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「最も相性の良い子と結婚するには何番目につきあった子と結婚したらよいか」という問題にしなかったのは視聴者層を考えたヨビノリの優しさ
n=3以上じゃないとこの戦略を取れないからね・・・
視聴者の多くは結婚とは関係ないと確信するヨビノリの厳しさ
n=0の視聴者層
@@しらたき-i4nnは自ら作っていくものだ…
後戻り採用無しの合理的説明は結婚モデルの方がしっくり来るねえ
こういう面白数学的なやつは定期的にやって欲しい
アンパンマンのギャグが寒すぎて避暑問題解決してるじゃん
@敬虔なるニセモン教徒！ 下ネタ注意！肉まんの妖精「肉まんまん」の登場をまだ俺は諦めてない
@@4486y どこが下ネタなんだって10秒くらい考えたらくだらなすぎて笑った笑
@敬虔なるニセモン教徒！ ごめん、それって何が面白いの？
@@ekoabfg 受動的な感動より能動的な感動を、だね面白くあることを求めるのでなく、くだらなさに面白さを見出すんだ！
@@syougakusei じゃあ、どこかに面白さを見出だせました？
１位「すいません、他の会社に内定決まったんで辞退させていただきます」面接官「」
人を採用する時はある程度まとまりをもって募集して選考することが大切であると、改めて実感させてくれる内容でした。
動画冒頭で「秘書」と「避暑」を掛けたネタを披露することによって、動画視聴者の体感気温を下げ、結果的に「避暑」を行えるという非常に高度な技術ですね。まぁ今は冬なんですけど
1人目に1位の人が来てたらもう来ない人を永遠に探し続けないといけないのか
女性との出会いの数nが区分求積法で近似出来る程大きく無いので高評価を偶数回押しました
ひっそり仕込んだ「ひしょひしょ話」を「スルー」するという高度なギャグ
ひっしょりすぎて気づかなかった
スルーする...？
多分くしゃみしてますね。「ファンクション」
21世紀は数学が物理化学ではなくこういった意思決定科学に応用されることが引き続き多いと思うので、啓蒙的でとてもいい動画だと思いまさ。
まさ草
草と掃き捨てられるような意見じゃないけど、肯定はできないかな。数学によるアプローチは完全な正解が得られることが特徴だけど、条件がかなり限定されるのが欠点。今回の秘書問題の限定性については、一つは現実的には不可能な相対順位の測定ができることを前提であること。それと動画の最後に挙げられていたけどこの手法だと下位の人間を選ぶ可能性が高いのにそれを受け入れていること。さらに言えば今回の手法は近似を用いたせいで完璧な計算ではないし、小さいnについては別の手法を用いないといけない。秘書問題が役に立つ場面はきっとあるだろうけど、実際の生活でその場面に遭遇する可能性は低いと言わざるを得ない。秘書問題とは別の理論を別の場面で役立てるということを繰り返せばこの限定性については問題ではなくなるけど、それをするには人間の記憶能力が足りない。だからこそ現実では最適な解を見つけるための手段として単純な確率などに対しては数学を使うことはあっても他のことに関しては直感や経験と理論に基づく法則、あるいは人工知能が使われているのだと思う。人工知能が使う深層学習は数学でよく使う演繹法ではなくて、帰納法が使われている。深層学習のベースに数学がいることは間違いないけど、今回の動画のような手法とはアプローチがまったく違うことは間違いない。
@@kk-xn9rm 「数学が人工知能という意思決定科学に応用されている」って自分で言ってません？誰も秘書問題だけの話をしてないぞ
@@kk-xn9rm 他の手法の正確さを吟味する数値としては参考になるかも！
@@gochuui1 人工知能に必要な線形代数みたいな分野は役立つけど、この動画のような直接問題解決を試みる分野はほとんど役に立たないから、「いい動画だと思いまさ」に反論してるんだと思うよ
1:40 ひしょひしょ話が本命と見た
相対順位1位のダジャレがあとから来たんですね(絶対順位が1位だとは言ってない)
結婚相手を選ぶには使えないな。結婚相手の候補が何人出てくるかってのを最初の段階で予想しないといけない
何人応募するのか判らないパタンも秘書問題の応用になりますので是非とも考えてみると面白いですよってかちゃんと高校数学で教えてほしいよねこれ
@@ねむねむにゃんこだにゃん なるほど､調べます
