Господа математики, измеряя результаты выпадения монеты, сделали все возможные ошибки с точки зрения метролога, при осмыслении результатов измерений (набора статистики) по случайной бинарной последовательности, потому, что не были знакомы с курсом метрологии. И растиражировали все эти ошибки по всем учебникам и векам.
Приведу несколько расхожих цитат из учебников по метрологии.
«Измерение — это процесс нахождения значения физической величины опытным путем с помощью специальных средств.
В метрологической практике при проведении измерений необходимо учитывать ряд факторов, влияющих на результаты измерения. Это — объект и субъект измерения, средство измерения (СИ) и условия измерения.
Метод (способ) измерения. Очень часто измерение одной и той же величины разными методами (способами) дает различные результаты, причем каждый из них имеет свои недостатки и достоинства» [5].
Сейчас я использую пять методов измерения (если применять терминологию метрологии) параметров случайной бинарной последовательности. Непосредственно математики используют из них два, причём несовместимых друг с другом метода, не подозревая об этом, думая, что используют один единственно возможный метод (способ) измерения, и смешивают в одну кучу результаты этих двух методов измерения значений из случайной бинарной последовательности.
Эти пять методов измерения делятся по типу их влияния на случайную последовательность на три группы: не разрушающие, экранирующие, разрушающие. Рассмотрим по отдельности каждую из групп методов.
Разрушающий бинарную пос-ть метод «Нарезка».
Для доказательства равной вероятности выпадающих пос-ей длины n, применяют метод измерения заключающийся в «нарезке» бинарной пос-ти на подпоследовательности равной длины n. Очевидно, что при этом разрушающем (разрубающем) методе, случайным образом калечатся цепочки составных событий (монотонные цепочки) [1, 2, 3] длина которых меньше или равна n, а цепочки с длиной больше n, гарантированно режутся на две и более части. То же самое касается и цуг составных событий [1, 2, 3, 4] (монотонных цепочек). То, что этим методом математики изучают фрагменты короткой длины, а не случайную бинарную пос-ть N, до математиков не доходит. И они совершенно неправомерно переносят результат анализа коротких, деформированных (расчленённых) фрагментов на цельную бинарную пос-ть (Мизесовский коллектив).
То есть, формула: р =2^n, верная для работы с короткими фрагментами, совершенно не правомерно применяется на длинные бинарные пос-ти (Мизесовские коллективы). Забегая вперёд, сообщим, что по формуле, описывающей распределение составных событий в длинной бинарной пос-ти (Мизесовском коллективе), при неразрушающим методе измерения, абсолютно не возможно выпадение составного события (монотонной цепочки) равной длине всей последовательности N, формула 5 в [1]. То есть, недопустимо приравнивание n = N при неограниченно растущем N (N стремится к бесконечности), так как в этом случае уже невозможно получить даже второй фрагмент n = N, так как бесконечно будет длиться первый и единственный фрагмент n = N --> ∞ (черёд выпадения второго и всех последующих фрагментов никогда не наступит), следовательно формула «нарезки»: р =2^n для этой модели: «n = N --> ∞» совершенно не верна.
Рассмотрим широко известную во всём мире парадоксальную игру Пенни, которую отечественные математики боятся, ненавидят, и прячут от интересующихся людей под названием: «Нетранзитивный парадокс».
Два метода поиска в случайной бинарной последовательности, которые управляют численностями искомых подпоследовательностей за счёт эффекта экранирования (игра Пенни [6, 7]).
Методы экранирующего поиска (нетранзитивный парадокс) тысячелетиями используются детьми и игроками в различных играх с монетой. Наиболее распространена, для этих методов, игра в орлянку известная как парадоксальная игра Пенни.
Эти методы работы со случайной бинарной последовательностью гораздо более естественны, чем любимый математиками метод «нарезка» (для «нарезки» у математиков, собственно, и имеется одна единственная, причём элементарнейшая, формула на всю теорию вероятностей, которая способна рассчитывать мат ожидание для числа фрагментов в последовательности и на которую математики навесили столько «клюквы», и навалили столько «лапши»…).
Метод конкурирующих шаблонов (два и более шаблона) [7].
Узнав о парадоксальной игре Пенни (когда один игрок ВСЕГДА ВЫИГРИВАЕТ в серии игр орлянки) я не поверил, потому, что всегда выигрывать в серии игр невозможно, это нарушает равную вероятность выпадения серий одинаковой длины – так написано во всех официальных учебниках по математике, где затрагивается тема вероятности.
