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梅花机的中奖概率怎么算?

永乐老师 李永乐老师 2020-11-08



在街头,你是否见过这样的抽奖游戏:把一个小球扔到一个布满钉子的盒子里,小球经过许多次与钉子的碰撞,最后掉到某个槽里,根据小球掉的位置,会给你相应的奖品。


高尔顿钉板(梅花机)

通过大量实验我们很容易看出:小球掉到中央附近的槽里概率大,掉到两端的槽里概率小。可是,这个概率如何计算呢?


今天我们就要研究一下这个问题。它可以用中国数学家杨辉提出的一个三角形解释,我们称之为杨辉三角。


点击视频,了解一下


1杨辉三角


1261年,中国数学家杨辉写成了著作《详解九章算法》,在这本书中杨辉使用了一个数字三角形。不过,杨辉在著作中提到:早在200多年前,中国数学家贾宪就已经提出了这个三角形,所以我们也叫它贾宪三角。在西方,直到1665年,这个三角形才由法国数学家和物理学家帕斯卡提出,比中国晚了数百年。


杨辉和帕斯卡


杨辉三角是一个由数字构成的无限大的三角形,它的第一行只有一个数字,第二行有两个数字,第三行有三个数字…

杨辉三角

我们可以非常轻松的写出这个三角形,这是因为:它的左右两侧的数字都是1,而中间任何一个数字都等于它肩膀上两个数字的和。如图中的2=1+1,3=1+2,6=3+3,10=4+6…。记住这个规律,我们就可以随心所欲的把这个三角形写到任意一行。

每个数字等于肩膀上两个数字和

这个三角形有什么神奇之处呢?


我们首先把每一行的数字加起来,第一行的数字是1,第二行的数字和是2,第三行的数字和是4,第四行的数字和是8, 第五行的数字和是16,… 

每一行数字的和


大家是否发现规律了?每一行的数字和都是2的整数次幂:第N行的数字和是2N-1.


还有,如果我们随便取出一列数字(这个列是指平行于边的倾斜的一组数字),你会发现它们的和等于拐角处的数字。例如图中1+1+1+1+1=5,1+2+3=6,1+4+10+20=35…

每一列数字的和等于拐角处的数字

再比如 :如我们稍微倾斜一下去看杨辉三角形的行,把倾斜的行上的数字加起来,就会得到一组数字:1、1、2、3、5、8、13、…,这恰恰就是神奇的斐波那契数列。


杨辉三角中的斐波那契数列


其实杨辉三角的神奇性质还有许多,在这里就不一一列举了。

 

2二项式展开式


杨辉三角最大的应用在于计算二项式的展开式系数。所谓二项式展开是指两个数和的N次幂,例如

...

我们会发现:二项式展开后是一个关于a和b的齐次式,也就是每一项的a和b的幂次之和是相等的。而且,我们可以把a降幂排列,把b升幂排列,这样一来就会出现一组系数,我们就会发现N次展开式的系数刚好是杨辉三角形中第N+1行的数字。


通过这个规律,我们就可以方便的计算出一个二项式的展开式。例如,我们要计算(a+b)7,首先就从杨辉三角中读出第8行的数字:1、7、21、35、35、21、7、1,再把它们填写到一个7次齐次展开式上就可以了。



后来,牛顿爵士把这个展开式中的幂指数N推广到有理数的情况,提出了牛顿二项式定理。


3在开方中的应用


利用杨辉三角形,我们可以用迭代的方法进行手算开方。比如,我们来计算一个最简单的问题:求11的二次方根,就可以按照下面的办法:


首先,如果11可以写作(a+b)2的形式,我们把二项式展开,根据三角形得到:

我们在取值时让a>>b,因为b很小,所以b2就更小,在这个展开式中前两项是主要部分,最后一项是一个小量,于是我们忽略最后一项,得到

这是一个重要的近似结果,我们通过多次迭代就可以找到足够精度的平方根。

比如,我们先尝试a=3的结果,代入表达式

于是

一次迭代完成,我们得到了11的一个近似平方根——10/3。


不过,这个结果还不够准确,下一步,我们可以再取a=10/3,再次代入近似表达式

于是

于是,我们又得到了一个更加精确的平方根——199/60。


按照这样的方法多次迭代,就可以求出一个比较准确的平方根了。利用这样的方法也可以计算高次方根。


4在抛硬币概率中的应用


抛一枚硬币,正面朝上和反面朝上的概率都是50%。但是如果我们连续抛4次,问:刚好有两次正面朝上的概率,你会计算吗?


我们不妨用A表示正面朝上,用B表示反面朝上,把抛硬币次数和所有可能的结果都列在表格中 

硬币的可能结果与情况

大家有没有发现:抛硬币中正面朝上的情况数其实构成了一个杨辉三角——抛N次硬币时正面朝上的分布情况就是杨辉三角中第N+1行的数字。

 

我们按照这个规律,抛四次硬币时,正面朝上的情况数应该是杨辉三角第五行,1、4、6、4、1,分别代表:

一共有16种情况,其中6种情况下2次正面朝上,所以抛4次硬币两次正面朝上的概率是

是不是非常神奇?


5梅花机

 

我们终于可以解决最开始提出的问题了:梅花机中的小球掉到各个槽中的概率如何计算?


当小球撞到某一个钉子,它会随机的向左或者向右落下。在小球个数比较少的时候,我们完全无法看出规律。

小球较少时无法看出规律

但是,如果落下的球足够多,我们就会发现球的分布形成了一种中央多,两端少的分布情况,这就代表了球落在不同槽中的概率。

小球较多时会看出分布规律


这个装置最早是由19世纪的英国学者高尔顿发明的,叫做高尔顿钉板。它所形成的曲线称为正态分布曲线,德国数学家高斯曾经对正态分布的问题颇有研究。

高尔顿


不过,这一回我们只研究一个简单的问题:小球掉入某个槽中的概率。


我们以4行钉板为例:如果小球要掉入最左侧或者最右侧的槽中,它必须一路顺着左边或者一路顺着右边运动,因此无论小球运动到左侧或者右侧的哪一个位置,运动路径的方法数都是1。

落到左侧或右侧的路径个数

但是,如果小球要运动到A的位置,就有两种方式了:要么从A的左上方向右到达A处,要么从A的右上方向左到达A处。所以,到达A处的可能数等于A左上和右上的可能数之和。A=1+1=2。

 

按照这个规律我们就能写出小球到达任意一个位置的方法数。

小球到达各个位置的方法数


大家看,这不就刚好是杨辉三角么?


而且,因为撞击钉板之后,小球向左和向右运动的概率都是1/2,所以所有的路径都是等可能的。因此到达某个槽的方法数越多,就代表概率越大。


例如在4行钉板时,落入槽中的方法总数有1+4+6+4+1=16种,其中落入中央槽的方法数有6种,因此落入中央槽的概率就是6/16=37.5%,落入旁边两个槽的概率是4/16=25%,而落到最边上的两个槽的概率就是1/16=6.25%。

 

最后做个实验看看,分别落下1000个、2000个、3000个小球,并且统计一下落入各个槽中的概率大小。


1000/2000/3000球的情况

分布概率和理论概率


我们会发现:随着小球数量的增加,落入各个槽中的比例会越来越接近理论概率。当小球数量足够大时,落入槽中的小球比例会越来越接近理论概率,这就是大数定理。

 

关于大数定理是什么?下回再给大家介绍!



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