三门问题(Python运算蒙提霍尔问题)

三门问题

文章目录

  • 三门问题
    • 1.简介
    • 2.问题
    • 3.解答
      • 3.1 概率思维
      • 3.2 逆向思维
      • 3.3 推理思维
      • 3.4 代码验证

1.简介

Monty_open_door

蒙提霍尔问题(英文:Monty Hall problem),亦称为蒙特霍问题山羊问题三门问题,是一个源自博弈论的数学游戏问题,参赛者会看见三扇门,其中一扇门的里面有一辆汽车,选中里面是汽车的那扇门,就可以赢得该辆汽车,另外两扇门里面则都是一只山羊。当参赛者选定了一扇门,主持人会开启另一扇是山羊的门;并问:“要不要换一扇门?”依照玛丽莲·沃斯·莎凡特的见解,参赛者应该换,换门的话,赢得汽车的概率是2/3。这问题亦被叫做蒙提霍尔悖论:因为该问题的答案虽在逻辑上并无矛盾,但十分违反直觉。

蒙提霍尔问题得名于主持人蒙蒂·霍尔,他主持美国的电视游戏节目《Let’s Make a Deal(英语:Let’s Make a Deal)》时,会有这样的游戏,他也确实会先开启另一扇是山羊的门,来吸引观众眼球;但他不会允许参赛者换门。蒙提霍尔问题首次出现,可能是在1889年约瑟夫·贝特朗(英语:Joseph Bertrand)所著的_Calcul des probabilités_一书中。在这本书中,这条问题被称为“贝特朗箱子悖论(英语:Bertrand’s box paradox)”(Bertrand’s Box Paradox)。另一种形式则是三囚问题(Three prisoners problem),原理是一模一样的,1959年出现在马丁·加德纳的《数学游戏》专栏中,其后被改编成各种语言的版本。

2.问题

以下是蒙提霍尔问题的一个著名的叙述,来自Craig F. Whitaker于1990年寄给《展示杂志》(Parade Magazine)玛丽莲·沃斯·莎凡特(Marilyn vos Savant)专栏的信件:

假设你正在参加一个游戏节目,你被要求在三扇门中选择一扇:其中一扇后面有一辆车;其余两扇后面则是山羊。你选择了一道门,假设是一号门,然后知道门后面有什么的主持人,开启了另一扇后面有山羊的门,假设是三号门。他然后问你:“你想选择二号门吗?”变换你的选择对你来说是一种优势吗?

Selvin在随后寄给American Statistician的信件中(1975年8月)首次使用了“蒙提霍尔问题”这个名称。

Mueser和Granberg透过在主持人的行为身上加上明确的限制条件,提出了对这个问题的一种不含糊的陈述:

  1. 参赛者在三扇门中挑选一扇,他并不知道里面有什么。

  2. 主持人知道每扇门后面有什么。

  3. 主持人必须开启剩下的其中一扇门,并且必须提供换门的机会。

  4. 主持人永远都会挑一扇有山羊的门。

    • 如果参赛者挑了一扇有山羊的门,主持人必须挑另一扇有山羊的门。

    • 如果参赛者挑了一扇有汽车的门,主持人随机(概率均匀分布)在另外两扇门中挑一扇有山羊的门。

  5. 参赛者会被问是否保持他的原来选择,还是转而选择剩下的那一道门。

变换选择可以增加参赛者的机会吗?

