть искомое число.

🎲 Начало теории вероятностей

Эта неделя будет неделей теории вероятностей! С этого начинался YT канал. Один из первых выпусков, достаточно кринжовых, если честно, был про задачу о разделе ставки. Ферма и Паскаль решили её в 1654 году. (дада, теории вероятностей всего 370 лет!) 

Строгое математическое сообщество сразу начало оспаривать такое сильное утверждение. С чего это вдруг теория вероятностей началась именно с этой задачи? Да, игральные кости появились намного раньше, а Джераломо Кардано вычислял ставки через отношение благоприятных к неблагоприятным исходам ещё в 1560х.

Но именно Паскаль и Ферма привнесли математическую строгость в субъективное понимание вероятности. Задача о разделе ставки подтолкнула Гюйгенса к решению новых задач и написанию первой книге по теории вероятностей в 1657 году. Кроме того в 1660м само понятие вероятности уже витало в воздухе, не только в математике, но и философии. Лейбниц и Гоббс рассуждали о вероятности как инструменте для познания мира. А сама задача о разделе ставки привела Паскаля к рассуждению о том, что мы сейчас называем "математическим ожиданием".

Суть задачи такая (решена в 1654 году Ферма и Паскалем): Есть игра с двумя игроками, у которых равные шансы на победу в каждом раунде. Игроки вносят равные суммы в призовой фонд и заранее договариваются, кто наберёт 6 очков заберёт весь фонд. Но! Игра внезапно прерывается при счете 5:3. Вопрос — как правильно разделить ставку? 

Как думаете?
🗿— 5:3
🤯 — 3:1
😎 — 2:1
❤️ — 7:1

🎲 Закон больших чисел (ЗБЧ)

Один из первых и моих наиболее любимых выпусков. А самое интересное, его стабильно смотрят. Первые два года он вообще лидировал по просмотрам. И каждый день, независимо от частоты публикаций, просмотры росли, правда по чуть-чуть. Но что вообще такое ЗБЧ? 

Если коротко:
🤔 На длинной дистанции предсказуемость и стабильность побеждает случайность и хаос!

Чуть более формально, ЗБЧ говорит (в терминах частоты), что с ростом числа испытаний частота успеха приближается к теоретической вероятности. В терминах среднего ЗБЧ говорит, что среднее приближается к мат. ожиданию с ростом количества.

Но что в этом такого?

Во-первых, удивительна сама связь реальности и теории. Частота (реальность, которую мы наблюдаем) приближается к вероятности (числу из теории, которое мы построили на основе правил и аксиом). ЗБЧ это мост между тем, что мы видим вокруг, и миром формул и аксиом. При этом — это не закон природы, как гравитация или движение в физике, это всё ещё теорема из математики.

Во-вторых, наша интуиция не принимает ЗБЧ. Если при подбрасывании монеты 5 раз выпадает решка, наверняка, вы подумаете, что следующим выпадет орёл. Но вероятность орла не меняется, она 50% как и была раньше. Почему так? Потому что закон БОЛЬШИХ чисел (акцент на больших). Только когда испытаний много (десятки, сотни, тысячи?) частота близка к вероятности. А на МАЛЕНЬКИХ числах может быть всё, что угодно.  Помните случай с рулеткой Монте-Карло? 

А ещё ЗБЧ объясняет как работает страхование, лотереи и казино. Что думаете?

❤️ — ЗБЧ!
🤯 — после 5 решек вероятность орла 1/2
🗿— знаю, что после 5 решек шансы равны, но надеюсь на орла

📊 Нормальное распределение!

«На волне успеха» выпуска про Закон больших чисел, я тут же сделал выпуск о нормальном распределении. Это одно из самых удивительных явлений, которое встречается буквально везде, хотя мы не всегда это осознаём. От роста людей до рыночных колебаний, от оценок в школе до погрешностей в измерениях — нормальное распределение объясняет многое. Но это не просто красивая математическая кривая, это мощный инструмент для понимания мира, но который может легко обмануть!

