以下(紫色部分)为本人05年所发贴,不知道古典概型的朋友请先看看(我写得比较通俗),如果你学过《概率论》知道并承认古典概型的话可跳过此部分继续看后面部分(蓝色部分)。
一个人投2次硬币,第1次投了反面,那么他投第2次是反面的几率是多少?
第1种答案:2次各为独立随机事件,所以还是50%
第2种答案:第2次还是反面的几率变小了,几率为50%*50%=25%
请问你认为上述答案哪个正确?
这个问题也可改为:
一个人砸2次10%的卷,第1次失败,那么他砸第2次失败的几率是多少?
第1种答案:2次各为独立随机事件,所以还是90%
第2种答案:第2次失败的几率变小了,几率为90%*90%=81%
请问你认为上述答案哪个正确?
先来分析一下第1个问题:
事件I:[正正、正反、反正、反反]
事件A:[反正、反反]
事件B:[反反]
由概率公式:P(X)=基本事件数/基本事件总数
抛第1次硬币:
P(X1)=A/I=50%/1=50%(相信这个不支持垫卷者和支持垫卷者都同意)
抛第2次硬币:
不支持垫卷者认为:P(X2)=B/A=50%/1=50%
支持垫卷者认为:P(X2)=B/I=50%*50%/1=25%
可以看出:不支持垫卷者与支持垫卷者的争议在于抛第2次硬币的“基本事件总数”是“I”还是“A”的问题上。
我们先来看看事件I:[正正、正反、反正、反反],然而我们已经知道第1次抛出了反面,所以[正正、正反]不可能发生,这与事件B相冲突,故事件I不能作为事件B的样本空间,也就不可能将其作为“基本事件总数”来使用了。相反,事件A符合样本空间的要求,故事件A能作为事件B的“基本事件总数”来使用。可见,事件I为抛第1次硬币时的“基本事件总数”,事件A为抛第2次硬币时的“基本事件总数”
支持垫卷者的错误在于:第1次砸失败了卷之后,在计算第2次砸卷失败率时仍然使用第1次的“基本事件总数”但此时其“基本事件总数”已经发生了变化(已经发生了的事就消除了不确定性,就不能作为随机事件进行处理了)。说通俗点儿就是:支持垫卷者在第1次砸失败后总还惦记着第1次砸成功,既然第1次砸失败已经成事实干嘛老还惦记着第1次砸成功啊?
诚然,抛出[反反]的几率的确为25%,但既然第1次已经抛出了反,那么不确定因素已经消除了一半了(也可以说您已经冒过这次险了,已经过去了的事就不存在几率的问题了),那么第1次已经是过去式了,可以不考虑啦。
由于网游里的随机数是由计算机产生的,于是一些人又提到伪随机的概念,这也是一部分所谓技术派大师的立论之本。正好我是计算机专业的,我的毕业论文也是关于网游程序设计的,对于计算机产生随机数的问题我也查阅了不少相关资料,在这里我就来谈谈什么是“伪随机”。我承认,计算机产生的确是伪随机数。可是,你知道什么是“伪随机”吗?真随机数是种理论上的理想状态。其实是不存在的。任何系统产生的随机数都是伪随机数。因为它都有生成规律。虽然这规律通过改进可小到足可以忽略。但理论上还是伪随机数。但这并不影响我们使用。测不准性是应用概率理论对量子理论的描述。它也并不能产生真随机数。即便是量子通过测不准性表现出来的也是伪随机现象。也是有一定规律。刻意去寻求真随机数是没有什么意义的。因为即便是伪随机数也不可能(至少目前不可能)有人或有方法预先找出它的规律。如果有人认为可以的话那么请你找出766上那个砸卷模拟器的规律给大家看看.
有人提到了乱数,乱数运用在游戏里的确是可行的.如果在游戏中采用乱数的办法来模拟随机事件,在单机游戏下进行长期试验的确可以找到规律,但是在网游下是不行的,除非保证全服只有你一个人在砸卷,这就好比一副牌,一半是黑牌,另一半是白牌,你一个人抽,先抽了张黑牌,那么之后你抽到白牌的可能性就会增加,但如果是大家都在抽(这又是个随机事件),就算是抽到只剩下最后一张你也不能肯定那是什么牌,更何况你连有那些牌都不知道.对于你来说,每次抽牌抽到黑牌或白牌的机率是相同的.
附文章2篇,如果你有能力看懂就看看吧:
<<随机数产生原理及应用>>(图太多懒得转了):http://blog.csdn.net/EmilMatthew/archive/2006/04/21/672276.aspx
<<计算机中随机数的产生>>
一.计算机中随机数的产生
现在,在计算机,用来产生随机数的算法是"线性同余"法。所谓线性同余,其实就是下面两个式子。假设I就是一个随机数的序列,Ij+1与Ij的关系如下:
Ij+1=Ij*a+c(modm)
或是Ij+1=Ij*a(modm),
其中,不妨取a=16807,m=2147483647,以为一常数。写个简单的程序就是:
longr;
voidscand(longv)//初始化随机种子数
{
r=v;
}
longrand()//产生随机数
{
r=(r*a+c)%m;//a,c,m为常数
returnr;
}