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站在一个无穷大的围棋/五子棋盘上的任意格点上,能够看到的格点都放上黑棋,黑棋占格点比例多少? 第1页

  

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这个问题现在有两种相互矛盾的答案: 和 0。

应该是本题的「标准答案」,它有许多种并不容易的计算方法,此处不再赘述。但是,所有这些方法都依赖于这样一个假设:要求黑棋在整个无穷大平面上的比例,可以先在有限的范围(通常是以原点为中心的正方形)内统计,然后取范围趋于无穷大时的极限。

而 0 则是这样得出的:任取一条从原点出发、斜率为有理数的射线,它会经过无穷颗棋子,其中第一颗是黑棋,此后都是白棋,于是这条射线上黑棋的比例为 0。既然任意一条射线上黑棋的比例都是 0,那么整个平面上黑棋的比例当然也是 0。

为什么会出现这样的矛盾呢?

其实,这个矛盾的背后是一个更一般的问题:如何定义一个无穷集合 的一个子集 在 中的比例?


我们来看一个更简单的例题:在正整数中,奇数所占的比例是多少?

你一定说是 1/2,对不对?然而我用如下的方法,可以算出 0:

把正整数集合 划分成如下集合的并集:

一般地,

容易看出,在任意一个 中,都只有一个奇数,所以奇数所占比例为 0。于是,在整个正整数集合中,奇数所占比例也为 0。

这感觉很荒谬吧?但这种思路跟「整个平面上黑棋所占比例为 0」是一模一样的哦!


当直觉出现悖论的时候,我们应当回归定义。此时我们发现,我们居然还没有定义「一个无穷集合的子集在全集中的比例」。那我们就来下一个定义吧。当然,我们希望这个定义能尽可能符合直觉,比如「正整数中奇数的比例」应当是 1/2。

当全集 是自然数(或正整数)时,一种常见的定义叫做「自然密度」,也叫「渐近密度」。集合 在 中的自然密度定义为:

注意,这种定义其实利用了自然数的顺序。它也可以写成:

并要求 依照自然数的顺序扩展至 。它之所以叫做「自然密度」,正是因为这种扩展顺序是最自然的。不难验证,按此定义,奇数所占比例为 1/2。


那么,「正整数中奇数所占比例为 0」的推理过程「错」在哪儿了呢?

原来,这个推理过程隐含了这样一种想法: 中奇数的比例,应该是各个 中奇数比例的某种「平均」,因而不会超过各个 中奇数比例的最大值。

我们注意到,「 中奇数的比例」这个概念尚未定义。它可以「自然」地定义为 ,其中 表示所有正奇数的集合, 按正整数的顺序扩展为正整数集合 。显然,对于任意 ,这个比例等于 0。

而「正整数中奇数的比例」可以表示为:

右边的求和,是对 的加权平均,所以

如果可以交换极限与最大值算符的顺序,那么就可以说 了。

然而, 并不是一致收敛的, 越大,它收敛得越慢。不管 扩展到了多大,总有些 对应的项还没有收敛到足够接近 0(其实还等于 1),所以极限与最大值不能交换。

这种不一致收敛可以用自然语言描述为:在 的过程中,长远来看,各个 与 的交集中奇数的比例是越来越小,最终趋于 0 的。但在趋近过程中的任一时刻,总有很多 与 的交集中奇数尚未被稀释,所以整体而看奇数的比例大于 0。

我们也可以修改 的趋近方式,使得上面的极限一致收敛。比如,定义 为 中最小的 个数组成的集合, 为所有 的并集, 按照 的顺序趋于 。这样就确实可以得到 了。然而这种趋近方式并不是按照正整数的顺序,所以 就不是正整数中奇数的自然密度,而是一种稀奇古怪的密度了。


现在回到原问题。原问题的全集是平面上的所有格点,即整数点对,是二维的。「自然密度」本身并没有针对二维情况有定义,但我们可以仿照一维情况的定义来推广:

这种定义,正是让 取以原点为中心的正方形,然后扩大到无穷。按照这种定义,原题的答案确实应该是 。具体考察正方形的扩大过程,可以发现,各条射线上黑棋的比例不是一致收敛到 0 的;在任意一个有限的正方形中,总有大量的射线只有第一个棋子落在正方形内,所以正方形内黑棋的比例无法被稀释到 0。

我们也可以修改 趋向整个平面的方式,让各条射线上的黑棋比例一致收敛到 0。例如,取各条射线上离原点最近的 个棋子的并集组成 ,并让 按照 的顺序扩大至整个平面。然而这样构造出来的 的形状就非常不「自然」了。

综上,我认为这道题的标准答案可以定为 ,但是在题干中应当说明「比例」采用「自然密度」的(推广)定义。当然,这道题目的乐趣就在于如何提出一种合理的比例的定义,如果在题干中规定了,这道题就变成一道无聊的、纯粹计算的题了。但是,如果不在题干中规定比例的定义,就确实不能说 0 这个答案是「错」的了。


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这个问题等价于,任意给出两个正整数 i,j,问这个数互质的概率。(另外三个象限的情况是完全意一样的)我们设这个概率为p,那么这两个数不互质的概率也就是1-p

两个不互质的正整数,他们一定有一个大于1的最大公因数,所以:

其中p(k)是这两个正整数的最大公因数为k的概率,它等于这两个正整数均为k的倍数的概率乘以它们除以k的商互质的概率,即为 ,因此:

整理一下:

故:




  

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