Парадокс дней рождения
Парадо́кс дней рожде́ния — утверждение, состоящее в том, что в группе, состоящей из 23 или более человек, вероятность совпадения дней рождения (число и месяц) хотя бы у двух людей превышает 50 %. Например, если в классе 23 ученика или более, то более вероятно то, что у какой-то пары одноклассников дни рождения придутся на один день, чем то, что у каждого будет свой неповторимый день рождения[1]. Впервые эта задача была рассмотрена Рихардом Мизесом в 1939 году[2][3].
Для 57 и более человек вероятность такого совпадения превышает 99 %, хотя 100 % она достигает, согласно принципу Дирихле, только тогда, когда в группе не менее 367 человек (ровно на 1 больше, чем число дней в високосном году; с учётом високосных лет).
Такое утверждение может показаться неочевидным, так как вероятность совпадения дней рождения двух человек с любым днём в году , умноженная на число человек в группе (23), даёт лишь . Это рассуждение неверно, так как число возможных пар значительно превышает число человек в группе (253 > 23). Таким образом, утверждение не является парадоксом в строгом научном смысле: логического противоречия в нём нет, а парадокс заключается лишь в различиях между интуитивным восприятием ситуации человеком и результатами математического расчёта.
![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d2/Birthday_Paradox-ru.svg/400px-Birthday_Paradox-ru.svg.png)
Интуитивное восприятие
[править | править код]В группе из 23 человек вероятность совпадения дней рождения у двух человек столь высока, потому что рассматривается вероятность совпадения дней рождения у любых двух человек в группе. Эта вероятность определяется количеством пар людей, которые можно составить из 23 человек. Так как порядок людей в парах не имеет значения, общее число таких пар равно числу сочетаний из 23 по 2, то есть (23 × 22) / 2 = 253 пары.
В формулировке парадокса речь идёт именно о совпадении дней рождения у каких-либо двух членов группы. Одно из распространённых заблуждений состоит в том, что этот случай путают с другим случаем, на первый взгляд похожим, когда из группы выбирается один человек и оценивается вероятность того, что день рождения каких-либо других членов группы совпадёт с днём рождения выбранного человека. В последнем случае вероятность совпадения значительно ниже.
Расчёт вероятности
[править | править код]Требуется определить вероятность того, что в группе из n человек как минимум у двух из них дни рождения совпадут.
Пусть дни рождения распределены равномерно, то есть примем, что:
- в году 365 дней (нет високосных лет);
- в группе нет людей, заведомо родившихся в один день (например, близнецов);
- рождаемость не зависит от дня недели, времени года и других факторов.
В действительности это не совсем так — в частности, в некоторых странах из-за особенностей работы больниц больше детей рождается в определённые дни недели. Однако неравномерность распределения может лишь увеличить вероятность совпадения дней рождения, но не уменьшить: если бы все люди рождались только в 3 дня из 365, то вероятность совпадения дней рождения была бы очень высокой.
Рассчитаем сначала — вероятность того, что в группе из человек дни рождения всех людей будут различными. Если , то в силу принципа Дирихле вероятность равна нулю. Если же , то будем рассуждать следующим образом. Возьмём наугад одного человека из группы и запомним его день рождения. Затем возьмём наугад второго человека, при этом вероятность того, что у него день рождения не совпадёт с днем рождения первого человека, равна . Затем возьмём третьего человека; при этом вероятность того, что его день рождения не совпадёт с днём рождения одного из первых двух, равна . Рассуждая по аналогии, мы дойдём до последнего человека, для которого вероятность несовпадения его дня рождения со всеми предыдущими будет равна . Перемножая все эти вероятности, получаем вероятность того, что все дни рождения в группе будут различными:
Тогда вероятность того, что хотя бы у двух человек из n дни рождения совпадут, равна
Значение этой функции превосходит 1/2 при , при этом вероятность совпадения равна примерно 50,73 %, а . Список значений n и соответствующих им вероятностей приведён в следующей таблице.
n | p(n) |
---|---|
10 | 12 % |
20 | 41 % |
30 | 70 % |
50 | 97 % |
100 | 99,99996 % |
200 | 99,9999999999999999999999999998 % |
300 | (1 − 7×10−73) × 100 % |
350 | (1 − 3×10−131) × 100 % |
367 | 100 % |
Данную задачу можно переформулировать в терминах классической «задачи о совпадениях». Пусть:
- урна содержит шаров (в данном случае — количество дней в году, принятое равным 365 дням);
- шары пронумерованных числами 1, 2, …, ;
- производится несколько выборок по n шаров из урны (в данном случае n — количество человек в группе);
- изъятые шары возвращаются в урну после каждой выборки;
- выборки считаются упорядоченными, то есть выборки и считаются различными.
