المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر
زكاة الفطرة
2024-11-05
زكاة الغنم
2024-11-05
زكاة الغلات
2024-11-05
تربية أنواع ماشية اللحم
2024-11-05
زكاة الذهب والفضة
2024-11-05
ماشية اللحم في الولايات المتحدة الأمريكية
2024-11-05


Run  
  
2263   02:48 صباحاً   date: 31-3-2021
Author : Bloom, D. M.
Book or Source : "Probabilities of Clumps in a Binary Sequence (and How to Evaluate Them Without Knowing a Lot)." Math. Mag. 69
Page and Part : ...


Read More
Date: 11-2-2021 1081
Date: 20-4-2021 1082
Date: 15-3-2021 2485

Run

A run is a sequence of more than one consecutive identical outcomes, also known as a clump.

Let R_p(r,n) be the probability that a run of r or more consecutive heads appears in n independent tosses of a coin (i.e., n Bernoulli trials). This is equivalent to repeated picking from an urn containing two distinguishable objects with replacement after each pick. Let the probability of obtaining a head be 0<p<1. Then there is a beautiful formula for R_p(r,n) given in terms of the coefficients of the generating function

 F_p(r,s)=(p^rs^r(1-ps))/(1-s+(1-p)p^rs^(r+1))=sum_(i=r)^inftyc_i^ps^i

(1)

(Feller 1968, p. 300). Then

 R_p(r,n)=sum_(i=r)^nc_i^p.

(2)

The following table gives the triangle of numbers 2^nR_(1/2)(r,n) for n=1, 2, ... and r=1, 2, ..., n (OEIS A050227).

Sloane A000225 A008466 A050231 A050233        
n
1 2 3 4 5 6 7 8
1 1 0 0 0 0 0 0 0
2 3 1 0 0 0 0 0 0
3 7 3 1 0 0 0 0 0
4 15 8 3 1 0 0 0 0
5 31 19 8 3 1 0 0 0
6 63 43 20 8 3 1 0 0
7 127 94 47 20 8 3 1 0
8 255 201 107 48 20 8 3 1

The special case r=2 gives the sequence

 R_(1/2)(2,n)=2^(n+1)-F_(n+3),

(3)

where F_n is a Fibonacci number. Similarly, the probability that no k consecutive tails will occur in n tosses is given by F_(n+2)^((k))/2^n, where F_l^((k)) is a Fibonacci k-step number.

Feller (1968, pp. 278-279) proved that for w(n)=1-R_(1/2)(3,n),

 lim_(n->infty)w(n)alpha^(n+1)=beta,

(4)

where

alpha = (x^3+2x^2+4x-8)_1

(5)

= 1.087378025...

(6)

(OEIS A086253) is the positive root of the above polynomial and

beta = (2-alpha)/(4-3alpha)

(7)

= (11x^3-22x^2+12x-2)_1

(8)

= 1.236839844...

(9)

(OEIS A086254) is the positive root of the above polynomial. The corresponding constants for a run of k>1 heads are alpha_k, the smallest positive root of

 1-x+(1/2x)^(k+1)=0,

(10)

and

 beta_k=(2-alpha)/(k+1-kalpha_k).

(11)

These are modified for unfair coins with P(H)=p and P(T)=q=1-p to , the smallest positive root of

 1-x+qp^kx^(k+1)=0,

(12)

and

(13)

(Feller 1968, pp. 322-325).

Given n Bernoulli trials with a probability of success (heads) p, the expected number of tails is n(1-p), so the expected number of tail runs >=1 is  approx n(1-p)p. Continuing,

 N_R=n(1-p)p^R

(14)

is the expected number of runs >=R. The longest expected run is therefore given by

 R=log_(1/p)[n(1-p)]

(15)

(Gordon et al. 1986, Schilling 1990). Given m 0s and n 1s, the number of possible arrangements with u runs is

 f_u={2(m-1; k-1)(n-1; k-1)   u=2k; (m-1; k)(n-1; k-1)+(m-1; k-1)(n-1; k)   u=2k+1

(16)

for k an integer, where (n; k) is a binomial coefficient (Johnson and Kotz 1968, p. 268). Then

(17)

Now instead consider picking of N objects without replacement from a collection of N containing m indistinguishable objects of one type and k indistinguishable objects of another. Let N(r;m,k) denote the number of permutations of these objects in which no r-run occurs. For example, there are 6 permutations of two objects of type A and two of type B. Of these, AABBABBABAAB, and BBAA contain runs of length two, so N(2;2,2)=2. In general, the probability that an r-run does occur is given by

 P(r;m,k)=1-(N(r;m,k))/((m+k; k)),

(18)

where (a; b) is a binomial coefficient. Bloom (1996) gives the following recurrence sequence for N(r;m,k),

 N(r;m,k)=e(r;m,k)+sum_(i=0)^(r-1)N(r;m-1,k-i)-sum_(i=1)^(r-1)N(r;m-r,k-i),

(19)

where N(r,m,k)=0 for m or k negative and

 e(r;m,k)={1   if m=0 and 0<=k<r; -1   if m=r and 0<=k<r; 0   otherwise.

