幾何的確率

同義語:幾何確率geometric probability

概要

幾何的確率(geometric probability)とは、面積が正で有限の図形の中にどこも同じ出やすさで点を選ぶとき、点が部分の図形に入る確率を面積の比で決めるものである(線分なら長さ、空間なら体積の比)。独立に $[0,1]$ の一様分布に従う $X$、$Y$ の組は正方形の中の一様な点で、事象の確率は不等式の表す領域の面積になる。この見方で、$0\le a\le1$ のとき $P(\lvert X-Y\rvert\le a)=1-(1-a)^2$(待ち合わせの問題)、長さ $1$ の棒を独立に一様に選んだ 2 か所で折った 3 本で三角形が作れる確率は $\frac14$ であることを示す。1 か所で折ってから長い方を折ると確率は $2\log2-1$ に変わり、半径を一様に選んだ点は円の中の一様な点でないなど、「無作為」の意味で答が変わる。

$$\newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{div}[0]{\mathbin{÷}} \newcommand{N}[0]{\mathbb{N}} \newcommand{Q}[0]{\mathbb{Q}} \newcommand{R}[0]{\mathbb{R}} \newcommand{Z}[0]{\mathbb{Z}} $$

前提知識: 確率の定義と条件付き確率, 確率密度関数と連続型確率変数, 定積分と面積

高校での出発点:長さや面積で確率を測る

さいころの確率は「場合の数の比」で求めた。すべての場合が同様に確からしく、場合が有限個だからである(確率の定義と条件付き確率)。ところが「$0$ と $1$ の間の実数をでたらめに 1 つ選ぶ」ときは、場合が無限にあり、1 つ 1 つの値の確率は $0$ になる(確率密度関数と連続型確率変数)。そこで、場合の数の代わりに 長さ や 面積 の比で確率を測る。まず 2 つの例で考え方を確かめる。

数直線の上の点
  1. $0$ 以上 $1$ 以下の実数 $X$ を、どこも同じ出やすさで選ぶ。「どこも同じ出やすさ」を「区間に入る確率はその区間の長さに比例する」と読むと、全体の長さが $1$ なので、確率は区間の長さそのものである。たとえば
    $$ P\Bigl(\frac13\le X\le\frac34\Bigr)=\frac34-\frac13=\frac9{12}-\frac4{12}=\frac5{12} $$
    である。
  2. バスが $10$ 分おきに来る停留所に、時刻表を見ずにでたらめな時刻に着く。前のバスが出てから着くまでの時間を $T$ 分とすると、$T$ は $0$ 以上 $10$ 以下のどこも同じ出やすさの値と考えられる。$3$ 分以内にバスが来るのは $7\le T\le10$ のときで、この区間の長さは $3$、全体の長さは $10$ なので、確率は
    $$ \frac{3}{10} $$
    である。
円の中の点

半径 $1$ の円の内部に、どこも同じ出やすさで点を 1 つ打つ。「どこも同じ出やすさ」を「図形に入る確率はその図形の面積に比例する」と読むと、中心から $\frac12$ 以内に点が入る確率は、半径 $\frac12$ の円と半径 $1$ の円の面積の比で
$$ \frac{\pi\cdot\bigl(\frac12\bigr)^2}{\pi\cdot1^2}=\frac{\ \frac\pi4\ }{\pi}=\frac14 $$
である。半径は半分なのに、確率は $\frac12$ ではなく $\frac14$ になる。面積は半径の 2 乗に比例するからである。

ex-gpr-disk の「$\frac12$ ではなく $\frac14$」は、この記事の後半でもう一度出てくる(ex-gpr-cx-radius)。この記事で答える問いは次の 3 つである。

  1. 「長さや面積の比で確率を決める」とは、正確には何を仮定することか。→ def-gpr-geom、prop-gpr-independent
  2. 2 人が 1 時間のうちにでたらめな時刻に来て、先に来た人が $15$ 分だけ待つとき、会える確率はいくらか。→ thm-gpr-meeting
  3. 長さ $1$ の棒をでたらめな 2 か所で折って 3 本にするとき、3 本で三角形が作れる確率はいくらか。→ thm-gpr-stick
    高校の計算この記事の言葉大学の言葉
    区間の長さの比線分の上の一様な点一様分布(長さの測度を全体の長さで割ったもの)
    図形の面積の比図形の中の一様な点平面の図形の上の一様分布
    2 つの乱数の組 $(X,Y)$正方形の中の一様な点独立な確率変数の同時分布(積測度)
    不等式の表す領域の面積事象の確率事象の測度