実際にシミュレーションもどきをやってみた感想としては、割と早い段階で絶対順位高めのものがポンポン来るので、「もったいないな〜」「これより良い順位来るのかな〜」というハラハラ感がありました。
これは、日常生活でもよくありますね。例えば、お金があまりなくて何か物を買う時。今いいものを見つけた(相対評価)からと言って、その後にもっといいものに出会わないとは限らない
これ物件の例えと全く変わらんやん
だからと言って、手に取ったものを無造作に陳列棚に戻すのは止めてください～
今ちょうど漫画「数字であそぼ。」にハマってたので嬉しいです笑ありがとうございます！
現実での問題解決に役立ちそうな実践的なお話でとても面白かった続編希望
面白いけど実践的というと違うと思う。実際は後戻り採用が全くできないケースの方が珍しいし、相対順位の測定も困難。さらに言えば面接でわかるのは面接をした人同士のランクだけでなく、一般の平均と比べた時の本人の能力もわかる。だから最初の1人が神がかり的な天才がくればそれを採用すればいいということもある。動画の最後に言ってるけど秘書問題における解に該当する人物は最下位の人間である可能性は低いとは言い切れない。この秘書問題の解答はかなり限定的な状況における正解ではあるけど、そんな場面に遭遇することはまずない。
結局数学を学ぶのは役に立つからではなく、楽しいから、あるいは学ぶこと自体に意義があるというのが適切な場合が多いと思う。
@@kk-xn9rm 学生の頃とか先生の板書ミスいちいち指摘してそう
マッチングアプリで数打って良い相手を見つける時とかにめっちゃ役立つ方法だと思うけど。自分の想像力棚に上げて「まずない」ってのはとてもナンセンスですね。
確率を操作できるなら実践的だと思うけど、学生以外は啓発的な側面だけに留めておいたほうがいい確率を当てにして行動するよりも、その結果を受けての対処を講ずる方が建設的だと私は考える
身近にこれを使える例としたら、ゲームで「ランダムに能力がつくよ！ ただし挑戦回数はｎ回で、挑戦すると前に付与された能力に上書きされます」みたいなソシャゲ・ネトゲにたまにあるランダム要素かな。これよりいい能力付くんじゃ・・・？ っていつも悩んでいたけど、いい講義が聞けました。
現象をモデルで表現して、解くのは面白いですね。ここの仮定は流石に現実離れしているのではないか、このパラメータの設定はおかしくないのか、と色々と工夫するのが醍醐味なんですよね。
このような場合、分野を超えた議論にも発展するのも面白いですよね。例えばどのような人を優秀とするのか考えれば経営学者など、そのような人はどれぐらいのタイミングで来るのかを考えるなら心理学者などの意見を参考にしてみたいところです。
久しぶりに数学で感動しました……！ありがとうございます。
2位じゃダメなんですか？って書こうとしたら最後にちゃんと解説があった1位を採れなけれは失敗！とするのはやっぱり変な感じがします
鳩山由紀夫元総理大臣のスタンフォードでの博士論文がこの問題によく似たテーマだったよね。確か1000人いる女性の中から最高のパートナーを見つけるには何人スルーすれば良いかみたいな話やったと思う。
冒頭のダダ滑りトークで惹きつけられる動画
この問題、相手の絶対順位の高さに比例した確率でフラれる(採用できない)みたいな条件を追加して考えてみるのも楽しそう
今回は思考実験的な問題ですが、やはり実用シーンでは期待値の最小化では？と気になってしまいます。次作に期待します！
この話が麻雀の最善手をプログラムで解くときに活きました。ありがとうございました。(全ての牌の優秀度が決まっている時に副露可能な牌が打牌された場合、どのくらいまで副露拒否するべきか)
詳しく教えて下さいませ
数年前にこの最良選択問題を見て、計算したのを思い出しました。引っ越しの内見だったり、モールの駐車場とかで使えるなーと昔考えてました。面白い、懐かしい問題を紹介してくださってありがとうございます。
これから優秀な犬を選んで鬼ヶ島に行ってきます。
なんかm-1グランプリの1組目が、基準になるように点をつけられるのが理由で決勝に行きづらいことを連想してしまった
m1とかの賞レースでトップバッターが不利な理由、この最適停止問題っぽさあるな
こんな日常的にありそうな悩みも論理的に答えを出せる数学ってめちゃくちゃ便利なツールだなぁという感想
問題の内容が現実的で役に立ちそうな気がしました!こういう問題もっと紹介してほしい...