🤔 Почему оно?
Нормальное распределение возникает, когда много мелких случайных факторов влияют на одно событие. Например, рост человека зависит от генетики, питания и множества других случайных факторов, которые складываются вместе. В итоге большинство людей оказываются где-то посередине, а отклонения — это редкость.

📌 Удивительные особенности
1 Центр притягивает: Большинство значений группируется вокруг среднего, крайние значения — редкость.
2 Симметрия: Отклонения вправо и влево от среднего происходят с одинаковой вероятностью, отсюда и красивая форма колокола.
3 Правило 68-95-99,7: 68% значений находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего, 95% — в пределах двух, и почти все (99,7%) — в пределах трёх.

🔮 Главные заблуждения
1 Попытка применить нормальное распределение везде. Оно не подходит везде. Не все данные независимы и это важно учитывать.
2 Недооценка «тяжелых хвостов». Нормальное распределение быстро уходит к нулю по краям и "обрезает" хвосты, но в реальной жизни редкие события (чёрные лебеди) важнее, чем кажется, как это было в кризис 2008 года.
3 Ожидание нормальности от «малых выборок». Чтобы увидеть нормальное распределение, нужно достаточно большое количество данных (спасибо Закону больших чисел). На маленьких выборках может быть что угодно.
4 Среднее — не "норма": Средний рост 170 см не значит, что это "нормально" для всех. Отклонения от среднего — это тоже часть нормы!

Напоследок, недавно услышал жизненный принцип: "От центра вправо!" — делать что-то, что отдаляет тебя от среднего, открывая новые возможности. Хороший пример жизненных приложений, но полезно помнить, что всегда будут те, кто справа и те, кто ближе к центру – и всё это нормально!

Что вас больше всего удивляет в нормальном распределении?
❤️ — Удивительно, что оно повсюду
😲 — Не знал(а), что редкие события важнее, чем кажется
🗿— Нормальное распределение только вводит в заблуждение

@vitalmath

🎲 Пуассоновское распределение

Пару лет назад делал выпуск про Пуассоновское распределение. Каждый раз думаешь про него, когда ждешь — когда откроется дверь в подъезд, когда подъедет автобус, когда произойдет что-то хорошее или плохое. Распределение Пуаасона не такое известное, как нормальное, но тоже очень красивое.

🎲 Что это такое?
Распределение Пуассона описывает вероятность наступления любого количества независимых событий за фиксированный промежуток времени или на фиксированном пространстве. Например, сколько звонков поступит в колл-центр за час, сколько машин проедет перекресток за минуту.
Кроме того, распределение простое в расчёте. Зная среднее количество событий, можно легко предсказать, сколько таких событий может произойти в будущем.

🎲 В чем его суть?
Распределение Пуассона ещё называют законом редких событий, потому что оно описывает распределение редких, случайных и независимых событий.
Например, звонок в колл-центр это редкое событие для каждого человека. Каждый по отдельности звонит не часто. Но все вместе мы звоним много, и уже это «много» описывается распределением Пуассона.
На удивление в нашей жизни очень много явлений имеют такую природу — события, редкие для каждого по отдельности, но частые в совокупности.
Поэтому редкие события встречаются чаще, чем кажется.

🤯 Распределение повсюду:
звонки в службу поддержки, аварии на дороге, ошибки в книге или коде, количество клиентов в магазине за час, сбои оборудования на производстве, число пациентов в больнице за день, случаи редких заболеваний, запросы на веб-сервер за час, количество сообщений, полученных за день в чате, число преступлений в районе за месяц, посещения сайта в редкие часы, количество покупок на кассе за час и много других.

В общем, пуассоновское распределение — это ключ к пониманию закономерностей редких событий и превращения хаоса вокруг нас в предсказуемую систему.

Что думаете?
❤️ — Удивительно!
😎 — Все понятно!
🗿 — Ничего не понятно!