Требуется посчитать вероятность события, заключающегося в отсутствии повторений в выборке. Все расчёты аналогичны приведённым выше.
Альтернативный метод
[править | править код]Вероятность совпадения дней рождения у двух человек, входящих в группу из n людей, можно также рассчитать с использованием формул комбинаторики[4]. Представим, что каждый день года — это одна буква в алфавите, и алфавит состоит из 365 букв. Дни рождения n человек могут быть представлены строкой, состоящей из n букв такого алфавита. По формуле Хартли, количество возможных строк равно
Количество возможных строк, в которых буквы не повторяются (размещение из 365 по n), составит
Если строки выбираются случайно (с равномерным распределением), вероятность выбора строки, в которой хотя бы две буквы совпадут, равна
- при и
- при .
Таким образом,
а это выражение эквивалентно представленному выше.
Также общее количество возможных строк можно рассчитать по формуле комбинаторики количества размещений с повторениями А(повт) n/365 = 365n.
Аппроксимации
[править | править код]Экспоненциальная функция
[править | править код]Используя разложение экспоненциальной функции в ряд Тейлора
приведённое выше выражение для можно аппроксимировать следующим образом:
Следовательно:
![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/ru/thumb/e/ef/%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BA_%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%28%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%81_%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B9_%D1%80%D0%BE%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%29.png/290px-%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BA_%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%28%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%81_%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B9_%D1%80%D0%BE%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%29.png)
Заметим, что и упрощённая аппроксимация
как видно по графику, всё ещё даёт достаточную точность.
Приведём ещё одну аппроксимацию.
Вероятность того, что у двух людей дни рождения не совпадают, равна 364/365. В группе из человек пар. Поэтому вероятность при условии независимости этих событий может быть приближена числом
Следовательно, получаем приближение для искомой вероятности p(n):
Пуассоновское приближение
[править | править код]Используя приближение Пуассона для бинома, исходя из предыдущего приближения для , получим чуть больше 50 %:
Расчёт количества человек, при котором вероятность составляет 50 %
[править | править код]Из приведённой ранее формулы выразим n. Затем вместо p(n) подставим 50 % (0,5). В результате получим:
Существует ещё один способ оценки n при вероятности 50 %. Согласно доказанному выше:
Найдём наименьшее n, при котором
или, что то же самое,
Воспользуемся приведённой выше аппроксимацией функции экспоненциальной функцией:
Подставив вместо в выражение , получим
Решая относительно n, получим
Отсюда найдём n и округлим до целого:
- n = 23.
Родившиеся в один день с заданным человеком
[править | править код]Сравним вероятность p(n) с вероятностью того, что в группе из n человек день рождения какого-либо человека из группы совпадёт с днём рождения некоторого заранее выбранного человека, не принадлежащего группе. Эта вероятность равна
![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9f/Birthday_paradox.svg/290px-Birthday_paradox.svg.png)
Ось абсцисс: количество человек n.
Ось ординат: вероятность.
p(n) — вероятность того, что в группе из n человек как минимум у двух из них дни рождения совпадут.
q(n) — вероятностью того, что в группе из n человек день рождения какого‑либо человека из группы совпадёт с днём рождения некоторого заранее выбранного человека, не принадлежащего группе.
Подставляя n = 23, получаем q(n) ≈ 6,12 %. Для того, чтобы вероятность q(n) превысила 50 %, число людей в группе должно быть не менее 253 (q(252) ≈ 49,91 %; q(253) ≈ 50,05 %). Это число больше, чем половина дней в году (365/2 = 182,5); так происходит из-за того, что у остальных членов группы дни рождения могут совпадать между собой, и это уменьшает вероятность q(n). Если выразиться точнее, то это происходит из-за того, что при сложении вероятностей совпадений мы каждый раз вычитаем вероятность совместного появления этих событий, так как события являются совместными и вероятность их совместного появления при сложении учтена дважды. P(A + B) = P(A) + P(B) − P(AB) и т. д с каждым добавлением нового слагаемого.
Обобщения
[править | править код]Совпадение дискретных случайных величин
[править | править код]Описанная задача может быть сформулирована в общем виде:
- даны случайные числа;
- случайные числа распределены равномерно в диапазоне от 1 до d;
- n — количество случайных чисел;
- определить p( n ; d ) — вероятность того, что совпадут хотя бы два числа из заданных.
Если рассуждать таким же образом, как описано выше, можно получить общие решения:
Обратная задача:
- дана p — вероятность того, что совпадают хотя бы два случайных числа;
- известно, что случайные числа распределены равномерно в диапазоне от 1 до d;
- найти n(p;d) — количество случайных чисел.