現実はお勉強の問題ほど単純じゃないぞ。条件も現実と乖離してるし
@@きる-g7i こんなこと言ってる奴がこの動画見てると思うと笑える
大学の講義で最適化とか今回の動画内容と近い話をやってたおかげで、より楽しめてる気がします…！
面白かったです！久しぶりに数学に触れました。
たくみさんいつも勉強になる動画をありがとうございます！ちょうど1年ほど前に僕もこの秘書問題に関する動画をUPしてたのですが、やっぱりトップRUclipsrはまとめ方が上手いな〜となりました😂これからも講義動画楽しみにしています！
確率ってほんとに面白いな
M-1グランプリとか、フィギュアスケートの採点とかである意味有効な理論ですね
文系だけどすごく面白かった👏
3:55 この例え話とおちのお陰で、調子に乗り過ぎることなく理解しようという姿勢に落ち着くことができました。戦を略す、さすが、たくみさん👻 いつもウィットに富んだ価値の高い授業を配信してくださり、大変有難いです。 視界に入った瞬間に、たくみさんの動画から一番にクリックしてます！
NHKの「3か月でマスターする数学」の最終回でたくみさんの推し数学、最適停止問題を観ました。とても面白く自分でも表を描いて確認しました… これを一般化した問題がたくみさんの講義にあることを知って受講させていただきました。相変わらず、たくみさんの講義は分かりやすなぁ… 最近は、忙しさにかまけてサボってましたが、時間を作って他の講義も受講させていただきます。
直感に反する経験は大切だよな
4:19 取り消せよ…今の言葉ｯｯ!!!!!!!
おもろい直感で半分かな、とおもったけど、やや前半に凸が寄ってておもしろかった
３分30秒トリビアの種のノリを感じました。最高です！
つい先日ヨビノリの動画で「1/nの確率で当たるくじをn回引いたときに1回以上当たる確率は、nを大きくすると約63%に近似する」ってのをみて、lim(1-(1/n))^nを自分で計算したら1/eが出てきて感動したところでした。今回の動画の内容はとても興味深かった。
結論の確率も面白いと思いました、ありがとうございます！
t人目に絶対順位1位の人が来るとき、その人が採用される為には「t-1人目までで相対順位1位の人が不採用のk人に入れば良い」、これに気づけなかった！感動した！
このチャンネルの動画を見ると、運否天賦で解決したくなる問題も数学の力で合理的に解決できるケースが沢山あることに気付かされる。
1/nの確率で当たるくじをn回引いた時に当たりが出ない確率(n→∞)もこれと同じ1/eだから確率ちゃんもネイピア数くんのこと好きなのかな
1:40 不意打ちは、卑怯やぞアンパンマン
林修先生が理想の結婚相手を決めるタイミングの話題で1/eの説明していたな
ぶっちゃけ、自然対数って最近まで微積分位にしか使い道ないヘンテコ対数(対数の底が無理数というのが納得感なかったです。分数を微積分するときに無理やり解くのにしか使い道無いモンだと思っていましたが、工場で不良品率出る確率計算や素数が何個あるのか？計算するのに計算等色んな使い道ありました)だと思っていました。
@@小林カムイ 漢文の返り点みたいな()の使い方するね
秘書の下りのギャグはとても寒かったので、ある意味避暑になりました。
「採用する順位をなるべく小さくする最小化の問題」解説してほしい。
おもったそれ
動画の途中からずっと気になってたことに22：50辺りから言及してくれるあたり嬉しい
秘書秘書話って言った?字幕付けるaiちゃんもキチンと把握出来て滑舌良い!!😀