Подумав о том, что люди со своим бредом (игра Пенни) лезут на страницы журналов и в Интернет, я написал компьютерную проверку этой игры. У меня был шок – игра Пенни это правда!!! Игра Пенни оказалась настолько правдой, что она работает не только на специально получаемых с помощью современных средств, случайных последовательностях, но эта игра, реализуется и на ограниченном числе бросков монеты (что можно увидеть в интернет роликах, если нет времени подбрасывать монету).
Тогда возникает парадокс. И формула равной вероятности серий верна, и второй игрок ВСЕГДА выигрывает в серии игр (число игр в серии, например от десяти или более). То есть что-то из двух должно быть ложно, но всё истинно: есть равная вероятность, есть игра Пенни. На самом деле никакого парадокса нет, а есть непонимание математиками важности условий проведения физического эксперимента [9]. Правила «измерения» в игре Пенни и при нарезке математиками пос-тей - различны. По метрологии, при различных методах измерений, вполне закономерны разные числовые результаты. Что мы и наблюдаем под названием «не транзитивный парадокс – игра Пенни», имея в виду, что математики не зная основ метрологии, приравнивают результаты одного типа измерения к результатам другого типа измерения [9]. И этим «винегретом» господа математики запичкали много поколений школьников и студентов (о возможной катастрофе в ядерной энергетике, из-за неправильного понимания природы вероятностей, будет написано позже).
Метод моно шаблона (экранирует сам себя) [8].
Из игры Пенни следует, что одни серии встречаются в случайной пос-ти чаще других. Для проверки разной частоты встреч серий была написана поисковая компьютерная программа, которая нашла, какие серии встречаются чаще в пос-тях, а какие реже.
Так если взять две случайных пос-ти равной длины N и в одной пос-ти искать серию «00», ф.1 [8], а в другой пос-ти искать серию «01», ф.2 [8], то серия «01» будет встречаться в чаще, чем серия «00». И это результат проверен экспериментально, он так же является подвидом игры Пенни.
Придуманная мной разновидность игры Пенни с двух битовыми шаблонами (L=2) отличается от игры Пенни с трёх битовыми шаблонами тем, что преимущество имеет игрок, который первым называет свою комбинацию («И1»). Первый игрок («И1») может назвать комбинацию, которая при конкуренции с комбинацией второго игрока («И2»), даёт ему преимущество для победы, таблица 1. А в широко известной игре Пенни [8], с тройными комбинациями, наоборот, побеждает игрок И2, называющий свой шаблон вторым (после объявления игроком И1 своего шаблона).
Для получении дополнительных шансов на победу И1 должен назвать одну из двух комбинаций: «01» либо «10», И1 гарантированно выиграет в достаточно длинной серии таймов, если второй игрок И2 назовёт комбинацию «11» (при «01» у И1) или «00» (при комбинации «10» у И1).
Как видно из экспериментальной таблицы, отношение численностей найденных конкурирующих шаблонов Sh(01) / Sh(00) не равно отношению численностей найденных по рознь шаблонов, ф.1 и ф.2: (N/4) / (N/6) = 3/2.
Убедившись, что отношение численностей составных событий и шаблонов в случайной последовательности бывает равным далеко не всегда и абсолютно зависит от длины и вида составных событий и шаблонов, перейдём к рассмотрению того, что на самом деле из себя представляет случайная бинарная последовательность длины N. Для этого исследуем её с помощью метода который не разрушает, не деформирует её структуру случайной последовательности.
Не разрушающий структуру случайной бинарной последовательности учёт её составных событий [12, 14].
Если всё таки хочется узнать, как на самом деле «устроена» случайная бинарная последовательность [12, 14], то самый трезвый путь – это не резать её на части и не модулировать её разными поисковыми шаблонами и спектрами, а просто посчитать, что в ней и с какой частотой встречается [1, 2, 3, 4, 12, 14].
Наиболее близкое словесное описание случайной бинарной последовательности дал в СССР Соловьёв (его работы крайне мало известны), а в США С. Голомб (его работы широко известны). Привожу фрагмент из постулатов С. Голомба описывающий строение не разрушенной внешним вмешательством случайной бинарной последовательности (правда Голомб описывал с их помощью псевдослучайную пос-ть, которую создавал его сдвиговый регистр):
1. Количество "1" в каждом периоде должно отличаться от количества "0" не более, чем на единицу.
2. В каждом периоде половина серий (из одинаковых символов) должна иметь длину один, одна четверть должна иметь длину два, одна восьмая должна иметь длину три и т.д. Более того, для каждой из этих длин должно быть одинаковое количество серий из "1" и "0".
