Алгебра логики в теории событий
Введение понятия бинарного события. Рассмотрение событий, задаваемых булевыми функциями. Доказывание теоремы о вероятности события. Получение расчетных формул для условных вероятностей и формул Байеса, построение задач на применение полученных формул.
Рубрика | Математика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 12.08.2020 |
Размер файла | 870,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Российский государственный университет туризма и сервиса
АЛГЕБРА ЛОГИКИ В ТЕОРИИ СОБЫТИЙ
Сдвижков О.А.
Пушкино
Аннотация
бинарный событие функция формула
Введено понятие бинарного (булева) события. Рассматриваются события E, задаваемые булевыми функциями E=F (E 1, E 2, …, E n), в которых E 1, E 2, …, E n - булевы события. Доказана теорема о вероятности события заданного такой формулой, на задачах показано применение теоремы. Приведена теорема о структуре таблицы истинности булевой функции E=F (E 1, E 2, …, E n), в которой E 1, E 2, …, E n - булевы события, образующие полную группу событий. Для рассматриваемых событий получен вид формулы полной вероятности, а также получены расчетные формулы для условных вероятностей и формулы Байеса. Приведены задачи на применение полученных формул.
Ключевые слова: вероятность, сумма событий, произведение событий, полная группа событий, булева функция, таблица истинности.
Annotation
ALGEBRA OF LOGIC IN THEORY OF EVENTS
Sdvizhkov O.A. Russian State University of Tourism and Services, Pushkino, Moscow Oblast, Russia
The article introduces the concept of the binary (Boolean) event. We consider event E defined by Boolean functions E=F(E1, E2,…,En), in which E1, E2,…,En are Boolean events. A theorem on the probability of an event provided by such a formula is proved, and the application of the theorem is shown on the problems. A theorem on the structure of the truth table of the Boolean function E=F(E 1, E 2,…,En) is given, in which E 1, E 2,…,En are Boolean events that form exhaustive events. For the events under consideration, the form of the formula for the full probability is obtained, as well as the calculated formulas for the conditional probabilities and the Bayes' formula. The problems on the application of the obtained formulas are given.
Keywords: probability, sum of events, product of events, exhaustive events, Boolean function, truth table.
Введение
Теория вероятностей [1], [3], [5], в которую входит теория событий, имеет большое прикладное значение [2]. Поэтому рассмотрение вопросов, связанных с теорией событий, несомненно, является актуальным.
Теория событий строится на основе теории множеств [3], задачи на применение алгебры логики в теории множеств рассматриваются в [9, С. 83]. В частности, операциям ? и ? теории множеств соответствуют операции ? и ? алгебры логики. Однако алгебра логики в теории событий применяется впервые.
Булевы функции событий
Назовем событие Е бинарным (булевым), если оно является результатом испытания, множество элементарных исходов которого состоит из двух событий Е и. Например, попадание стрелка в мишень - бинарное событие, а выпадение на верхней грани игрального кубика 6 очков - им не является.
Будем рассматривать события, задаваемые булевыми функциями E=F (E 1, E 2, …,
En), в которых E 1, E 2, … E n - булевы события. Например, событие, состоящее в том, что один из двух стрелков попадет в мишень задается булевой функцией:
где Е1 - первый стрелок попадет в мишень, Е2 - второй стрелок попадет в мишень.
Также будем предполагать, что события E 1, E 2, …, E n - независимы, в смысле, независимости в совокупности [3, С. 38].
Теорема 1
Пусть событие Е задано булевой функцией E=F (E 1, E 2, …, E n), в которой E 1, E 2, …, E n - независимые булевы события, вероятности которых Р(Е1), Р(Е2), …, Р(Еn). Тогда справедлива формула:
(1)
Доказательство
По теореме о представлении булевой функции совершенной дизъюнктивной нормальной формой [6] можно записать:
Для любых двух различных булевых наборов (у1, у2, …, уn) и (?1, ? 2, …, ? n) обязательно найдется элемент , для которого . Следовательно, так как , выполняется
а значит
Поэтому применение теоремы о вероятности суммы событий дает:
Остается воспользоваться теоремой о вероятности произведении событий и учесть независимость событий Е1, Е2, …, Еn.
