Пицца и скрытая модель случайности
Попалась красивая
задача про пиццу.
Шеф-повар хочет приготовить пиццу с 3 разными начинками. Каждая начинка случайным образом посыпается ровно на половину пиццы.
Какова вероятность того, что на пицце найдётся область, на которой присутствуют сразу все 3 начинки?
В классической интерпретации ответ равен ¾.
Считается, что каждая начинка покрывает случайный полукруг: то есть половину пиццы, отрезанную случайным диаметром.
Такой полукруг можно задать точкой на окружности — серединой дуги этого полукруга.
Тогда у трёх начинок есть три случайные точки
A,
B,
C на окружности. Общая область для всех трёх начинок существует тогда и только тогда, когда эти три точки лежат в одной полуокружности.
А вероятность того, что три случайные точки на окружности лежат в некоторой полуокружности, равна ¾.
Действительно, зафиксируем одну из точек. Вероятность того, что две остальные попадут в полуокружность длиной 180°, начинающуюся в этой точке, равна
½ · ½ = ¼.
Такой «начальной» точкой может быть любая из трёх, поэтому получаем
3 · ¼ = ¾.
Это красивое решение. Но важно понимать: это ответ не просто на слова «случайно на половину пиццы», а на конкретную модель случайности.
В условии явно не сказано, что начинка покрывает именно случайный полукруг. А значит, можно предложить и другие интерпретации, которые тоже не противоречат фразе «ровно на половину пиццы».
Модель 1.
Пицца заранее разрезана одним диаметром на левую и правую половины. Каждая начинка случайно попадает либо на левую, либо на правую половину.
Тогда все три начинки встретятся на одной области только в двух случаях:
все три слева;
все три справа.
Всего вариантов 2³ = 8, удачных 2.
Ответ: ¼.
Модель 2.
Пицца заранее разрезана на 8 равных кусков. Каждая начинка случайно выбирает ровно 4 из 8 кусков.
Это тоже честная половина пиццы.
Найдём вероятность, что есть хотя бы один кусок со всеми тремя начинками.
Зафиксируем выбор первой начинки: она покрыла 4 куска.
Пусть вторая начинка совпала с первой ровно на
s кусках. Тогда
s может быть равно 0, 1, 2, 3 или 4.
Число способов выбрать вторую начинку с таким
s равно C(4,
s)·C(4,4-
s).
Чтобы общего куска у всех трёх начинок не было, третья начинка должна избегать этих
s общих кусков. Значит, её можно выбрать C(8-
s,4) способами.
Всего вариантов для второй и третьей начинок:
C(8,4)² = 4900.
Неудачных вариантов:
C(4,0)²·C(8,4) + C(4,1)²·C(7,4) + C(4,2)²·C(6,4) + C(4,3)²·C(5,4) + C(4,4)²·C(4,4) = 1251.
Значит, удачных вариантов: 4900 - 1251 = 3649.
Ответ: 3649/4900 ≈ 0,745.
Модель 3.
Пицца разрезана на 8 равных кусков. Каждая начинка покрывает не любые 4 куска, а 4 соседних — каждая начинка выбирает один из 8 блоков по 4 соседних куска.
Зафиксируем первый блок. Для второй и третьей начинок всего 8·8=64 варианта.
Теперь считаем неудачные случаи, когда общего куска у всех трёх начинок нет.
В зависимости от положения второго блока число положений третьего блока, при которых общий кусок не появится, равно 1, 2, 3, 4, 8, 4, 3, 2.
Сумма: 1+2+3+4+8+4+3+2 = 27.
Значит, удачных вариантов: 64-27 = 37.
Ответ: 37/64.
Модель 4.
Пицца разрезана на
n равных кусков, где
n чётно. Каждая начинка выбирает ровно
n/2 кусков.
Если она выбирает любые
n/2 кусков, то при большом
n вероятность становится близкой к 1.
Интуиция простая: каждый маленький кусочек имеет шанс примерно ½ ·½ ·½ =⅛
оказаться покрытым всеми тремя начинками. А если кусочков много, то почти наверняка хотя бы один окажется «тройным».
Модель 5.
Та же пицца из
n равных кусков, но каждая начинка выбирает
n/2 соседних кусков.
Тогда при большом
n мы, наоборот, приближаемся к модели случайного полукруга. Поэтому вероятность стремится к ¾.
Все эти модели формально совместимы со словами: «каждая начинка случайно покрывает ровно половину пиццы».
Во всех этих подсчётах ещё молча предполагается, что начинки выбирают свои половины
независимо друг от друга. Это тоже лучше проговаривать прямо: не просто «каждая начинка случайно покрывает половину пиццы», а «каждая начинка
независимо выбирает половину
по такому-то правилу».
Так что вероятность живёт не в слове «случайно», а в точно выбранной модели случайности.