実際には2位でも3位でもいいから外れじゃない人を引きたい。ってなると期待値の計算とかに出てくる重み付きの処理をするってことか
大変分かりやすく興味深かったです！最小化問題の授業もとても聞きたいです！
是非、続きの動画を出してほしい！(マクスウェルの悪魔の続きも…)
遡って採用できない、つまり「デリヘルで何人チェンジするか」という問題か…。
最適停止問題は、結婚相手選びの時に参考にしました。一生に出会える恋人をnと置いて、考えてました。n/eはお別れ(フラレ含...)して、無事結婚相手見つけれました。ちなみにn＝0です。
理系人材育成のための桃太郎を理解するためにきましたが4:19で急に殴られて傷つきました。このチャンネルは正論はナイフより鋭いと言うことを知るべきです。
数年振りに遊びにきたけど、冒頭のギャグが相変わらずのクオリティで安心した。
お見合いでおまえらに相手を選ぶ権利はない、という動画でした、
最近、講義動画が多くて最高！！
とても面白いです。現実には１番は無理でも２番とか３番以内でもいいから採れるといいのにと思ったら、最後に言及されていましたね。ぜひ続編を期待します。もし３番以内だと７割とか８割とかいう結果になるのであればかなり実用的。
7,8割は草
お見合いで考えるなら、紹介してくれる仲人さんがポンコツってのが条件ですね。
これってk人スルーの戦略だけど、k回優秀を更新した場合に採用って戦略を取るときの最適と確率が気になる
オペレーションズリサーチ(OR)は奥が深い
Kさんは何でも、そつなくこなすと思ってたのでなんか親近感沸きました
直感と反するのは面白い。 クラスの中に同じ誕生日の人がいる確率も面白かった。
面接のときには「後戻り採用なし」という条件が現実に即してないですし、かといって例として挙げていたお見合いの場合は全体の人数（n）が不明なんで、あくまで数学や物理の命題として考えてみるとったところでしょうか。過去にも同じ問題を物理演算で「運命の人に出会う確率」として実験する動画がRUclipsにありましたが、そちらでも36.8%という結論は同じでした（当然ですが）そちらの方がより視覚的で分かりやすいので実際の計算過程に興味が無い人は理解しやすいかも知れませんね。（ちなみにですがその動画内では「√ｎ人目以降から選ぶことで"平均点を上げられる"」という1位以外を受け入れる方法も解説されています。）
最後に言ってた亜種の解説も是非見てみたいですね
久しぶりにみたら面白かった！
実際にこの考え方を利用するときは期待値を考えた方が良い場面も多いと思うので、期待値で考える場合の解説もお願いします！
その場の判断で限りで「後日連絡します」が許されない採用は結構厳しいものがあるな。あと「スルー」というけど、比較のためにちゃんとその人の能力を審査してるんだよな。
何人目に付き合った人と結婚を決断すれば良いか？みたいな話ですな初恋の人と結婚出来るのは、すごく幸せだって事ですね逆に沢山の人と付き合って結婚した人は、最終的にハズレと結婚して後悔する可能性が高いとも
優秀な人をt>kの時にk/（t-1）を選ぶ確率を求めるときにt番目の人が不採用の人の中にいるときって説明に違和感を覚えるのだよね。解釈的にはt人目で選ぶからk+1からt-1人目までの場合を引くって発想なんだろうけど。
実生活に紐づけた相関係数とかもいいかもですね
これは続編希望です。ぜひ
校長先生がこの話を校長挨拶でしてて気になってました！
「推し」なんですね!?