Задача 1
Событие Е задано функцией . Найти Р(Е), если Р(Е1) = 0,6, Р(Е2) = 0,9, Р(Е3) = 0,7, применяя:
А) Таблицу истинности;
В) Преобразования заданной функции.
Решение
А) Составляется таблица истинности, в которой событие Ei, i=1, 2, 3, имеет значение 1, если оно наступило, и значение 0, в противном случае:
Таблица 1
Расчеты к задаче 1
Из таблицы 1 следует Е = (11001010). Применяется формула (1):
В) С помощью непосредственных преобразований заданная функция приводится к виду . Поэтому
Задача 2
Решить задачу 1, если событие Е задано булевой функцией, значения которой (01010111).
Решение
А) Составляется таблица истинности:
Таблица 2
Входные данные
По строкам с единичными значениями последнего столбца получаем:
В) Составляется карта Карно:
Таблица 3
Карта Карно к задаче 2
Из блоков единичных значений следует . Поэтому
Задача 3
Решить задачу 1, если событие Е задано булевой функцией, значения которой (0001000100010001), р(Е1)=0,6; р(Е2)=0,7; р(Е3)=0,8; р(Е4)=0,9.
Решение
А) Составляется таблица истинности:
Таблица 4
Входные данные к задаче 3
По таблице находим:
В) Составляется карта Карно:
Таблица 5
Карта Карно к задаче 3
Из блока единичных значений следует Е= Е3Е4, а значит .
Пусть событие Е задано булевой функцией E=F (E 1, E 2, …, E n), в которой E 1, E 2, …, E n, - независимые булевы события, вероятности которых Р(Е1), Р(Е2), …, Р(Еn), и есть такой набор (у1, у2, …, уn), для которого F (у1, у2, …, уn) = 0, а для всех остальных наборов F=1. Тогда вычислить Р(Е) можно по формуле:
Например, , Р(Е1)=0,7, Р(Е2)=0,6, Р(Е3)=0,8. Тогда таблица истинности имеет вид:
Таблица 6
Расчетная таблица
По строкам с единичными значения Е по теореме 1 находим:
Такое же значение получается, как вероятность суммы трех событий:
Булева функция события, зависящего от полной группы событий
Теорема 2
В булевой функции E=F (E 1, E 2, …, E n) события E 1, E 2, …, E n образуют полную группу событий тогда и только тогда, когда F (E 1, E 2, …, E n) =1, если среди значений E 1, E 2, …, E n есть только одна единица.
Доказательство
Если события E 1, E 2, …, E n образуют полную группу событий, то они попарно несовместны и их объединение является достоверным событием. Поэтому одновременно два и более из событий E 1, E 2, …, E n наступить не могут, что и отражает условие F (E 1, E 2, …, E n) =1, если среди значений E 1, E 2, …, E n есть только одна единица.
Теорема 3
Пусть событие Е задано булевой функцией E=F (E 1, E 2, …, E n), в которой события E 1, E 2, …, E n образуют полную группу событий и имеют вероятности p1, p2, …, pn, . Тогда формула полной вероятности события Е записывается в виде:
(2)
Следствие 1
Если событие Е задано булевой функцией E=F (E 1, E 2, …, E n), в которой события E 1, E 2, …, E n образуют полную группу событий, то условные вероятности Р(Е| Еi) находятся по формулам:
(3)
Следствие 2
Если событие Е задано булевой функцией E=F (E 1, E 2, …, E n), в которой события E 1, E 2, …, E n образуют полную группу событий, то в формуле Байеса
Р(Еi| Е) = Р(Еi) Р(Е| Еi) /P(Е) вероятности Р(Е| Еi) находятся по формулам (3), а вероятность P(Е) - по формуле (2).
Задача 4
Событие Е задано булевой функцией:
Проверить, что события Е1, Е2 образуют полную группу событий.