幾何的確率の定義

図形の中の一様な点

ex-gpr-line と ex-gpr-disk で使った考え方を、定義としてまとめる。

一様な点と幾何的確率

平面の図形 $\Omega$ の面積 $\lvert\Omega\rvert$ が正で有限であるとする。$\Omega$ の中にでたらめに選ぶ点 $Z$ が、$\Omega$ に含まれる図形 $A$(面積が定まるもの)について
$$ P(Z\in A)=\frac{\lvert A\rvert}{\lvert\Omega\rvert} $$
を満たすとき、$Z$ を $\Omega$ の中の 一様な点 といい、「$Z$ は $\Omega$ の上の一様分布に従う」という。ここで $\lvert A\rvert$ は $A$ の面積である。このように、長さ・面積・体積の比で決める確率を 幾何的確率(幾何確率)という。
数直線の区間 $\Omega=[\alpha,\beta]$($\alpha<\beta$)では面積の代わりに長さを使い、$\Omega$ の中の区間 $[c,d]$ について $P(c\le Z\le d)=\dfrac{d-c}{\beta-\alpha}$ とする。空間の図形では体積を使う。

定義から、次の 2 つがすぐ分かる。

  • 面積が $0$ の図形(点、線分、連続な関数のグラフのような曲線)に入る確率は $0$ である。したがって、不等式の $<$ と $\le$ を入れかえても確率は変わらない。たとえば $P(X< Y)$ と $P(X\le Y)$ は、対角線 $X=Y$ の面積が $0$ なので等しい。
  • $A$ と $B$ が重ならない(共通部分の面積が $0$ の)図形なら、面積は足し算できるので $P(Z\in A\cup B)=P(Z\in A)+P(Z\in B)$ である。確率の加法定理は、面積の足し算そのものになる。
    以下では、主に一辺 $1$ の正方形 $\Omega=[0,1]\times[0,1]$ を使う。$\lvert\Omega\rvert=1$ なので、確率は領域の面積そのものである。
正方形の中の領域の確率

$(X,Y)$ を正方形 $[0,1]\times[0,1]$ の中の一様な点とする。
(1) $P\bigl(X+Y\le\frac12\bigr)$。領域 $x\ge0$、$y\ge0$、$x+y\le\frac12$ は、直角をはさむ 2 辺が $\frac12$ の直角三角形なので、面積は $\frac12\cdot\frac12\cdot\frac12=\frac18$ である。確率は $\frac18$ である。
(2) $P(X< Y)$。領域 $x< y$ は、正方形を対角線で分けた一方の直角三角形で、面積は $\frac12$ である。確率は $\frac12$ である。
(3) $P\bigl(XY\le\frac12\bigr)$。$0\le x\le\frac12$ なら、どの $y\in[0,1]$ でも $xy\le\frac12\cdot1=\frac12$ なので、この部分の面積は $\frac12$ である。$\frac12< x\le1$ なら、条件は $y\le\frac1{2x}$ で、$\frac1{2x}<1$ である。この部分の面積は、曲線 $y=\frac1{2x}$ の下の面積(定積分と面積)で
$$ \int_{1/2}^1\frac1{2x}\,dx=\frac12\Bigl[\log x\Bigr]_{1/2}^1=\frac12\Bigl(0-\log\frac12\Bigr)=\frac12\log2 $$
である。合わせて、確率は
$$ \frac12+\frac12\log2=0.8465\ldots $$
である。領域が曲線で囲まれていても、面積を定積分で求めれば確率が求まる。

2 つの独立な乱数と正方形

「$0$ と $1$ の間の乱数を 2 つ、互いに影響しないように引く」ことを、正方形の中の一様な点として扱ってよい理由を確かめる。

正方形の中の一様な点の座標

$(X,Y)$ を正方形 $[0,1]\times[0,1]$ の中の一様な点とする。
(1) $X$ は区間 $[0,1]$ の上の一様分布に従う。$Y$ も同じである。
(2) $0\le a\le b\le1$、$0\le c\le d\le1$ のとき、事象「$a\le X\le b$」と事象「$c\le Y\le d$」は独立である。つまり
$$ P(a\le X\le b\text{ かつ }c\le Y\le d)=P(a\le X\le b)\,P(c\le Y\le d) $$
が成り立つ。

帯と長方形の面積
  1. 事象「$a\le X\le b$」は、点 $(X,Y)$ が縦長の長方形 $[a,b]\times[0,1]$ に入ることである。この長方形の面積は $(b-a)\cdot1=b-a$ なので、def-gpr-geom により $P(a\le X\le b)=b-a$ である。これは $X$ が $[0,1]$ の上の一様分布に従うことである。$Y$ については横長の長方形 $[0,1]\times[c,d]$ を使えば同じである。
  2. 左辺の事象は、点 $(X,Y)$ が長方形 $[a,b]\times[c,d]$ に入ることである。その面積は $(b-a)(d-c)$ なので、左辺は $(b-a)(d-c)$ である。(1) により右辺も $(b-a)(d-c)$ なので、両辺は等しい。これは事象の独立の定義(確率の定義と条件付き確率)の等式である。$\square$
長方形の確率を掛け算で求める

