宝くじのルールの穴を突いて28億円以上を荒稼ぎした老夫婦の物語
by Pixabay アメリカ・ミシガン州の片田舎でコンビニを経営していた老夫婦が、公営の宝くじに設けられたルールの穴をついて2600万ドル(約28億2240万円)もの賞金を手にしていたことが分かりました。一躍有名になったこの夫婦の元にはハリウッドで映画化するという話まで持ち上がっているとのことです。 Jerry and Marge Selbee: How a retired couple won millions using a lottery loophole - 60 Minutes - CBS News https://www.cbsnews.com/news/jerry-and-marge-selbee-how-a-retired-couple-won-millions-using-a-lottery-loophole-60-minutes/ 2018年にアメリカ人が購入した州営
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう ライター：宮里圭介 まったく確率表示をしていなかったり，レア度別の確率のみ表示したりと，タイトルによって対応はさまざまだ スマートフォン向けゲームに欠かせない存在となっている「ガチャ」。お目当てのキャラやアイテムを引き当てたときの嬉しさは格別だし，結構な額のリアルマネーを使ったあげく，ハズレばかりだったときの悔しさもまたかなりのものだ。 すべては運にかかっているので，プレイヤーが頼りにできるデータといえば，公開されている出現確率ぐらいだろう。以前はその確率が公開されていないゲームが多かったが，最近は業界として確率表示を進める動きが強まっており，人気タイトルの「グランブルーファンタジー」でも，本日（2016年3月10日）から装備品個別の出現確率が表記されるようになる。 だが，確率が明らかにな
クレオパトラの最後の吐息の一部を今あなたが吸い込む確率に驚くべき
人間の感覚は思う以上に正確で優秀だが、苦手分野ももちろんある。 そのひとつが頻度や確率を取り扱うことである。 したがって確率計算は、常識や日常感覚から外れることが多い。だからこそ確率は有益である。 以下では、問題自体に実用の含みはないが、常識や日常感覚との齟齬の大きさが啓発的だ（＝びっくりすると忘れにくい）と思われるものを紹介する。 考えるのは、この記事のタイトルに掲げた「クレオパトラの最後の吐息の一部を今あなたが吸い込む確率」である。 我々は、ラプラスの魔ほども全知ではないから、推測するにはいくつかの仮定をおかなくてはならない。 クレオパトラと我々を隔てる2千年余りの月日は、彼女の吐息に含まれる分子が大気全体に拡散するには十分な長さであり、しかしまたそれら分子が消えたり地球外に出て行くほどには長くない、と考えよう。 こうしておくと、問題は、たくさんの(たとえば100個)玉の中に数個(たと
コンプガチャだけじゃない!? ガチャに潜む確率の罠 - てっく煮ブログ
twitter をみていたら、こんなツイートが回ってきました。 モバゲー・GREEが確率明示しないのは、搾り取るためというよりは、クレーム対応減らすため。1％でSR、って書くと「100回引いたのに出ない。詐欺だ」。確率だから、って説明すると彼らはこう返す「だから、100回に1回出るんでしょ？」さあ、どう返そうか。 2012-05-06 17:15:49 via モバツイたしかに「1% のガチャを 100 回引いたら当たる」と思い込んでしまう人は多そうです。では、1% のガチャを 100 回引くと、どれぐらいの人が当たり、どれぐらいの人が当たらないのでしょうか。1% のガチャを 100 回引いて当たらない確率は？さっそく計算してみましょう。1 回ガチャを引いて当たらない確率は です。当たる確率は なので 1% と求まります。2 回ガチャを引いたときに、1 度も当たらない確率は です。つまり、
「数学的ゲームデザイン」というアプローチ - doryokujin's blog
前回の議論をより一般化した話です。数式も少なめ。実ビジネスにおいて数学がどこまで貢献できるのかというところを理解してもらい，少なからず関心を持って頂ければ幸いです。ただしあくまで読み物として捉え，実世界ビジネスにおける違法性など指摘をするのはやめて下さい。 目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 定義 「数学的ゲームデザイン」とは，とある数学モデルのレールに沿ったゲームをデザインすることである。それによって，その背景にある種々の数学的性質を活用して優位な戦略を立てることが可能になる。 コンプガチャは，「The Coupon Collecto
ゲーム理論で考えよう：Ｊ国とＣ国がある海域の漁業資源を争う事例: 極東ブログ
Ｊ国とＣ国がある海域の漁業資源を争っているとしよう。両国、漁船を繰り出し、トロール網でごっそり魚を捕りたい。 海域にＪ国とＣ国の漁船がやってきて、向かい合う。Ｊ国いわく「この海域の魚はオレが捕る」。するとＣ国は「いや、オレのほうだ」と答える。 言い争っているだけなら、争いにはならない。が、魚も捕れない。 武力衝突の場合 争いにするためには武力が必要だ。 両国とも争うと決めたとしよう。 Ｊ国もＣ国も漁船の後ろに武力をもった船を従えてくる。 勝つことが優先されるなら、武力衝突となる。 ところがそのためには、武力を用意する費用もかかるし、そもそも武力衝突になれば船に体当たりされたりとかで被害が出る。 魚を得る利益と武力衝突がもたらす損失を比べてみると、あれれ？ 損失が大きい。両国ともにけっこうな損ではないか、となりがちだ。 武力行使の戦略を強攻策として「タカ派戦略」と呼ぶ。 両国がタカ派戦略を採
高校野球最大の勘違い - teruyastarはかく語りき
