張遠南:福建福州人,中學數學特級教師,著名科普作家,曾獲全國優(yōu)秀科技輔導員、蘇步青數學教育獎(個人)、國務院特殊津貼獎,現(xiàn)任福建數學會常務理事、福建初等數學研究會常務理事、福建中學數學教學研究會副理事長。
常言道:“三個臭皮匠,頂個諸葛亮.”這是對人多辦法多,人多智慧高的一種贊譽.但是,當人們得知這一富有哲理的話語,可以用概率的理論定量地加以證明時,一定都會對此深感意外!
為了讓同學們確信這一點,我們先介紹一下兩個事件的獨立性概念:如果一個事件的出現(xiàn)與另一個事件的出現(xiàn)無關,我們就說這兩個事件是相互獨立的.例如,甲的思維與乙的思維,只要沒有預先商討過,便是獨立的;又如兩次射擊,第一次射擊命中與第二次射擊命中也是相互獨立的.假定我們用AB表示事件A與事件B同時發(fā)生,那么當事件A與B互相獨立時,我們有:P(AB)=P(A)·P(B).事實上,這個結論可以從圖1直觀地反映出來.對于3個以上的兩兩獨立事件,類似地我們有:P(AB…C)=P(A)·P(B)…P(C).
現(xiàn)在回到3個“臭皮匠”的問題.假定“臭皮匠”A獨立解決問題的把握為P(A),“臭皮匠”B和C獨立解決問題的把握分別為P(B)和P(C).如果“臭皮匠”只有兩個,那么某一問題能被兩者之一解決的可能性有多大呢?讓我們仍從圖形的分析開始吧!為方便起見,我們用陰影區(qū)域的面積表示相應事件的概率(如圖2所示).那么,從圖中我們立即看到:
P(A或B)=P(A)+P(B)-P(AB).
注意到“臭皮匠”們對問題的思考是各自獨立的,這樣我們又有:
P(A或B)=P(A)+P(B)-P(A)·P(B).
重復使用上面的公式,就能得到一個問題被3個“臭皮匠”之一解決的可能性大小的計算式:P(A或B或C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(A)P(B)-P(B)P(C)-P(C)P(A)+P(A)P(B)P(C).
舉個例子來說,若P(A)=0.45,P(B)=0.55,P(C)=0.60,即3人的解題把握都大致只有一半,但當他們總體解題時,能被3人之一解出的可能為:P(A或B或C)=0.45+0.55+0.60-0.45×0.55-0.55×0.60-0.60×0.45+0.45×0.55×0.60=0.901.
看,3個并不聰明的“臭皮匠”居然有90%以上的把握解出問題,聰明的“諸葛亮”也不過如此!
上面我們是從“臭皮匠”們解題把握的大小來分析的.其實,如果從他們不能解決問題的角度來分析,所得的結果將更簡潔、更精辟.事實上,如果某一事件出現(xiàn)的概率為P,那么該事件不出現(xiàn)的概率必定為(1-P).這樣,3個“臭皮匠”同時不能解決問題的概率為[1-P(A)]·[1-P(B)]·[1-P(C)].用全部可能的1,減去都不能解決的可能性,當然就得到至少有一人解決的可能性,即P(A或B或C)=1-[1-P(A)]·[1-P(B)]·[1-P(C)].式子展開的結果跟前面的公式是一樣的,但計算要簡單得多,如上例:P(A或B或C)=1-[1-0.45]·[1-0.55]·[1-0.60]=1-0.55×0.45×0.40=0.901.而且,當“臭皮匠”的人數增多時,這種算法的優(yōu)勢將更加明顯,若此時用前一種算法計算將會不勝其煩.
又如,10個剛參加軍訓的學生,每人打靶的命中率都只有0.3,這樣的命中率應該說是很低的了.但如果朝同一目標射擊,那么根據上面的式子,目標被擊中的概率為P=1-(0.7)10≈0.97.也就是說,目標基本上會被擊中.可見人多不僅智慧高,而且力量大,“三個臭皮匠,頂個諸葛亮”所言并不過分.