$P\bigl(X\le\frac12\text{ かつ }Y\le\frac13\bigr)$ は、長方形 $\bigl[0,\frac12\bigr]\times\bigl[0,\frac13\bigr]$ の面積 $\frac12\cdot\frac13=\frac16$ である。これは $P\bigl(X\le\frac12\bigr)P\bigl(Y\le\frac13\bigr)=\frac12\cdot\frac13$ に等しい。

prop-gpr-independent の逆向きに、「$X$ と $Y$ が独立に $[0,1]$ の上の一様分布に従う」とは、点 $(X,Y)$ が正方形の中の一様な点であることと定める。長方形については (2) の等式で確率が決まり、一般の領域の面積は長方形をたくさん並べて近づけて求める(区分求積と積分の定義 と同じ考え方)ので、この決め方は独立性と矛盾しない。一般の領域について、長方形の確率から領域の確率がただ 1 通りに決まることは、大学の測度論の結果で、この記事では証明しない(rem-gpr-measure)。
区間 $[0,T]$ の上の一様分布に従う量は、$[0,1]$ の上の一様分布に従う $X$ を $T$ 倍した $TX$ で表せる。$P(c\le TX\le d)=P\bigl(\frac cT\le X\le\frac dT\bigr)=\frac{d-c}T$ だからである。以下では、時間の長さを $T$ で割って $[0,1]$ に直してから考える。

主定理 1:待ち合わせの問題

2 人が午後 5 時から 6 時の間に会う約束をした。2 人はそれぞれ、この 1 時間のうちのでたらめな時刻に、互いに影響せずに来る。先に来た人は $15$ 分だけ待ち、相手が来なければ帰る。2 人が会える確率はいくらか(GS06 §2.2 の Example 2.16 は、同じ設定で、先に来た人の待ち時間の分布を求めている)。
時間を $60$ 分で割って、2 人の来る時刻を $X$、$Y$($0\le X,Y\le1$)とする。$X$ と $Y$ は独立に $[0,1]$ の上の一様分布に従うので、点 $(X,Y)$ は正方形の中の一様な点である。$15$ 分は $\frac{15}{60}=\frac14$ である。2 人が会えるのは、来た時刻の差が $\frac14$ 以下のとき、つまり $\lvert X-Y\rvert\le\frac14$ のときである。

待ち合わせの確率

$X$、$Y$ が独立に $[0,1]$ の上の一様分布に従うとき、$0\le a\le1$ について
$$ P(\lvert X-Y\rvert\le a)=1-(1-a)^2 $$
である。

余事象の 2 つの直角三角形

方針:会えない領域の面積を求めて、正方形の面積 $1$ から引く。
段 1(領域)。事象「$\lvert X-Y\rvert\le a$」は、点 $(X,Y)$ が正方形の中の領域 $D=\{(x,y)\mid -a\le x-y\le a\}$ に入ることである。$D$ は、2 本の直線 $y=x+a$ と $y=x-a$ にはさまれた帯である(図 1)。
段 2(余事象)。正方形のうち $D$ に入らない部分は、$y>x+a$ の部分と $y< x-a$ の部分の 2 つで、重ならない。
段 3($y< x-a$ の部分)。この部分は、3 点 $(a,0)$、$(1,0)$、$(1,1-a)$ を頂点とする直角三角形である。実際、$y\ge0$ と $y< x-a$ から $x>a$ であり、$x\le1$ から $y<1-a$ である。直角をはさむ 2 辺の長さは $1-a$ と $1-a$ なので、面積は $\frac12(1-a)^2$ である。
段 4($y>x+a$ の部分)。直線 $y=x$ に関して折り返すと($x$ と $y$ を入れかえると)、段 3 の三角形に重なる。折り返しで面積は変わらないので、面積は $\frac12(1-a)^2$ である。
段 5(まとめ)。会えない部分の面積は $\frac12(1-a)^2+\frac12(1-a)^2=(1-a)^2$ である。正方形の面積は $1$ なので、$D$ の面積は $1-(1-a)^2$ であり、def-gpr-geom により $P(\lvert X-Y\rvert\le a)=1-(1-a)^2$ である。$a=0$ なら $D$ は対角線(面積 $0$)で確率 $0$、$a=1$ なら $D$ は正方形全体で確率 $1$ となり、式もそれぞれ $0$、$1$ を与える。$\square$

正方形の中の点 x, y が、青い帯 |x − y| ≤ 1/4 に入れば 2 人は会え、斜線の 2 つの直角三角形に入れば会えないことを見る図 正方形の中の点 x, y が、青い帯 |x − y| ≤ 1/4 に入れば 2 人は会え、斜線の 2 つの直角三角形に入れば会えないことを見る図