いつもゲームしてた自分が、勉強終わっていつもならゲームする所だけど、この動画の方が面白そうって思った自分をちょっと好きになれた
めっちゃいい話！😊
最小化の方が実用的だろうから是非続編を！！
19:22よーく聞くとドップラー効果が発動されてるあたり、さすがヨビノリ。
最近読んだ「Algorithms to live by」の冒頭に出て来るoptimal stoppingの数学的な説明なので、大変興味深く拝聴させていただきました😊。
「採用できる順位の期待値が最も高くなるところを求める」方が嬉しいけど難易度がグッと上がりそう（最後まで見たら触れてたわ笑）
結婚する相手を選ぶには、って話でこの確率を聞いたことがあったなぁ後戻りできないからまさにこの理論
恵さんの番組見ました。 他人事は ひとごと と読みます
分かりやすい！ガチャn回引いたときのフルコンプ率とかも証明してほしい！
これを分かりやすいと感じるならそんな証明余裕なのでは
ヨジショウ考えればこの動画より簡単になりそうだけど。そんな少し考えれば分かるようなことはアンパンマンはやらないよ。
リプしてる奴らクソ感じ悪いなコメントするのは自由だから気にしなくていいよ
一番感じ悪いのは…
@おでんおでん まぁ俺のコメントにいいねついてるってことはそういうことなんじゃない？見知らぬ人から意図せず啓蒙されるって相当気分悪いよ
お見合い婚なら検討する選択肢が2人いるなら、1人目と結婚すべき。3人〜5人なら、2人目と結婚すべきということか。恋愛婚だとnがわからないからほんとバクチになるってことなのかな？
安定結婚問題とGale-Shapleyのアルゴリズムについても解説して欲しいです！
素晴らしいです。
6:37 理科大のフリップネタから来ました。4人の例で2人目での解説が分からないです。2人目の相対順位が1人目のよりも良ければ採用というルールであれば、①1人目が絶対順位4位→2人目は必ず採用(3!なので6通り)②1人目が絶対順位3位→2人目で1位か2位が来れば採用(残り2人の順列も考えて4通り)③1人目が絶対順位2位→2人目が1位のときのみ採用(残り2人の順列も考えて2通り)合計12通りとなりますが、なぜ11通りだと説明されるのですか？
(1人目の絶対順位,2人目の…)と書くとして、この問題のルールに則って最も優秀な人を採用できる並び方は(4,1,2,3)(4,1,3,2)(3,1,2,4)(3,1,4,2)(3,4,1,2)(2,1,3,4)(2,1,4,3)(2,3,1,4)(2,3,4,1)(2,4,1,3)(2,4,3,1)の11通りになります。おそらく絶対順位が1位の人を採用できないと失敗だという前提を見落としているのだと思います。間違ってたらすいません。
前提が違うと思います。あなたのは2人目で採用できる確率になってしまっています。ここでは2人目以降で絶対順位1位の人を採用できる確率を求めたいので下記になります。①1人目が絶対順位4位→(2人目が誰でも採用になるので)2人目が絶対順位1位だったパターンのみで2通り②1人目が絶対順位3位→2人目が絶対順位1位だったパターンの2通りに加えて、2人目が絶対順位4位かつ3人目が絶対順位1位だったパターンの1通りで、合計3通り③1人目が絶対順位2位→(超えられるのが1位しかいないのでどんな並びできてもよい)全パターンで6通り合わせて11パターンになります。※ちなみに動画内での4つのパーセンテージを全部出すと100%を越えます。ここに気付ければ誤解を解きやすいかも？
もし自分が１人目だったときの絶望感。。
3ヶ月でマスターする数学から来ました
これすげえな
数式の部分は全くちんぷんかんぷんやけど数学を利用すると判断能力の手助け（ツール）になる可能性に秘めてるのはおもしろい。
こういう論理的な考え方は凄く大事なのは理解できるけど、現実でこれが当てはまるのかは疑問。