3.解答

玛丽莲·沃斯·莎凡特在1980年代中期因跻身《基尼斯世界纪录》中的智商纪录保持人而成名(结果为185)。当时她的答复在《大观杂志》刊出之后引起举世关注。她的解答彻底违反直觉,并引起众多数学家的质疑。但随后的阐释让质疑者颜面无光。显然,莎凡特的答案是正确的,当参赛者转向另一扇门而不是继续维持原先的选择时,赢得汽车的机会将会加倍。

3.1 概率思维

Monty_tree_door_math

共有三种可能的情况,全部都有相等的可能性(1/3):

  1. 参赛者挑汽车,主持人挑两头羊的任何一头。变换就会失去汽车。
  2. 参赛者挑A羊,主持人挑B羊。变换将赢得汽车。
  3. 参赛者挑B羊,主持人挑A羊。变换将赢得汽车。

在第一个情况的表述可以分成两种情况:

  • 参赛者挑汽车,主持人挑两头羊的任何一头。变换就会失去汽车。
    • 参赛者挑汽车,主持人挑A羊。变换将失败。
    • 参赛者挑汽车,主持人挑B羊。变换将失败。

在2和3两种情况,参赛者可以通过变换选择而赢得汽车。第一种情况是唯一一种参赛者保持原来选择而赢的情况。因为三种情况中有两种是通过变换选择会赢的,所以变换选择会赢的概率是2/3。

其他情况:

  1. 如果主持人并不知道那扇门后面有汽车,主持人随便打开一扇门(可能主持人会直接开到汽车门,导致游戏结束)。
  2. 如果主持人先从两只山羊中剔除其中一只,然后才叫参赛者作出选择的话,选中的机会将会是1/2。

3.2 逆向思维

用逆向思维的方式来理解这个选择(以主持人的角度来思考)。无论参赛者开始的选择如何,在被主持人问到是否更换时都选择更换。

  1. 如果参赛者先选中山羊,换之后百分之百赢;
  2. 如果参赛者先选中汽车,换之后百分之百输。

选中山羊的概率是2/3,选中汽车的概率是1/3。所以不管怎样都换,相对最初的赢得汽车仅为1/3的机率来说,转换选择可以增加赢的机会。

一些更简洁的解法:

  1. 最初选羊的概率是2/3,而主持人选羊以后,你变换后选羊的概率就是你最初选车的概率,1/3。
  2. 最初选车的概率是1/3,而主持人选羊以后,你变换后选车的概率就是你最初选羊的概率,2/3。
  3. 最初选车的概率为1/3,车在另外两个门后的概率为2/3,主持人选羊以后,车在最后那张门后的概率还是原来两张门后有车的概率,2/3。

3.3 推理思维

三门问题是多门问题之中最难的情况。如果把三门变成一千个门,假设有车的门是987号,你选了1号门,然后主持人打开了除了你选的1号和有车的门987号之外的998扇门。改选987号门选中的概率是不改选择的999倍,即换门后选中车的概率是百分之九百九十九。

3.4 代码验证

在电脑上运行如下python代码

import randomdef monty_hall():doors = [0, 0, 1]  # 0代表山羊,1代表汽车random.shuffle(doors)  # 随机排列门的顺序choice = random.randint(0, 2)  # 参赛者随机选择一扇门# 主持人打开一扇山羊门for i in range(3):if doors[i] == 0 and i != choice:opened_door = ibreak# 参赛者选择是否换门switch = Trueif switch:for i in range(3):if i != choice and i != opened_door:choice = ibreakreturn doors[choice]  # 返回选择的门的结果(0代表山羊,1代表汽车)# 进行10000次模拟实验
num_trials = 10000
win_count_switch = 0
win_count_stay = 0for _ in range(num_trials):result = monty_hall()if result == 1:win_count_switch += 1else:win_count_stay += 1win_probability_switch = win_count_switch / num_trials
win_probability_stay = win_count_stay / num_trialsprint(f"模拟实验中换门赢得汽车的概率: {win_probability_switch}")
print(f"模拟实验中不换门赢得汽车的概率: {win_probability_stay}")

运行后可知

模拟实验中换门赢得汽车的概率: 0.6698

模拟实验中不换门赢得汽车的概率: 0.3302

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/450439.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

通过Nacos权重配置,实现微服务金丝雀发布效果(不停机部署)