15 分待つ場合と 20 分待つ場合
  1. $15$ 分待つ場合は $a=\frac14$ で、
    $$ P\Bigl(\lvert X-Y\rvert\le\frac14\Bigr)=1-\Bigl(1-\frac14\Bigr)^2=1-\frac9{16}=\boxed{\frac7{16}} $$
    である。会えない確率 $\frac9{16}$ は、図 1 の斜線の 2 つの直角三角形(直角をはさむ辺が $\frac34$)の面積の和 $2\cdot\frac12\cdot\bigl(\frac34\bigr)^2=\frac9{16}$ である。
  2. $20$ 分待つ場合は $a=\frac{20}{60}=\frac13$ で、
    $$ 1-\Bigl(1-\frac13\Bigr)^2=1-\frac49=\frac59 $$
    である。待つ時間を $15$ 分から $20$ 分に延ばすと、会える確率は $\frac7{16}=0.4375$ から $\frac59=0.555\ldots$ に上がる。
  3. 会える確率を $\frac12$ 以上にするには、何分待てばよいか。$1-(1-a)^2\ge\frac12$ は $(1-a)^2\le\frac12$ と同じで、$0\le a\le1$ では $1-a\le\frac1{\sqrt2}$、つまり
    $$ a\ge1-\frac1{\sqrt2}=0.2928\ldots $$
    である。$60$ 分を掛けると約 $17.6$ 分である。1 時間の $\frac14$ にあたる $15$ 分待っても、会える確率は $\frac12$ に届かない。
待つ時間が 2 人で違う場合

1 人目(来る時刻 $X$)は先に来たら $10$ 分待ち、2 人目(来る時刻 $Y$)は先に来たら $20$ 分待つとする。会えるのは $-\frac13\le Y-X\le\frac16$ のときで、会える確率は $\frac{31}{72}=0.430\ldots$ である。2 人とも $15$ 分待つ場合の $\frac7{16}=0.4375$ よりわずかに小さい。

領域と面積の計算を開く

会えるのは、$X\le Y$ なら $Y-X\le\frac16$、$Y< X$ なら $X-Y\le\frac13$ のときで、まとめると $-\frac13\le Y-X\le\frac16$ である。会えない部分は、$Y-X>\frac16$ の直角三角形(直角をはさむ辺が $\frac56$)と $X-Y>\frac13$ の直角三角形(直角をはさむ辺が $\frac23$)で、prf-gpr-meeting の段 3 と同じ理由で、会える確率は

$$1-\frac12\Bigl(\frac56\Bigr)^2-\frac12\Bigl(\frac23\Bigr)^2=1-\frac{25}{72}-\frac{16}{72}=\frac{31}{72}$$

である。

thm-gpr-meeting は、2 人の時刻の差 $Z=\lvert X-Y\rvert$ の分布関数が $F(a)=P(Z\le a)=1-(1-a)^2$($0\le a\le1$)であることを言っている。分布関数を微分すると密度関数が得られる(確率密度関数と連続型確率変数 の主定理)ので、$Z$ の密度は $f(a)=F'(a)=2(1-a)$ である。

時刻の差の平均

$Z=\lvert X-Y\rvert$ の密度 $f(a)=2(1-a)$($0\le a\le1$)を使うと、期待値は
$$ E(Z)=\int_0^1a\cdot2(1-a)\,da=\Bigl[a^2-\frac23a^3\Bigr]_0^1=1-\frac23=\frac13 $$
である。1 時間のうちにでたらめに来る 2 人の時刻の差は、平均して $20$ 分である。

分散も求める計算を開く

$E(Z^2)=\displaystyle\int_0^1a^2\cdot2(1-a)\,da=\Bigl[\frac23a^3-\frac12a^4\Bigr]_0^1=\frac16$ なので、$V(Z)=\dfrac16-\Bigl(\dfrac13\Bigr)^2=\dfrac1{18}$ である。

主定理 2:棒を折って三角形を作る

長さ $1$ の棒に、でたらめに 2 か所の印を付け、そこで折って 3 本にする。2 か所の位置 $X$、$Y$ は、独立に $[0,1]$ の上の一様分布に従うとする。3 本で三角形が作れる確率を求める(GS06 §2.2 の Exercise 12 の問題)。
まず、三角形が作れる条件を、3 本の長さの言葉で書き直す。

和が 1 の 3 つの長さで三角形が作れる条件

正の数 $p,q,r$ が $p+q+r=1$ を満たすとき、3 辺の長さが $p,q,r$ の三角形があるための必要十分条件は、
$$ p<\frac12,\qquad q<\frac12,\qquad r<\frac12 $$
がすべて成り立つことである。

成立条件を 1 本ずつ書き直す

三角形の成立条件 の定理により、3 辺の長さが $p,q,r$ の三角形があることは、3 つの不等式 $p< q+r$、$q< r+p$、$r< p+q$ がすべて成り立つことと同値である。$q+r=1-p$ なので、1 つ目の不等式 $p< q+r$ は $p<1-p$、つまり $p<\frac12$ と同値である。残りの 2 つも同じく $q<\frac12$、$r<\frac12$ と同値である。$\square$