スルーした人の分1位の人が採用される確率が高まるわけか、モンティ・ホール問題っぽさがある
開幕の意味が2秒くらい分からんかった避暑かww
「最も相性の良い子と結婚するには何番目につきあった子と結婚したらよいか」という問題にしなかったのは視聴者層を考えたヨビノリの優しさ
n=3以上じゃないとこの戦略を取れないからね・・・
視聴者の多くは結婚とは関係ないと確信するヨビノリの厳しさ
n=0の視聴者層
@@しらたき-i4nnは自ら作っていくものだ…
後戻り採用無しの合理的説明は結婚モデルの方がしっくり来るねえ
こういう面白数学的なやつは定期的にやって欲しい
アンパンマンのギャグが寒すぎて避暑問題解決してるじゃん
@敬虔なるニセモン教徒！ 下ネタ注意！
肉まんの妖精「肉まんまん」の登場をまだ俺は諦めてない
@@4486y どこが下ネタなんだって10秒くらい考えたらくだらなすぎて笑った笑
@敬虔なるニセモン教徒！ ごめん、それって何が面白いの？
@@ekoabfg 受動的な感動より能動的な感動を、だね
面白くあることを求めるのでなく、くだらなさに面白さを見出すんだ！
@@syougakusei じゃあ、どこかに面白さを見出だせました？
１位「すいません、他の会社に内定決まったんで辞退させていただきます」
面接官「」
人を採用する時はある程度まとまりをもって募集して選考することが大切であると、改めて実感させてくれる内容でした。
動画冒頭で「秘書」と「避暑」を掛けたネタを披露することによって、
動画視聴者の体感気温を下げ、結果的に「避暑」を行えるという非常に高度な技術ですね。
まぁ今は冬なんですけど
1人目に1位の人が来てたらもう来ない人を永遠に探し続けないといけないのか
女性との出会いの数nが区分求積法で近似出来る程大きく無いので高評価を偶数回押しました
ひっそり仕込んだ「ひしょひしょ話」を「スルー」するという高度なギャグ
ひっしょりすぎて気づかなかった
スルーする...？
多分くしゃみしてますね。「ファンクション」
21世紀は数学が物理化学ではなくこういった意思決定科学に応用されることが引き続き多いと思うので、啓蒙的でとてもいい動画だと思いまさ。
まさ草
草と掃き捨てられるような意見じゃないけど、肯定はできないかな。
数学によるアプローチは完全な正解が得られることが特徴だけど、条件がかなり限定されるのが欠点。
今回の秘書問題の限定性については、一つは現実的には不可能な相対順位の測定ができることを前提であること。
それと動画の最後に挙げられていたけどこの手法だと下位の人間を選ぶ可能性が高いのにそれを受け入れていること。
さらに言えば今回の手法は近似を用いたせいで完璧な計算ではないし、小さいnについては別の手法を用いないといけない。
秘書問題が役に立つ場面はきっとあるだろうけど、実際の生活でその場面に遭遇する可能性は低いと言わざるを得ない。
秘書問題とは別の理論を別の場面で役立てるということを繰り返せばこの限定性については問題ではなくなるけど、それをするには人間の記憶能力が足りない。
だからこそ現実では最適な解を見つけるための手段として単純な確率などに対しては数学を使うことはあっても他のことに関しては直感や経験と理論に基づく法則、あるいは人工知能が使われているのだと思う。
人工知能が使う深層学習は数学でよく使う演繹法ではなくて、帰納法が使われている。
深層学習のベースに数学がいることは間違いないけど、今回の動画のような手法とはアプローチがまったく違うことは間違いない。
@@kk-xn9rm
「数学が人工知能という意思決定科学に応用されている」
って自分で言ってません？
誰も秘書問題だけの話をしてないぞ
@@kk-xn9rm 他の手法の正確さを吟味する数値としては参考になるかも！
@@gochuui1 人工知能に必要な線形代数みたいな分野は役立つけど、この動画のような直接問題解決を試みる分野はほとんど役に立たないから、「いい動画だと思いまさ」に反論してるんだと思うよ