Решение
Составляется таблица истинности:
Таблица 7
Расчеты к задаче 4
По теореме 2 из таблицы 7 следует, что Е1, Е2 образуют полную группу событий.
Задача 5
Событие Е задано формулой:
Проверить, что события Е1, Е2, Е3 образуют полную группу событий.
Решение
Составляется таблица истинности, :
Таблица 8
Расчеты к задаче 5
По теореме 2 из таблицы 8 следует, что Е1, Е2, Е3 образуют полную группу событий.
Задача 6
Событие Е задано формулой задачи 5, p1=0,1, p2=0,6, p3=0,3. Найти:
А) Р(Е);
В) Р(Е| Е1), Р(Е| Е2), Р(Е| Е3);
С) Р(Е1| Е), Р(Е2| Е), Р(Е3| Е).
Решение
А) Применяется формула (2):
В) Из формул (3) следует:
С) Применяется следствие 2:
Заключение
Введенные понятия и полученные результаты показывают, что применение алгебры логики в теории событий открывает новые возможности по решению многих задач теории событий.
Список литературы
1. Венцель Е.С. Теория вероятностей. / Е.С. Венцель - М.: Наука, 1964, - 564 с.
2. Венцель Е.С. Прикладные задачи теории вероятностей. / Е.С. Венцель, Л.А. Овчаров - М.: Радио связь, 1983. 416 с.
3. Вуколов Э.А. Сборник задач по математике для втузов. Часть 4 / Вуколов Э.А., Ефимов А.В., Земсков В.Н., Поспелов А.С. Под общ. ред. А.В. Ефимова и А.С. Поспелова. 3-е изд. перераб. и доп. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2004. 432 с.
4. Гаврилов Г.П. Задачи и упражнения по дискретной математике: Учебное пособие - 3-е изд., перераб. / Г.П. Гаврилов, А.А. Сапоженко. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 416 с.
5. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. /Б.В. Гнеденко. М.: Физматгиз, 1961, - 406 с.
6. Ерусалимский Я.М. Дискретная математика: теория, задачи, приложения. 3-е издание. / Я.М. Ерусалимский - М.: Вузовская книга, 2000. 280 с.
7. Сдвижков О.А. Дискретная математика и математические методы экономики с применением VBA Excel. / О.А. Сдвижков. М.: ДМК Пресс, 2012. 212 с.
8. Супрун В.П. Основы теории булевых функций. / В.П. Супрун. М.: ЛЕНАНД, 2017. 208 с.
9. Тишин В.В. Дискретная математика в примерах и задачах. / В.В. Тишин. СПб. БХВ-Петербург, 2008. 352 с.
10. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.А. Садовничего. 4-е изд., стер. М.: Высш. шк.; 2003. 384 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Опыт со случайным исходом. Статистическая устойчивость. Понятие вероятности. Алгебра событий. Принцип двойственности для событий. Условные вероятности. Формулы сложения и умножения вероятностей. Формула Байеса. Пространство элементарных событий.
реферат [402,7 K], добавлен 03.12.2007Применение формул и законов теории вероятности при решении задач. Формула Байеса, позволяющая определить вероятность какого-либо события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. Центральная предельная теорема.
курсовая работа [460,7 K], добавлен 04.11.2015Формулировка и доказательство теоремы о сложении вероятностей двух несовместных событий. Следствие теоремы в случае, когда события составляют полную группу несовместных событий, и в случае противоположных событий. Примеры вычисления вероятности событий.
презентация [77,5 K], добавлен 01.11.2013Вероятность события. Теоремы сложения и умножения событий. Теорема полной вероятности события. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли, формула Пуассона, формула Муавра-Лапласа. Закон распределения вероятностей случайных дискретных величин.
контрольная работа [55,2 K], добавлен 19.12.2013Определение и оценка вероятности наступления заданного события. Методика решения задачи, с использованием теоремы сложения и умножения, формулы полной вероятности или Байеса. Применение схемы Бернулли при решении задач. Расчет квадратического отклонения.
