Магия математики: Как найти x и зачем это нужно - [67]
Доказательство: Предположим, что y = log>bx. Тогда b>y = x. Прологарифмируем обе части: log b>y = log x. Согласно второму замечательному пределу, y log b = log x. Следовательно, y = (log x)/(log b), что и требовалось доказать.◻
logb x = (log x) / (log 2) = (log x) / (0,301…) ≈ 3,32 log x
Другие лики е
Как и число π, число e широко используется в математике. И, как и π, оно встречается подчас там, где вы совершенно не ожидаете его увидеть. Например, колоколообразная кривая, которую мы уже упоминали в главе 8, имеет формулу
а ее график, изображенный чуть ниже, – наверное, самый важный график в любом статистическом исследовании.
В той же главе 8 мы встречали e в формуле Стирлинга для множества n!:
Позже, в главе 11, на примере e>x и бесконечной последовательности
мы увидим важную связь между числом e и факториальным многочленом.
В частности, при x = 1,
Не правда ли, очень легкий и быстрый способ определить цифры, составляющие число e?
Кстати, о цифрах… Вы наверняка уже заметили, что число e начинается с повторяющейся последовательности цифр
или, как любил повторять один мой преподаватель, «2,7 Эндрю Джексон, Эндрю Джексон», потому что седьмой президент США был избран именно в 1828 году. («Запоминалка» эта, кстати, отлично подходит и студентам-историкам: с помощью первых цифр числа e можно запомнить год избрания Джексона.)[33] Как тут не усомниться в иррациональной природе e? Ведь если бы последовательность 1828 повторялась бесконечно, e было бы обычным рациональным числом. Но нет, дальше идут 6 цифр… 459045… (лично я запомнил их как значения углов равнобедренного прямоугольного треугольника).
Вмешивается e и в вопросы вероятности. Предположим, что раз в неделю вы покупаете лотерейный билет с шансом выиграть приз 1 к 100. Какова вероятность того, что за 100 недель вы что-нибудь да выиграете? Каждую неделю ваш «коэффициент удачи» равен 1/100 = 0,01, а «коэффициент невезения» – 99/100 = 0,99. Так как количество билетов неограниченно (то есть удача на этой неделе никак не зависит от невезения на прошлой), за весь срок получаем
что очень близко
Нет, это не совпадение. Вспомните формулу, в которой мы впервые увидели e>x:
Если мы положим x = –1, то при любом большом значении n получим
Когда n = 100, (0,99)>100 будет примерно равно 1/e. То есть ваши шансы выиграть приз за 100 недель составляют 1 – (1/e) ≈ 64 %.
Одна из самых моих любимых задач, связанных с вероятностью, – задача о сочетании пар. Представьте себе класс, состоящий из n учеников. Учитель раздает им тетрадки с проверенным домашним заданием. Но то ли по рассеянности, то ли от усталости раздает он их как попало, в случайном порядке (то есть тетрадка может попасть как к своему хозяину, так и к любому другому ученику). Каков шанс того, что ни одна из тетрадок не попадет в «правильные» руки? Иными словами, если мы возьмем все числа от 1 до n и «перемешаем» их в произвольном порядке, какова вероятность того, что ни одно из них не совпадет со своей «правильной» позицией? Например, при n = 3 чи́сла 1, 2 и 3 можно «перемешать» 3! = 6 разными способами, но под наши условия подходят только два из них: 231 и 312. Следовательно, для n = 3 нужная нам вероятность составит 2 к 6 или 1 к 3.
С количеством тетрадей, равным n, существует n! возможных способов распределения их между учениками. Количество тех из них, которые соответствуют нашим условиям, обозначим как D>n. Тогда шанс того, что никто из учеников не получит свою тетрадку, составит p>n = D>n/n!. Если n равно 4, то D>n будет равно 9:
И тогда p>4 = D>4/4! = 9/24 = 0,375.
А вот каковы вероятности для других значений n:
С увеличением n значение pn будет все ближе и ближе подбираться к 1/e. И вот что самое удивительное: вероятность попадания тетрадок в руки их законных хозяев совершенно не зависит от количества учеников в классе, будь их десять, сто или миллион. И вероятность эта эти очень-очень близка к величине 1/e.
Но откуда берется это 1/e? В первом нашем представлении, с числом учеников, равным n, возможность каждого из них получить свою тетрадь составляет 1/n, а возможность получить чужую – 1 – (1/n). Возьмем последнюю величину и распространим ее на весь класс:
Почему приблизительно, спросите вы? Да потому что здесь, в отличие от задачи с лотерейными билетами, мы не сталкиваемся с последовательностью независимых друг от друга событий. Количество тетрадок ограничено, поэтому первое же «попадание» учителя в цель немного увеличит шансы второго ученика получить чужую тетрадку (то есть вместо 1/n мы будем иметь уже 1/(n – 1)), а первый же «промах» – немного уменьшит. Но так как и в том и в другом случае вероятность изменяется незначительно, на верности нашего представления это не слишком сказывается.
Точное же значение p>n основывается на бесконечной последовательности для e>x:
Если в этом уравнении мы подставим x = –1, у нас получится
То есть в классе, состоящем из n учеников, вероятность того, что никто из них не получит свою тетрадь, составляет