Решение:
Несколько типов людей
[править | править код]![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a1/2d_birthday.png/220px-2d_birthday.png)
Выше парадокс дней рождения был представлен для одного «типа» людей. Можно обобщить задачу, введя несколько «типов», например, разделив людей на мужчин (m) и женщин (n). Подсчитаем вероятность того, что хотя бы у одной женщины и у одного мужчины совпадают дни рождения (совпадение дней рождения у двух женщин или у двух мужчин не учитываются):
где d = 365 и S2() — числа Стирлинга второго рода. Интересно, что нет однозначного ответа на вопрос о величине n+m для заданной вероятности. Например, вероятность 0,5 даёт как набор из 16 мужчин и 16 женщин, так и набор из 43 мужчин и 6 женщин.
Близкие дни рождения
[править | править код]Другое обобщение парадокса дней рождения состоит в постановке задачи о том, сколько требуется человек для того, чтобы вероятность наличия в группе людей, дни рождения которых различаются не более чем на один день (или на два, три дня и так далее), превысила 50 %. При решении этой задачи используется принцип включения-исключения. Результат (опять-таки в предположении, что дни рождения распределены равномерно) получается следующим:
Максимальное различие дней рождения, количество дней | Необходимое количество людей |
---|---|
1 | 23 |
2 | 14 |
3 | 11 |
4 | 9 |
5 | 8 |
6 | 8 |
7 | 7 |
8 | 7 |
Таким образом, вероятность того, что даже в группе из 7 человек дни рождения хотя бы у двух из них будут различаться не более чем на неделю, превышает 50 %.
Применение
[править | править код]Парадокс дней рождения в общем виде применим к хеш-функциям: если хеш-функция генерирует N‑битное значение, то число случайных входных данных, для которых хеш-коды с большой вероятностью дадут коллизию (то есть найдутся равные хеш-коды, полученные на разных входных данных), равно не 2N, а только около 2N/2. Это наблюдение используется в атаке на криптографические хеш‑функции, получившей название «атака „дней рождения“».
N | Количество различных выходных цепочек (2N) | Вероятность хотя бы одной коллизии (p) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
10−18 | 10−15 | 10−12 | 10−9 | 10−6 | 0,1 % | 1 % | 25 % | 50 % | 75 % | ||
32 | 4,3 × 109 | 2 | 2 | 2 | 2,9 | 93 | 2,9 × 10³ | 9,3 × 10³ | 5,0 × 10⁴ | 7,7 × 10⁴ | 1,1 × 10⁵ |
64 | 1,8 × 1019 | 6,1 | 1,9 × 10² | 6,1 × 10³ | 1,9 × 10⁵ | 6,1 × 10⁶ | 1,9 × 10⁸ | 6,1 × 10⁸ | 3,3 × 10⁹ | 5,1 × 10⁹ | 7,2 × 10⁹ |
128 | 3,4 × 1038 | 2,6 × 1010 | 8,2 × 1011 | 2,6 × 1013 | 8,2 × 1014 | 2,6 × 1016 | 8,3 × 1017 | 2,6 × 1018 | 1,4 × 1019 | 2,2 × 1019 | 3,1 × 1019 |
256 | 1,2 × 1077 | 4,8 × 1029 | 1,5 × 1031 | 4,8 × 1032 | 1,5 × 1034 | 4,8 × 1035 | 1,5 × 1037 | 4,8 × 1037 | 2,6 × 1038 | 4,0 × 1038 | 5,7 × 1038 |
384 | 3,9 × 10115 | 8,9 × 1048 | 2,8 × 1050 | 8,9 × 1051 | 2,8 × 1053 | 8,9 × 1054 | 2,8 × 1056 | 8,9 × 1056 | 4,8 × 1057 | 7,4 × 1057 | 1,0 × 1058 |
512 | 1,3 × 10154 | 1,6 × 1068 | 5,2 × 1069 | 1,6 × 1071 | 5,2 × 1072 | 1,6 × 1074 | 5,2 × 1075 | 1,6 × 1076 | 8,8 × 1076 | 1,4 × 1077 | 1,9 × 1077 |
В белых ячейках указано количество человек в группе, при котором коллизия произойдёт с заданной вероятностью (по аналогии с парадоксом количество выходных цепочек равно 365).
Сходный математический аппарат используется для оценки размера популяции рыб, обитающих в озёрах. Метод называется «capture-recapture» («поймать — поймать снова»). Действительно, если каждую пойманную рыбу помечать и отпускать, то вероятность поймать помеченную рыбу будет расти нелинейно (в соответствии с приведённым выше графиком) с ростом количества попыток. Размер популяции грубо может быть оценён как квадрат числа попыток, совершаемых до вылавливания первой помеченной рыбы.