@vitalmath

🎲 Парадоксы 🎲

Первые видео на YT канале были про парадоксы. Да и после появилось ещё несколько. Мы все любим парадоксы, особенно в теории вероятностей. Они просто формулируются, легко представить условие, но сложно осознать реальное решение. Часто математика противоречит интуиции. Вот такая теория вероятностей!

Вот несколько, что уже было:

🎲 Парадокс Монти Холла (посмотреть): Если вы выбрали одну из трёх дверей, за которой спрятан приз, стоит ли поменять выбор после того, как ведущий открыл пустую дверь? Подсчёты показывают, что смена двери увеличивает шансы на победу, хотя это и кажется нелогичным.

🎲 Санкт-Петербургский парадокс (посмотреть): Сколько вы готовы заплатить за участие в игре с бесконечно растущим выигрышем, которая, казалось бы, должна сделать вас богачом? Однако интуиция подсказывает, что игра совсем не так выгодна, как кажется.

🎲 Парадокс двух конвертов (посмотреть): Если вы открыли один конверт с деньгами, стоит ли поменять его на второй, зная, что в нём может быть либо в 2 раза больше, либо в раза меньше меньше? Кажется, что всегда есть шанс получить больше, но интуиция может завести в тупик.

🎲 Парадокс мальчика и девочки (посмотреть): Узнав, что в семье есть мальчик, каковы шансы, что второй ребёнок тоже мальчик? Ответ не так прост, как кажется на первый взгляд, и может удивить своей логикой.

🎲 Парадокс неожиданной казни (посмотреть): Судья объявляет, что казнь произойдёт в один из дней следующей недели, но её дата будет неожиданной. При попытке предсказать день казни приговорённый приходит к выводу, что она вообще не состоится — но именно это делает её ещё более неожиданной.

🎲 Парадокс дней рождения (посмотреть): Какова вероятность, что в группе из 23 человек двое родились в один и тот же день? Оказывается, совпадение намного более вероятно, чем вы могли бы предположить.

🎲 Парадокс спящей красавицы (посмотреть): Спящая красавица просыпается, не зная, какой сегодня день, и должна решить, какова вероятность, что это понедельник. Один и тот же набор фактов приводит к двум разным, но одинаково правдоподобным ответам.

А какой парадокс нравится вам больше всего?

P.S. Кстати мой любимый выпуск, про парадокс мальчика и девочки с экспериментальным нелинейным форматом повествования, что, вместе с запутанным объяснением, делает его практически непостижимым для понимания, но фильм хороший 😊

😎 — Парадокс Монти Холла
🤯 — Парадокс двух конвертов
😍 — Санкт-Петербургский парадокс
🤔 — Что-то из других, в комментариях👇

@vitalmath

Задача на выходные

Так как на этой неделе было много про вероятность, то и задача на подумать на выходные тоже по теме:

Представьте, что вы играете в русскую рулетку. Две пули заряжены в две соседние ячейки (их называют каморами) барабана 6-ти зарядного револьвера. Крутят барабан. Нажимают на курок и происходит выстрел. Теперь ваша очередь. Вопрос: что будете делать, крутить барабан или стрелять?

Задачка действительно простая, давайте немного усложним:

Представьте, что также заряжены две пули. Также крутят барабан, нажимают на спусковой крючок. Но! Первому повезло, выстрела не происходит. Теперь ваша очередь. Что вы будете делать в таком случае? Крутить барабан или стрелять сразу?

🎲 Теория вероятностей: от азартных игр к управлению реальностью

Завершая неделю теории вероятностей, пара глобальных мыслей об этой области математики.

Когда-то теория вероятностей началась с простой задачи, как справедливо разделить ставку в прерванной игре. В XVII веке Блез Паскаль и Пьер Ферма заложили её основы, рассуждая о шансах в азартных играх. Это были первые попытки понять и измерить случайность.

Со временем теория вероятностей развивалась, и к XX веку появились новые направления, такие как теория случайных процессов, изучающая динамику случайных явлений во времени, и статистическая механика, описывающая поведение больших систем частиц. В XXI веке вероятностные методы стали основой анализа больших данных и машинного обучения, помогая строить прогнозы в медицине, экономике и социальных сетях. Сегодня вероятность лежит в основе многих систем, от предсказания погоды до моделирования распространения вирусов и изучения поведения сложных сетей, включая интернет и транспортные системы.