在微服务项目迭代的过程中,不可避免需要上线;上线对应着部署,或者升级部署;部署对应着修改,修改则意味着风险。 传统的部署都需要先停止旧系统,然后部署新系统,之后需要对新系统进行全面的功能测试&#xf…

EasyX图形库学习(二)

目录 一、文字绘制函数 settextstyle 设置当前文字样式。 outtextxy 在指定位置输出字符串。 ​编辑 但如果直接使用,可能有以下报错: 三种解决方案: 将一个int类型的分数,输出到图形界面上 如果直接使用: 会把score输入进去根据A…

【深度学习: 计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习: 计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集 训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估,直到达到所需的性能标准 机器学习算法需要大量数据集来训练、提高性能并生成组织所需…

【Langchain+Streamlit】打造一个旅游问答AI

利用LangchainStreamlit打造一个交互简单的旅游问答AI机器人,如果你有openai账号,可以按照如下的网址直接体验,如果你没有的话可以站内私信博主要一下临时key体验一下: 产品使用传送门—— http://101.33.225.241:8501/ 这里有演示效果和代码…

简单几步,借助Aapose.Cells将 Excel 工作表拆分为文件

近年来,Excel 文件已成为无数企业数据管理的支柱。然而,管理大型 Excel 文件可能是一项艰巨的任务,尤其是在高效共享和处理数据时。为了应对这一挑战,大型 Excel 工作簿被拆分为较小的工作簿以增强电子表格管理。Aspose提供了这样…

智能汽车竞赛摄像头处理(3)——动态阈值二值化(大津法)

前言 (1)在上一节中,我们学习了对图像的固定二值化处理,可以将原始图像处理成二值化的黑白图像,这里面的本质就是将原来的二维数组进行了处理,处理后的二维数组里的元素都是0和255两个值。 (2…

MySQL亿级数据的查询优化-历史表该如何建

前端时间在知乎上看到一个问题,今天有空整理并测试了一下: 这个问题很具体,所以还是可以去尝试优化一下,我们基于InnoDB并使用自增主键来讲。 比较简单的做法是将历史数据存放到另一个表中,与最近的数据分开。那是不是…

参考数据集INRIA Holidays dataset

Download datasets 很贴心,MATLAB访问代码: % This function reads a siftgeo binary file % % Usage: [v, meta] = siftgeo_read (filename, maxdes) % filename the input filename % maxdes maximum number of descriptors to be loaded % (default=unlimit…

java05 数组

一 概念介绍 指的是一种容器,可以同来存储同种数据类型的多个值。 但是数组容器在存储数据的时候,需要结合隐式转换考虑。 比如: 定义了一个int类型的数组。那么boolean。double类型的数据是不能存到这个数组中的, 但是byte类…

1895_分离进程的能力

1895_分离进程的能力 全部学习汇总: g_unix: UNIX系统学习笔记 (gitee.com) 有些理念可能在控制类的嵌入式系统中不好实施,尤其是没有unix这样的系统搭载的情况下。如果是考虑在RTOS的基础上看是否有一些理念可以做尝试,我觉得还是可以有一定…

绝世唐门:霍挂六个十万年魂环,一穿七灭团再现,淘汰赛顺利晋级

Hello,小伙伴们,我是拾荒君。 国漫《斗罗大陆2绝世唐门》第32期超前爆料,霍雨浩开局便释放六个十万年魂环,以绝对的气场碾压天灵学院代表队。首次参与高级魂师大赛,霍雨浩便大放异彩秀出超级霍挂,此等操作就连当初的唐…

[Python] scikit-learn中数据集模块介绍和使用案例

sklearn.datasets模块介绍 在scikit-learn中,可以使用sklearn.datasets模块中的函数来构建数据集。这个模块提供了用于加载和生成数据集的函数。 API Reference — scikit-learn 1.4.0 documentation 以下是一些常用的sklearn.datasets模块中的函数 load_iris() …