3 本の長さで確かめる
  1. $X=0.3$、$Y=0.6$ なら、3 本は $0.3$、$0.3$、$0.4$ で、どれも $\frac12$ 未満なので三角形が作れる。
  2. $X=0.2$、$Y=0.9$ なら、3 本は $0.2$、$0.7$、$0.1$ で、真ん中の $0.7$ が $\frac12$ 以上なので作れない($0.7>0.2+0.1$)。
  3. $X=0.4$、$Y=0.1$ のように $X>Y$ でもよい。左から $0.1$、$0.3$、$0.6$ で、右端の $0.6$ が $\frac12$ 以上なので作れない。
棒を 3 本に折って三角形が作れる確率

長さ $1$ の棒を、独立に $[0,1]$ の上の一様分布に従う 2 点 $X$、$Y$ で折って 3 本にする。3 本で三角形が作れる確率は $\dfrac14$ である。

条件を正方形の中の領域にする

方針:lem-gpr-half の条件を、正方形の中の点 $(x,y)$ の不等式に直し、その領域の面積を求める。
段 1(面積 $0$ の部分を除く)。$X=Y$ のときや、$X$ または $Y$ が $0$ か $1$ のときは、長さ $0$ の棒ができて三角形は作れない。これらは正方形の対角線と辺の上の点で、面積は $0$ なので、確率には影響しない(def-gpr-geom の後の注意)。以下、$0< x<1$、$0< y<1$、$x\ne y$ とする。
段 2($x< y$ の場合の条件)。$x< y$ なら、3 本の長さは左から $x$、$y-x$、$1-y$ で、どれも正で和は $1$ である。lem-gpr-half により、三角形が作れる条件は
$$ x<\frac12,\qquad y-x<\frac12,\qquad 1-y<\frac12 $$
である。3 つ目は $y>\frac12$、2 つ目は $y< x+\frac12$ と書ける。
段 3($x< y$ の場合の領域)。段 2 の 3 つの不等式が表す領域は、3 本の直線 $x=\frac12$、$y=\frac12$、$y=x+\frac12$ で囲まれた三角形で、頂点は $\bigl(0,\frac12\bigr)$、$\bigl(\frac12,\frac12\bigr)$、$\bigl(\frac12,1\bigr)$ である(図 2 の左上の三角形)。この領域の点は $y>\frac12>x$ を満たすので、$x< y$ の仮定にも合っている。直角をはさむ 2 辺はどちらも長さ $\frac12$ なので、面積は
$$ \frac12\cdot\frac12\cdot\frac12=\frac18 $$
である。
段 4($x>y$ の場合)。$x>y$ なら、3 本の長さは $y$、$x-y$、$1-x$ で、段 2・段 3 の $x$ と $y$ を入れかえた条件になる。領域は段 3 の三角形を直線 $y=x$ で折り返したもので、頂点は $\bigl(\frac12,0\bigr)$、$\bigl(\frac12,\frac12\bigr)$、$\bigl(1,\frac12\bigr)$、面積は $\frac18$ である(図 2 の右下の三角形)。
段 5(まとめ)。2 つの三角形は重ならない(一方は $x< y$、他方は $x>y$ の側にある)ので、三角形が作れる領域の面積は $\frac18+\frac18=\frac14$ である。正方形の面積は $1$ なので、def-gpr-geom により確率は $\frac14$ である。$\square$

3 本で三角形が作れる点 x, y は、青い 2 つの直角三角形に入る点で、面積の合計が 1/4 であることを見る図 3 本で三角形が作れる点 x, y は、青い 2 つの直角三角形に入る点で、面積の合計が 1/4 であることを見る図
図 2 を見ると、正方形は直線 $x=\frac12$、$y=\frac12$、$y=x$ と 2 本の斜めの線で 8 つの直角三角形に分かれ、そのうち 2 つが「作れる」領域である。8 つの三角形はどれも直角をはさむ辺が $\frac12$ で、面積が等しいので、確率が $\frac28=\frac14$ になることが図からも読み取れる。
計算機で確かめる。乱数の組 $(x,y)$ を $400{,}000$ 組作り、3 本で三角形が作れる組の割合を数えると $0.2508$ になった(乱数とシミュレーション の方法。図 3 は同じ方法で別に $2000$ 組を作って打った図で、三角形が作れた割合は $0.266$ だった)。
正方形に 2000 個の乱数の点を打ち、三角形が作れる点を青で示すと、青い点が図 2 の 2 つの三角形に集まることを見る図 正方形に 2000 個の乱数の点を打ち、三角形が作れる点を青で示すと、青い点が図 2 の 2 つの三角形に集まることを見る図