Решение задачи в общем виде находит применение во многих разделах математики, например, в недетерминированных алгоритмах факторизации. Так, одно из самых простых объяснений
Обратные задачи
[править | править код]- Поиск наименьшего числа n, при котором вероятность p(n) больше заданного числа p.
- Поиск наибольшего числа n, при котором вероятность p(n) меньше заданного числа p.
Пользуясь формулой, приведённой выше, получаем:
p | n | n↓ | p(n↓) | n↑ | p(n↑) |
---|---|---|---|---|---|
0,01 | 0,14178√365 = 2,70864 | 2 | 0,00274 | 3 | 0,00820 |
0,05 | 0,32029√365 = 6,11916 | 6 | 0,04046 | 7 | 0,05624 |
0,1 | 0,45904√365 = 8,77002 | 8 | 0,07434 | 9 | 0,09462 |
0,2 | 0,66805√365 = 12,76302 | 12 | 0,16702 | 13 | 0,19441 |
0,3 | 0,84460√365 = 16,13607 | 16 | 0,28360 | 17 | 0,31501 |
0,5 | 1,17741√365 = 22,49439 | 22 | 0,47570 | 23 | 0,50730 |
0,7 | 1,55176√365 = 29,64625 | 29 | 0,68097 | 30 | 0,70632 |
0,8 | 1,79412√365 = 34,27666 | 34 | 0,79532 | 35 | 0,81438 |
0,9 | 2,14597√365 = 40,99862 | 40 | 0,89123 | 41 | 0,90315 |
0,95 | 2,44775√365 = 46,76414 | 46 | 0,94825 | 47 | 0,95477 |
0,99 | 3,03485√365 = 57,98081 | 57 | 0,99012 | 58 | 0,99166 |
Наилучшая позиция
[править | править код]Пусть в комнате находятся n - 1 человек, и их дни рождения различны. Пусть g(n) — вероятность того, что день рождения вошедшего человека совпадает с днём рождения кого‑либо из присутствующих в комнате. Требуется найти значение n, при котором значение функции g(n) максимально.
Решение сводится к нахождению максимального значения выражения
- p(n) - p(n-1).
Используя приведённую выше формулу для p(n), получим n = 20.
Среднее число людей
[править | править код]Рассмотрим другую задачу. Сколько в среднем нужно людей для того, чтобы хотя бы у двух из них совпали дни рождения?
Эта проблема имела отношение к алгоритмам хеширования и была исследована Дональдом Кнутом. Оказывается, что интересующая нас случайная величина имеет математическое ожидание, равное
где
Функция
была исследована Рамануджаном. Он же получил для этой функции следующее асимптотическое разложение:
При M = 365 среднее число людей равно
Это число немного больше, чем число людей, обеспечивающих вероятность 50 %. Как ни удивительно, необходимое число людей равно M + 1 = 366 (у 365 людей дни рождения могут распределиться по каждому из 365 дней года без совпадений), хотя в среднем нужно лишь 25.
См. также
[править | править код]Примечания
[править | править код]- ↑ Мазур, 2017, с. 116.
- ↑ Мазур, 2017, с. 119.
- ↑ Миронкин В. О., Чухно А. Б. Об одном обобщении парадокса «дней рождения» . Дата обращения: 30 марта 2020. Архивировано 9 июля 2020 года.
- ↑ Мазур, 2017, с. 117.
Литература
[править | править код]- Кемени Дж., Снелл Дж., Томпсон Дж. Введение в конечную математику = Introduction to Finite Mathematics. — Издательство иностранной литературы, 1963. — 488 с.
- Козлов М. В. Элементы теории вероятностей в примерах и задачах. — Издательство Московского университета, 1990 год. — ISBN 5-211-00312-8.
- Мазур, Джозеф. Задача о дне рождения // Игра случая. Математика и мифология совпадения. — Альпина нон-фикшн, 2017. — С. 116—123. — 292 с. — ISBN 978-5-91671-636-8.
- Секей Г. Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике. — РХД, 2003 год. — ISBN 5-93972-150-8.
- Ширяев А. Н. Вероятность-1. — МЦНМО, 2007 год. — ISBN 978-5-94057-036-3.
- Goldberg S. A Direct Attack on a Birthday Problem (англ.) // Mathematical Mathematics Magazine. — Май 1976 года. — Iss. 49. — P. 130—132.
- Mosteller F. Understanding the Birthday Problem (англ.) // The Mathematics Teacher. — Май 1962 года. — P. 322—325.
Ссылки
[править | править код]- Парадоксы теории вероятностей.
- Сравнительный обзор алгоритмов PGP. Парадокс «дней рождения» и стойкость криптографии.
- Eurobirthdays 2012 года (англ.). Практический пример.
В статье есть список источников, но не хватает сносок. |