После доказательства теоремы о составных событиях [12] и теоремы о цугах [14] стало ясно, какие пропорции имеет случайная последовательность. Опираясь на теорему о цугах, стало возможным для создания псевдослучайных последовательностей отказаться от сдвигового регистра Голомба и работы с иррациональными числами. И найти степень соответствия любой бинарной последовательности к множеству случайных бинарных последовательностей.
Но наибольшую дискредитацию официальной теории вероятности наносит ещё один способ слепого набора данных из случайной бинарной пос-ти, который я назвал «Геометрическая бинарная вероятность».
Для математиков признание «Геометрической бинарной вероятности» [10, 11, 13] гораздо более катастрофично, чем признание игры Пенни.
Игра Пенни наглядно опровергает равную вероятность серий в случайной пос-ти [9], в том понимании, в котором это преподносят современные математики (не знающие метрологии) в своих учебниках. Усугубим крах современной школы вероятности, рассказав о способах угадывания сторон подбрасываемой монеты и угадывания выпадений серий равной длины с разной вероятностью. Эти способы либо так же замалчиваются, как и игра Пенни, отечественной школой теории вероятностей, либо действительно эти способы являются прорывным открытием в мировой теории вероятностей. Я дал этим способам название: «Геометрическая бинарная вероятность». О геометрической бинарной вероятности написано в [1, 2, 3, 4, 10, 11, 13].
Ссылки на работы:
- Филатов О. В., Филатов И.О., Макеева Л.Л. и др. «Потоковая теория: из сайта в книгу». Москва, «Век информации», 2014, с.200.
2. Филатов О. В., Филатов И.О. «Закономерность в выпадении монет – закон потоковой последовательности». Германия, Издательский Дом: LAPLAMBERT Academic Publishing, 2015, с. 268.
3. Филатов О. В., Филатов И.О., статья «О закономерностях структуры бинарной последовательности», «Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов», 2014, №5 (95), с. 226 – 233.
4. Филатов О. В., Филатов И.О. Статья «О закономерностях структуры бинарной последовательности (продолжение)», «Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов», 2014. № 6 (96), с. 236-245.
5. Атамалян, Эмма Гарегиновна. Приборы и методы измерения электрических величин: учеб. пос. для втузов / Э. Г. Атамалян. - Москва : Высшая школа, 1982 год.
6. Интернет ресурс «Википедия», https://ru.wikipedia.org , запрос: «Игра Пенни», 31.08.2019 г.
7. Филатов О. В., статья «Расчёт численностей поисковых шаблонов в парадоксе Пенни», «Проблемы современной науки и образования», № 11 (41), 2015 г. стр. 40 – 50.
8. Филатов О. В., статья «Количественный расчёт результатов парадоксальной игры Пенни (управляемая вероятность выпадений серий монеты) на ставках минимальной длины», «Проблемы современной науки и образования», № 17 (99), 2017 г. стр. 6 – 19.
9. Филатов О. В., статья «Managed probability of Penny series against classical probability series of equal length. Not a typical conversion Mises. / Управляемая вероятность выпадения серий Пенни против классической вероятности выпадения серий равной длины. Не типичное преобразование Мизеса», журнал «Проблемы современной науки и образования / Problems of modern science and education», № 29 (71),2016 г. стр. 6 – 18.
10. Филатов О. В., статья «The use of geometric probability to change the probability of finding a series of random deposition coins. / Применение геометрической вероятности для изменения вероятности нахождения серий случайных выпадений монеты», журнал «Проблемы современной науки и образования / Problems of modern science and education», № 22 (64), 2016 г., с. 5-14.
11. Филатов О. В., статья «Частотные и вероятностные свойства случайных бинарных последовательностей. Бинарная геометрическая вероятность», «Проблемы современной науки и образования», №1(134), 2019 г., с.6-19.
12. Филатов О. В., статья «Теорема «О амплитудно-частотной характеристике идеальной бинарной случайной последовательности», «Проблемы современной науки и образования», 2015 г., № 1 (31), с. 5 – 11.
13. Филатов О. В., статья «Не применимость закона геометрической вероятности к случайным бинарным последовательностям», «Проблемы современной науки и образования», № 7 (140), 2019 г., с.5-14.
14. Филатов О. В., статья «Доказательство теоремы: «Формула для цуг из составных событий, образующих случайную бинарную последовательность», «Проблемы современной науки и образования», № 20 (102), 2017 г. с. 6-12.