(20)

Another recurrence which has only a fixed number of terms is given by

 N(r;m,k)=N(r;m-1,k)+N(r;m,k-1)-N(r;m-r,k-1)-N(r;m-1,k-r)+N(r;m-r,k-r)+e_r^*(m,k),

(21)

where

 e_r^*(m,k)={1   if (m,k)=(0,0) or (r,r); -1   if (m,k)=(0,r) or (r,0); 0   otherwise

(22)

(Goulden and Jackson 1983, Bloom 1996).

These formulas can be used to calculate the probability of obtaining a run of n cards of the same color in a deck of 52 cards. For N=1, 2, ..., this yields the sequence 1, 247959266474051/247959266474052, ... (OEIS A086439 and A086440). Normalizing by multiplying by (52; 26) gives 495918532948104, 495918532948102, 495891608417946, 483007233529142, ... (OEIS A086438). The result

 P(6;26,26)=(2740784175881)/(5903792058906)=0.46424...

(23)

disproves the assertion of Gardner (1982) that "there will almost always be a clump of six or seven cards of the same color" in a normal deck of cards.

Bloom (1996) gives the expected number of noncontiguous r-runs (i.e., split the sequence into maximal clumps of the same value and count the number of such clumps of length >=r) in a sequence of m 0s and n 1s as

 E(n,m,r)=((m+1)(n)_r+(n+1)(m)_r)/((m+n)_r),

(24)

where (a)_n is the falling factorial. For m>10u has an approximately normal distribution with mean and variance

mu_u = 1+(2mn)/(m+n)

(25)

sigma_u^2 = (2mn(2mn-m-n))/((m+n)^2(m+n-1)).

(26)


REFERENCES:

Bloom, D. M. "Probabilities of Clumps in a Binary Sequence (and How to Evaluate Them Without Knowing a Lot)." Math. Mag. 69, 366-372, 1996.

Feller, W. An Introduction to Probability Theory and Its Application, Vol. 1, 3rd ed. New York: Wiley, 1968.

Finch, S. R. "Feller's Coin Tossing Constants." §5.11 in Mathematical Constants. Cambridge, England: Cambridge University Press, pp. 339-342, 2003.

Gardner, M. Aha! Gotcha: Paradoxes to Puzzle and Delight. New York: W. H. Freeman, p. 124, 1982.

Godbole, A. P. "On Hypergeometric and Related Distributions of Order k." Commun. Stat.: Th. and Meth. 19, 1291-1301, 1990.

Godbole, A. P. and Papastavridis, G. (Eds.). Runs and Patterns in Probability: Selected Papers. New York: Kluwer, 1994.

Gordon, L.; Schilling, M. F.; and Waterman, M. S. "An Extreme Value Theory for Long Head Runs." Prob. Th. and Related Fields 72, 279-287, 1986.

Goulden, I. P. and Jackson, D. M. Combinatorial Enumeration. New York: Wiley, 1983.

Johnson, N. and Kotz, S. Discrete Distributions. New York: Wiley, 1968.

Mood, A. M. "The Distribution Theory of Runs." Ann. Math. Statistics 11, 367-392, 1940.

Philippou, A. N. and Makri, F. S. "Successes, Runs, and Longest Runs." Stat. Prob. Let. 4, 211-215, 1986.

Schilling, M. F. "The Longest Run of Heads." Coll. Math. J. 21, 196-207, 1990.

Schuster, E. F. In Runs and Patterns in Probability: Selected Papers (Ed. A. P. Godbole and S. Papastavridis). Boston, MA: Kluwer, pp. 91-111, 1994.

Sloane, N. J. A. Sequences A000225/M2655, A008466, A050227, A050231, A050232, A050233, A086253, A086254, A086438, A086439, and A086440 in "The On-Line Encyclopedia of Integer Sequences."




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.