三角形が作れない理由の内訳

図 2 の 8 つの直角三角形のうち、作れない 6 つは、左・真ん中・右のどの 1 本が $\frac12$ 以上かで 3 つの組に分かれ、どの組も面積 $\frac18+\frac18=\frac14$ である。$\frac12$ 以上の棒は 1 本しかありえない(2 本あれば長さの和が $1$ 以上になり、残りの 1 本の長さが $0$ 以下になる)ので、3 つの組は重ならない。

$x< y$ の側の 4 つの三角形の内訳を開く
  • 左の端の棒 $x$ が $\frac12$ 以上:頂点 $\bigl(\frac12,\frac12\bigr)$、$\bigl(\frac12,1\bigr)$、$(1,1)$ の三角形で、面積 $\frac18$ である。
  • 真ん中の棒 $y-x$ が $\frac12$ 以上($y\ge x+\frac12$):頂点 $\bigl(0,\frac12\bigr)$、$\bigl(\frac12,1\bigr)$、$(0,1)$ の三角形で、面積 $\frac18$ である。
  • 右の端の棒 $1-y$ が $\frac12$ 以上($y\le\frac12$):頂点 $(0,0)$、$\bigl(\frac12,\frac12\bigr)$、$\bigl(0,\frac12\bigr)$ の三角形で、面積 $\frac18$ である。

残りの 1 つ(頂点 $\bigl(0,\frac12\bigr)$、$\bigl(\frac12,\frac12\bigr)$、$\bigl(\frac12,1\bigr)$)が作れる領域で、$x< y$ の側の面積 $\frac12$ は $\frac18\times4$ に分かれる。$x>y$ の側も、直線 $y=x$ で折り返せば同じである。

問題を並べて比べる

ここまでの問題を、「全体の図形」「事象の領域」「確率」で並べる。どれも、確率を求める作業が「不等式の表す領域の面積を求める作業」に置きかわっている(不等式の表す領域と線形計画法 で領域を図示する方法と同じ)。

問題全体の図形事象の領域確率
円の中の点が中心から $\frac12$ 以内半径 $1$ の円半径 $\frac12$ の円$\frac14$
2 つの乱数の積が $\frac12$ 以下一辺 $1$ の正方形曲線 $y=\frac1{2x}$ の下$\frac12+\frac12\log2$
待ち合わせ(先に来た人が $15$ 分待つ)一辺 $1$ の正方形帯 $\lvert x-y\rvert\le\frac14$$\frac7{16}$
棒を 2 か所で折って三角形一辺 $1$ の正方形2 つの直角三角形$\frac14$
1 か所で折り、長い方を折って三角形一辺 $1$ の正方形曲線で囲まれた領域$2\log2-1$

最後の行は、次の節の ex-gpr-cx-longer で求める。

例と反例

def-gpr-geom と thm-gpr-meeting・thm-gpr-stick の仮定を外すと、何が変わるかを並べる。どの反例でも、計算そのものは正しい。変わるのは「どの図形の上の一様な点か」である。

外す条件反例成り立たなくなること
2 か所を独立に一様に選ぶ1 か所で折り、長い方をもう一度一様に折る三角形が作れる確率が $\frac14$($2\log2-1$ になる)
点が面積に比例して入る半径と角を独立に一様に選ぶ中心から $\frac12$ 以内の確率が $\frac14$($\frac12$ になる)
$X$ と $Y$ が独立2 人がいっしょに来る($Y=X$)会える確率が $1-(1-a)^2$(いつも $1$ になる)
全体の面積が有限平面全体の中の点一様な点がとれる
反例:長い方をもう一度折る