А что если заглянуть на 1000 лет вперёд, куда все будет развиваться? Теория вероятностей будущего может стать ключом к управлению реальностью. Вместо того чтобы только описывать случайные процессы, она, возможно, научит нас ими управлять. Объединившись с квантовой теорией, вероятности смогут предсказывать события с максимальной точностью, моделировать параллельные реальности и управлять сложными биологическими и цифровыми системами. Теория вероятностей станет основой, с помощью которой мы сможем не только понимать, но и создавать будущее, формируя предсказуемый и управляемый мир.

Теория вероятностей будущего — это путь к созданию предсказуемого и управляемого мира.

А как считаете вы?
😎 — Мы научимся управлять случайностью
🤯 — Случайность неуправляема
🗿 — Всё вероятно

@vitalmath

♟ Почему шахматы и математика так близки?

На днях задумался, а почему, действительно, шахматы обычно ассоциируют с математикой? Что в шахматах такого особенного?

Во-первых, схожесть мышления. Шахматы и математика требуют схожих навыков: логики, анализа и стратегического мышления. В обеих областях каждое решение имеет последствия, и успех зависит от умения просчитывать шаги вперёд и оценивать варианты. Шахматы — это своего рода «математическая задача» на доске, где игроки используют навыки комбинаторики, вероятностные расчёты и стратегическое планирование.

Во-вторых, методы анализа.
Комбинаторика помогает оценивать количество возможных позиций и комбинаций, позволяя просчитывать ходы на несколько шагов вперёд. Теория графов рассматривает доску и ходы как сетевую структуру, где клетки связаны возможными передвижениями фигур — это упрощает поиск наилучших путей и контролируемых зон. Вероятностные расчёты позволяют оценивать шансы на выигрыш той или иной позиции, особенно при анализе игры с компьютером, где ИИ просчитывает все возможные исходы. Алгоритмы и искусственный интеллект, такие как AlphaZero, находят оптимальные стратегии, обучаясь на миллионах партий.

Так что, шахматы — это не просто игра, а полигон для математических исследований и открытий, где логика и расчёт становятся ключом к победе!

P.S. Видео в ноябре будет про одно такое исследование, перевернувшее мир математики или, как минимум, мир десятков и сотен математиков. Сценарий готов.

@vitalmath

Суд и большие числа

В математике есть много очень больших чисел, число Грэма, Tree(3) или даже SCG(13). Правда встречаются они в основном в теории, в жизни числа поменьше. Но тоже интересные, например, такие (источник):

Общая сумма требований 17 российских телеканалов к Google достигла 2 ундециллионов рублей, рассказал источник РБК, знакомый с ходом спора. Ундециллион — это единица с 36 нулями.
В ходе очередного заседания суда, которое состоялось в понедельник, 28 октября судья упомянул, что рассматривает «дело, в котором много-много нулей».

2 ундециллиона рублей. Всего-то 2,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.

Откуда такая сумма? Изначальные суммы требований начинались с десятков миллиардов. Но есть интересное условие! Если решение суда не выполнено в течении 9 месяцев с момента его вступления в силу, за каждый день неисполнения начисляется штраф в размере 100 тыс. рублей. Сумма удваивается каждую неделю, пока решение не будет выполнено, без ограничения общей стоимости штрафа.

Задачка! Попробуйте посчитать:
Предположим консервативный сценарий — неустойка начинается с суммы 2 ундециллиона рублей: сумма штрафа 100 тыс рублей в день и удваивается каждую неделю. Когда сумма штрафа Google достигнет количества атомов в видимой части Вселенной (10^80)?
Подсказка: ждать не долго

Современный аналог задачи о зернах на шахматной доске!

@vitalmath

Новый выпуск уже в работе! Любопытный вопрос, который, кажется, не подчиняется никакому исследованию.