僕はスポーツ全く見ない人なんだけど、 今回地元の高校野球が連覇するかもとかで 偶然TVつけて見て楽しんだ。 さすがに野球のルールは知ってる。*1 で、観てて非常に違和感あったのが｢送りバント｣という戦略だ。 1塁に走者がいたら2塁に送るためワンアウト犠牲になるバントである。 これ、1回3アウトしかないんだからゲームとして考えたら 1進塁と1アウトじゃ全然割りに合わないと感じた。 4ベースを単純に割れば1進塁0.25点だ。 3アウト消費しても0.75点にしかならない。 もちろんホームまでこなければ0.75点はゼロと一緒だ。 これはダブルプレーになりたくないとか せっかくの走者を確実に返したいとか、 投手が防御率高くてヒット打てそうにないとか いろんな理由があるんだろうけど、それでもなお分が悪いと感じる。 だって、守る側からるすると1塁に誰かいたら確実にワンアウトとれるからね。 ヒット打たれた
同じ誕生日のいる人の確率
同じ誕生日のいる人の確率 クラスの中に同じ誕生日の人が１組ぐらい案外いたりしますよね。それが男の子と女の子の組合せだったりすると，これはきっと赤い糸で結ばれているに違いないと勘違いする人もいます！？ さてそんな同じ誕生日のいる人の確率を求めてみましょう。（１年は３６５日として考えましょう） そのために，まず誕生日が異なる確率を考えます。２人の場合は，１人の誕生日に対して２人目の誕生日は残りの日だと考えると，２人の誕生日が異なる確率は ３６４/３６５ ３人のときは先ほどの２人と異なればよいので ３６４/３６５×３６３/３６５ このようにしていけば何人でも計算できます。そして，少なくとも２人の誕生日が一致するのは「全ての人の誕生日が異なる」の反対（余事象）ですから，１００％，即ち１からこの確率をひけばよいことになります。
モンティ・ホール問題 - Wikipedia
サヴァントの再再々解説でも大論争へと発展、「彼女こそ間違っている」という感情的なジェンダー問題にまで飛び火した。 プロ数学者ポール・エルデシュの弟子だったアンドリュー・ヴァージョニが本問題を自前のパーソナルコンピュータでモンテカルロ法を用いて数百回のシミュレーションを行うと、結果はサヴァントの答えと一致。エルデシュは「あり得ない」と主張していたがヴァージョニがコンピュータで弾き出した答えを見せられサヴァントが正しかったと認める[1]。その後、カール・セーガンら著名人らがモンティーホール問題を解説、サヴァントの答えに反論を行なっていた人々は、誤りを認める。 サヴァントは、「最も高い知能指数を有する者が、子供でもわかる些細な間違いを新聞で晒した」等の数多くの非難に対して3回のコラムをこの問題にあて、激しい反論の攻撃に耐えて持論を擁護し通し、証明した[2]。それによると、ドアの数を100万に増や
科学する麻雀 - 情報考学 Passion For The Future
・科学する麻雀 もし私が麻雀現役だった学生時代にこの本を読んでいたら、こういう紹介文章なんて絶対に書かないで、知識を独り占めにしていたと思う。この本を読む前と後では、麻雀の強さが数パーセントは確実にアップしたんじゃないかと感じている。必勝法が書いてあるわけではないのだが、科学的に正しい情報を得て配牌に迷いがなくなるから、確実に余裕が生まれる。 著者はインターネット麻雀対局「東風荘」の実戦データを大量に収集して解析している。数万件、数十万件ものデータをベースに、戦略・戦術の発生確率や勝率を厳密に計算して、長年雀荘で語られてきた根拠のない俗説を次々に論破していく。 まず確率的には、ほとんどのケースで「先制リーチせよ」「手変わりを待つな」が正解になることが明かされる。よほど高い手が狙える稀な場合を除いて、安くても、どんどんリーチで攻めるべきなのだ。 「和了の大部分は、純粋に数学的な理由によって、
グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論:スペシャルレポート - CNET Japan
今日のコンピュータ界を動かす18世紀の確率論 今日のコンピュータ界をリードする権威ある数学者の１人であるThomas Bayes（トーマス・ベイズ）は、他の数学者と一線を画する。ベイズは神の存在を方程式で説明できると主張した人物だ。そんな彼の最も重要な論文を出版したのはベイズ本人ではなく他人であり、また、彼は241年前に亡くなっている。 ところが、なんとこの18世紀の聖職者が提唱した確率理論が、アプリケーション開発の数学的基礎の主要な部分を占めるようになっているのだ。 上記数式はベイズの定理を示したものである。難解な記号の羅列に見えるかもしれないが、大雑把に言うと何かが起こる可能性はその事柄の過去の発生頻度を使ってほぼ推測ができるということだ。研究者はこの考え方を遺伝子研究から電子メールの選別にまで応用しようとしている。 ベイズ定理の数学的な詳細説明はミネソタ大学のウェブサイトに掲載されて
26手以内でルービックキューブは揃う!! 米研究者が証明 | ホビー | マイコミジャーナル
米ノースイースタン大学のコンピュータ科学部のGene Cooperman教授と大学院生のDan Kunkle氏が、3×3×3のルービックキューブをどのような状態からでも26手以内で揃えられることを証明した。これまでは27手以内が証明されている最少のソリューションだった。 3×3×3のルービックキューブ 「ルービックキューブは、SearchとEnumerationの問題に結びつく研究題材である」とCooperman氏。ルービックキューブのソリューションを導きだす過程は、AIからオペレーションに至るまで、様々な分野において異なったメソッドを比較検討する機会になるという。両氏は、大規模なテーブルを展開するために、7テラバイトの分散ディスクをRAMの拡張として利用。その上でルービックキューブのすべてのコンフィギュレーションをセット化し、1つの動きが全てのセットに与える結果を調べた。そのデータを基に
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日本人初・ポーカー世界王者「勝利の極意は株式投資」 - 日本経済新聞
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