棒をまず 1 か所 $X$ で折り、できた 2 本のうち長い方の上に、もう 1 か所をでたらめに選んで折る(GS06 §4.2 の Exercise 10 は、この確率が $2\log2-1$ であることを示す問題である)。2 か所目の位置を、長い方の棒の左端から測って長い方の長さの $V$ 倍の点とし、$X$ と $V$ は独立に $[0,1]$ の上の一様分布に従うとする。点 $(X,V)$ は正方形の中の一様な点である。
段 1($x<\frac12$ の場合の条件)。短い方は長さ $x$、長い方は長さ $1-x$ で、それが $v(1-x)$ と $(1-v)(1-x)$ に分かれる。lem-gpr-half により、三角形が作れる条件は $x<\frac12$(すでに成り立つ)と
$$ v(1-x)<\frac12,\qquad (1-v)(1-x)<\frac12 $$
である。$1-x>0$ で割ると、$v<\dfrac1{2(1-x)}$ と $v>1-\dfrac1{2(1-x)}=\dfrac{1-2x}{2(1-x)}$ である。
段 2($v$ の範囲の長さ)。$0< x<\frac12$ では $0<\dfrac{1-2x}{2(1-x)}<\dfrac1{2(1-x)}<1$ なので、条件を満たす $v$ の範囲は区間で、その長さは
$$ \frac1{2(1-x)}-\frac{1-2x}{2(1-x)}=\frac{2x}{2(1-x)}=\frac x{1-x} $$
である。たとえば $x=0.1$ なら $\frac19=0.111\ldots$、$x=0.3$ なら $\frac37=0.428\ldots$ で、1 か所目が真ん中に近いほど作りやすい。
段 3(面積)。$0< x<\frac12$ の部分の領域の面積は、この長さを $x$ について積分したもの(定積分と面積)で、$\dfrac x{1-x}=-1+\dfrac1{1-x}$ と変形すると
$$ \int_0^{1/2}\frac x{1-x}\,dx=\Bigl[-x-\log(1-x)\Bigr]_0^{1/2}=-\frac12-\log\frac12=\log2-\frac12 $$
である。
段 4($x>\frac12$ の場合)。短い方と長い方の役割を入れかえると同じ計算になり($x$ を $1-x$ に置きかえる)、面積は同じく $\log2-\frac12$ である(図 4 の右半分)。
段 5(まとめ)。確率は
$$ 2\Bigl(\log2-\frac12\Bigr)=2\log2-1=0.3862\ldots $$
で、$\frac14$ より大きい。短い方の棒をさらに折ることがないので、長すぎる棒ができにくいからである。計算機で $400{,}000$ 回試すと、割合は $0.3850$ になった。

1 回目の位置 x と、長い方の中での 2 回目の位置の割合 v の正方形で、三角形が作れる点の領域が曲線で囲まれ、面積の合計が 2 log 2 − 1 であることを見る図 1 回目の位置 x と、長い方の中での 2 回目の位置の割合 v の正方形で、三角形が作れる点の領域が曲線で囲まれ、面積の合計が 2 log 2 − 1 であることを見る図

反例:半径と角を一様に選ぶ

半径 $1$ の円の中の点を、中心からの距離 $R$ と角 $\Theta$ で決めることにし、$R$ を $[0,1]$ の上の一様分布、$\Theta$ を $[0,2\pi)$ の上の一様分布から独立に選ぶ。このとき中心から $\frac12$ 以内に入る確率は
$$ P\Bigl(R\le\frac12\Bigr)=\frac12 $$
で、ex-gpr-disk の $\frac14$ と違う。この選び方の点は、円の中の一様な点ではない。半径 $\frac12$ の円は面積が全体の $\frac14$ しかないのに、点の半分がそこに入る。点は中心の近くに集まる(図 6)。
逆に、円の中の一様な点では、$0\le s\le1$ について $P(R\le s)=\dfrac{\pi s^2}{\pi}=s^2$ である。$R$ の分布関数が $s^2$ なので、$R$ の密度は $2s$ で、$R$ は一様分布に従わない。面積に比例して点を選ぶことと、半径を一様に選ぶことは、別の選び方である。

円の中に面積に比例して点を打つと、半径 1/2 の円に入る点は全体の約 4 分の 1 であることを見る図 円の中に面積に比例して点を打つと、半径 1/2 の円に入る点は全体の約 4 分の 1 であることを見る図
半径と角を一様に選んで点を打つと、半径 1/2 の円に入る点は全体の約半分で、点が中心に集まることを見る図 半径と角を一様に選んで点を打つと、半径 1/2 の円に入る点は全体の約半分で、点が中心に集まることを見る図

図 5・図 6 は、同じ $1500$ 個の点の数で 2 つの選び方を比べたもので、内側の円に入った点の割合は $0.240$ と $0.480$ だった。

反例:2 人がいっしょに来る

2 人が駅で待ち合わせてからいっしょに店に来るなら、$Y=X$ である。$X$ も $Y$ もそれぞれ $[0,1]$ の上の一様分布に従うが、$X$ と $Y$ は独立ではない。$\lvert X-Y\rvert=0\le a$ なので、会える確率はいつも $1$ で、$a=\frac14$ でも $\frac7{16}$ にならない。点 $(X,Y)$ は対角線の上にしか来ず、正方形の中の一様な点ではない。1 つ 1 つの変数の分布が一様でも、組 $(X,Y)$ の分布は決まらない。thm-gpr-meeting は、独立であること(prop-gpr-independent の後で定めた意味)を使っている。

反例:平面全体の一様な点はない

平面全体の中に「どこも同じ出やすさ」の点をとることはできない。合同な図形に入る確率がどれも等しいとすると、確率の合計が $1$ にならないからである。def-gpr-geom で全体の面積を有限と仮定したのは、このためである。

