别闹了
有什么学科瞧得起CS的呢
可能是CS的人比较老实吧。
上次看到一个算命的说,八卦是计算机的基石。
明显欺负计算机的离散数学没学好。
哈斯图相关的文章中,最有特点的是有人画了八卦哈斯图
该文称“易有太极,是生两仪,两仪生四象,四象生八卦”。我们这里没有采用序理论构建哈斯图的方法,而是根据八卦本身特有的矩阵变换直接得到。实际上,这两种方法是一样的,都能得到一个八元哈斯 图。八元哈斯图对易图重构之所以重要,是因为它能与易图的八卦相对应。获 “八卦哈斯图原型”( 图1) 后,经八卦行列相乘,则有卦名的以下排列: 坤、艮、坎、巽、震、离、兑、乾,获 “八卦卦名哈斯图”( 图2) 。再用二进制数表示各卦的爻,则有 “八卦卦爻哈斯图”( 图3) 。
。
最后该文称:中国古老的易图似乎可被视为现代电子计算机与信息技术逻辑运算的 “先驱”( 图 6)
八卦哈斯图得到的逻辑暂且不去讨论。但是上面的图二、图三是真画对了,它的确是一个骨架矩阵。层级也没有问题。而图六要素剩余格按照标准画法是要向下移动一个层级。
所以学数学的也别得意,当你嘲笑CS的时候,那些玩八卦算命的数学正在嘲笑着你
那是因为他们还没踏足CS。
真踏足CS之后,就会发现:
(a) CS赚钱真的爽
(b) CS的理论问题貌似也没那么简单...
(c) CS的实际问题,更不简单...
然后得出结论:再也不敢鄙视CS了...
CS不仅指一种学科,更包含了一种文化,包括学术研究的文化,也包括工程实践的文化。数学系出身的人普遍没有受过工程师训练,低估了实际世界的复杂性。当然,很多人也根本不屑工程师文化,也不屑于思考和解决实际问题,总以为CS就是各种数学定理的推论和应用。这种数学家不是真的数学家,也不是真的学者,只是热爱玩数学游戏的聪明人罢了。
谢邀。这个问题很简单:如果知道各个号码的中奖概率一样,他们还会成为彩民吗?
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上面这句话是调侃。如果要认真回答这个问题,得从两个方向回答:
以双色球(红球 33 选 6,蓝球 16 选 1)为例,在 2015-11-17 的开奖中,全国投注量为 323,653,256 元,即 161,826,628 注,而不同的投注数 共有 17,721,088 种,所以平均每种组合大概有 9 个人投注。那么, 1,2,3,4,5,6,7 这样的组合是否有 9 个人投注呢? 还真的挺有可能呢。全国那么多人玩双色球,有 9 个人次投注了这个充满规律的号还真不奇怪。
所以,题主的命题看起来好像不太成立。
当然了,一定有很多人觉得觉得这个号绝无可能中奖,那么我们来看看近 300 期双色球的开奖情况:
根据计算,四等奖的中奖概率大约为 1 / 2303, 但在最近 300 期里,它中了 1 次四等奖,中奖率还高于平均值呢。
用我自己创造的词语来说:他们被 “归类假象” 蒙蔽了。
什么叫 “归类假象” 呢?
就是看似有意义的归类,在我们所关心的维度下没有意义,反而对我们的判断造成了干扰。
就概率而言,似乎可以用一种很有意义的方式将所有情形进行归类,而看上去不同类别的发生概率差别很大,然而实际上,这个差别只是由于它们在总数上的差异造成的。从任何一个类别中抽取相同个数的例子,其发生的概率或期望并无任何不同。
就本题的来说,我们不难理解彩民们的想法:
他们不自觉地把彩票中奖号码归类成了 “有规律组” 和 “无规律组”。
以双色球为例:“有规律组”的情形可能包括: 7个数呈等差数列,7个数都小于10,7个数都是偶数,7个数包含了两个等比数列等等……其他的都为 “无规律组"。
彩民们研究了一下以往的中奖号码,发现过去好像极少开出”有规律组“ 的情形,所以他们认为:
这个推论有道理吗?看起来好像很像回事呢。
但实际上,上面的那句话是不对的,正确的说法是:
这两句话有什么不同呢?简单地说,后者是 有规律组 和 无规律组的 等比例抽样,而前者是 有规律组 和 无规律组的 1:1 抽样,样本大小就不一样,概率分布又怎么会一样呢。
举个例子,假设有 100000 个号码组合,其中有规律的有 1000 组,无规律的有 99000 组。
假如彩票中心抽奖了 100 次,每次中奖 1 个号码组合
然而,对彩民来说,
中彩票的平均次数= 买彩票的次数 * 中奖号码属于这个分类的概率 * 买的彩票数在该分类中的比例
如果买了 100 次彩票,每次 1 注,
毫无差异。
以上的推导非常简单,连小学生都很容易理解吧?
但是在生活中,这种看似简单的 “归类假象” 可骗了不少人哦。
举个例子,这是一个古老的故事:
曾经有一个女子学院,有一天校长提议道,为了活跃学院的气氛,建议招一部分男生。董事会的成员坚决反对:千万不能这样,否则的话,一年后会有一半的女生退学的!
在最终的妥协下,校长决定,当年招收 1% 的男生做试验。
一年后,校长宣布:“招收男生的计划取得了圆满成功。诚然,学院的女生数量确实有所减少,但一年后她们在该届全体学生中的比例仅仅下降了 1 %”。
你发现问题在哪里了吗?
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