практическая работа [55,0 K], добавлен 23.08.2015Основные понятия, действия над случайными событиями. Классическое определение, свойства вероятностей. Правила вычисления вероятностей случайных событий. Построение законов распределения вероятностей случайных величин, вычисление числовых характеристик.
задача [82,0 K], добавлен 12.02.2011Случайные события, их классификация. Свойство статистической устойчивости относительной частоты события. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Аксиоматическое и геометрическое определение вероятности. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа.
реферат [1,4 M], добавлен 18.02.2014Возникновение теории вероятностей как науки, вклад зарубежных ученых и Петербургской математической школы в ее развитие. Понятие статистической вероятности события, вычисление наивероятнейшего числа появлений события. Сущность локальной теоремы Лапласа.
презентация [1,5 M], добавлен 19.07.2015Правила применения уравнения Бернулли для определения возможности наступления события. Использование формул Муавра-Лапласа и Пуассона при неограниченном возрастании числа испытаний. Примеры решения задач с помощью теоремы Бернулли о частоте вероятности.
курсовая работа [265,6 K], добавлен 21.01.2011Теория вероятности как математическая наука, изучающая закономерность в массовых однородных случаях, явлениях и процессах, предмет, основные понятия и элементарные события. Определение вероятности события. Анализ основных теорем теории вероятностей.
шпаргалка [777,8 K], добавлен 24.12.2010Теория вероятностей — раздел математики, изучающий закономерности случайных явлений: случайные события, случайные величины, их свойства и операции над ними. Методы решения задач по теории вероятности, определение математического ожидания и дисперсии.
контрольная работа [157,5 K], добавлен 04.02.2012Определение числа всех равновероятных исходов испытания. Правило умножения вероятностей независимых событий, их полная система. Формула полной вероятности события. Построение ряда распределения случайной величины, ее математическое ожидание и дисперсия.
контрольная работа [106,1 K], добавлен 23.06.2009Показатели безотказности как показатели надежности невосстанавливаемых объектов. Классическое и геометрическое определение вероятности. Частота случайного события и "статистическое определение" вероятности. Теоремы сложения и умножения вероятностей.
курсовая работа [328,1 K], добавлен 18.11.2011Определение формулы исчисления высказываний, основные цели математической логики. Построение формул алгебры высказываний. Равносильность формул исчисления высказываний, конъюнктивная и дизъюнктивная нормальная форма. Постановка проблемы разрешимости.
контрольная работа [34,3 K], добавлен 12.08.2010Понятие алгебры логики, ее сущность и особенности, основные понятия и определения, предмет и методика изучения. Законы алгебры логики и следствия из них, методы построения формул по заданной таблице истинности. Формы представления булевых функций.
учебное пособие [702,6 K], добавлен 29.04.2009Основы формальной логики Аристотеля. Понятия инверсии, конъюнкции и дизъюнкции. Основные законы алгебры логики. Основные законы, позволяющие производить тождественные преобразования логических выражений. Равносильные преобразования логических формул.
презентация [67,8 K], добавлен 23.12.2012Пространство элементарных событий. Совместные и несовместные события. Плотность распределения вероятностей системы двух случайных величин. Эмпирическая функция распределения. Числовые характеристики случайной функции. Условие независимости двух событий.
контрольная работа [30,0 K], добавлен 15.06.2012Принципы решения задач по основным разделам теории вероятностей: случайные события и их допустимость, непроизвольные величины, распределения и числовые характеристики градировки, основные предельные теоремы для сумм независимых вероятностных величин.
контрольная работа [129,1 K], добавлен 03.12.2010Практическое применение теории вероятностей. Методы решения задач, в которых один и тот же опыт повторяется неоднократно. Формула Бернулли для описания вероятности наступления события. Биномиальное распределение и формулировка теоремы о повторении опытов.
презентация [47,1 K], добавлен 01.11.2013Характеристика полной группы событий как совокупность всех возможных результатов опыта. Способы определения вероятности событий в задачах разного направления. Нахождение вероятности количества нестандартных деталей. Построение функции распределения.
задача [37,9 K], добавлен 19.03.2011