確率の合計が 1 にならない理由を開く

平面全体を一辺 $1$ の正方形のます目に分け、ます目に番号 $1,2,3,\ldots$ を付ける(中心から渦巻き状にたどれば、すべてのます目に番号が付く)。合同なます目に入る確率はどれも同じ値 $c$ のはずである。確率が、重ならない可算無限個の事象について足し算できる(可算加法性)ことを認めると

$$1=P(\text{平面のどこかに入る})=c+c+c+\cdots$$

となる。右辺は $c=0$ なら $0$、$c>0$ なら限りなく大きくなり、どちらでも $1$ にならない。これは 確率の定義と条件付き確率 の節「正の整数を一様に選ぶことはできない(可算加法性のもとで)」と同じ理由である。

「無作為に」という言葉だけでは、どの図形の上の一様な点かが決まらないことがある。円に弦を無作為に引く問題で、弦の選び方によって答が $\frac13$、$\frac12$、$\frac14$ に分かれる例(Bertrand の逆説)は、確率の定義と条件付き確率 の例「無作為な弦の 3 通りの確率」で扱っている。ex-gpr-cx-radius は、その 3 通りのうちの 2 通り(中心からの距離を一様に選ぶ、中点を円の中から一様に選ぶ)の違いと同じ仕組みである。

大学数学で見る

確率は測度である

幾何的確率では、確率は長さ・面積を全体の長さ・面積で割ったものだった。大学では、長さ・面積・体積を、区間や長方形だけでなく、区間・長方形を含み、可算個の集合の和・共通部分と補集合をとる操作で閉じた最小の集合の族(Borel 集合族)の集合にまで拡げた Lebesgue 測度 を使う。図形 $\Omega$ の上の一様分布は、Lebesgue 測度を $\lvert\Omega\rvert$ で割った確率測度である(確率空間)。
2 つの独立な確率変数の組の分布は、1 つ 1 つの分布の 積測度 である。

積測度と面積 0 の集合を開く

長方形 $[a,b]\times[c,d]$ の確率を $P(a\le X\le b)\,P(c\le Y\le d)$ と決めると、一般の集合の確率はただ 1 通りに決まる(prop-gpr-independent の後で「この記事では証明しない」とした事実)。一様分布どうしの積測度は、正方形の上の面積そのものである。面積 $0$ の集合(線分、連続な関数のグラフ、可算個の点)の確率が $0$ であることも、Lebesgue 測度の性質として出てくる。

変数変換と密度

ex-gpr-cx-radius で見たとおり、「一様に選ぶ」は、どの変数について一様かを決めないと意味が定まらない。円の中の一様な点を極座標 $(r,\theta)$ で書くと、$r$ の密度は $2r$、$\theta$ の密度は $\frac1{2\pi}$ で、組 $(r,\theta)$ の密度は $2r\cdot\frac1{2\pi}=\frac r\pi$ になる。面積の要素が $dx\,dy=r\,dr\,d\theta$ と変わる(Jacobian が $r$)ことの表れで、大学の重積分の変数変換の公式にあたる(Jacobi行列)。

Buffon の針を開く

間隔 $1$ の平行線を引いた床に、長さ $1$ の針をでたらめに落とすとき、針が線と交わる確率は $\dfrac2\pi$ である(GS06 §2.1 の Example 2.3)。針の中心から最も近い線までの距離 $d$($0\le d\le\frac12$)と、針と線のなす鋭角 $\theta$($0\le\theta\le\frac\pi2$)を一様に選ぶと、針が線と交わるのは $d\le\frac12\sin\theta$ のときで、長方形 $\bigl[0,\frac\pi2\bigr]\times\bigl[0,\frac12\bigr]$(面積 $\frac\pi4$)の中のこの領域の面積は $\displaystyle\int_0^{\pi/2}\frac12\sin\theta\,d\theta=\frac12$ である。確率は $\dfrac{1/2}{\pi/4}=\dfrac2\pi$ で、落とした回数と交わった回数から $\pi$ を見積もれる。ここでも「$d$ と $\theta$ を一様に選ぶ」という選び方を仮定している。詳しくは Buffonの針 で扱う。

さらに先へ

  • 空間の図形では体積の比で確率を決める。たとえば一辺 $1$ の立方体の中の一様な点が内接球(半径 $\frac12$)に入る確率は、体積の比 $\dfrac{\frac43\pi\cdot\bigl(\frac12\bigr)^3}{1}=\dfrac\pi6$ である。
  • 区間の上の一様分布と、待ち時間を表す指数分布は、一様分布と指数分布 で平均・分散とともに扱う。ex-gpr-meeting-mean で求めた平均 $\frac13$ のように、一様な点から作った量の分布を調べることは、そこでの話の入口になる。
  • 乱数で点を打って確率や面積を見積もる方法(図 3 の実験)は、乱数とシミュレーション で誤差の大きさとともに扱う。
  • 確率を測度として扱う一般の枠組みは 確率空間 で、平行線に針を落とす問題は Buffonの針 で扱う。

関連項目

参考文献

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