1:40 ひしょひしょ話が本命と見た
相対順位1位のダジャレがあとから来たんですね(絶対順位が1位だとは言ってない)
結婚相手を選ぶには使えないな。
結婚相手の候補が何人出てくるかってのを最初の段階で予想しないといけない
何人応募するのか判らないパタンも秘書問題の応用になりますので是非とも考えてみると面白いですよ
ってかちゃんと高校数学で教えてほしいよねこれ
@@ねむねむにゃんこだにゃん なるほど､調べます
実際にシミュレーションもどきをやってみた感想としては、割と早い段階で絶対順位高めのものがポンポン来るので、「もったいないな〜」「これより良い順位来るのかな〜」というハラハラ感がありました。
これは、日常生活でもよくありますね。
例えば、お金があまりなくて何か物を買う時。
今いいものを見つけた(相対評価)からと言って、その後にもっといいものに出会わないとは限らない
これ物件の例えと全く変わらんやん
だからと言って、手に取ったものを無造作に陳列棚に戻すのは止めてください～
今ちょうど漫画「数字であそぼ。」にハマってたので嬉しいです笑
ありがとうございます！
現実での問題解決に役立ちそうな実践的なお話でとても面白かった
続編希望
面白いけど実践的というと違うと思う。
実際は後戻り採用が全くできないケースの方が珍しいし、相対順位の測定も困難。
さらに言えば面接でわかるのは面接をした人同士のランクだけでなく、一般の平均と比べた時の本人の能力もわかる。
だから最初の1人が神がかり的な天才がくればそれを採用すればいいということもある。
動画の最後に言ってるけど秘書問題における解に該当する人物は最下位の人間である可能性は低いとは言い切れない。
この秘書問題の解答はかなり限定的な状況における正解ではあるけど、そんな場面に遭遇することはまずない。
結局数学を学ぶのは役に立つからではなく、楽しいから、あるいは学ぶこと自体に意義があるというのが適切な場合が多いと思う。
@@kk-xn9rm 学生の頃とか先生の板書ミスいちいち指摘してそう
マッチングアプリで数打って良い相手を見つける時とかにめっちゃ役立つ方法だと思うけど。
自分の想像力棚に上げて「まずない」ってのはとてもナンセンスですね。
確率を操作できるなら実践的だと思うけど、学生以外は啓発的な側面だけに留めておいたほうがいい
確率を当てにして行動するよりも、その結果を受けての対処を講ずる方が建設的だと私は考える
身近にこれを使える例としたら、
ゲームで「ランダムに能力がつくよ！ ただし挑戦回数はｎ回で、挑戦すると前に付与された能力に上書きされます」
みたいなソシャゲ・ネトゲにたまにあるランダム要素かな。
これよりいい能力付くんじゃ・・・？ っていつも悩んでいたけど、いい講義が聞けました。
現象をモデルで表現して、解くのは面白いですね。
ここの仮定は流石に現実離れしているのではないか、このパラメータの設定はおかしくないのか、と色々と工夫するのが醍醐味なんですよね。
このような場合、分野を超えた議論にも発展するのも面白いですよね。例えばどのような人を優秀とするのか考えれば経営学者など、そのような人はどれぐらいのタイミングで来るのかを考えるなら心理学者などの意見を参考にしてみたいところです。
久しぶりに数学で感動しました……！ありがとうございます。
2位じゃダメなんですか？って書こうとしたら最後にちゃんと解説があった
1位を採れなけれは失敗！とするのはやっぱり変な感じがします
鳩山由紀夫元総理大臣のスタンフォードでの博士論文がこの問題によく似たテーマだったよね。確か1000人いる女性の中から最高のパートナーを見つけるには何人スルーすれば良いかみたいな話やったと思う。
冒頭のダダ滑りトークで惹きつけられる動画
この問題、相手の絶対順位の高さに比例した確率でフラれる(採用できない)みたいな条件を追加して考えてみるのも楽しそう
今回は思考実験的な問題ですが、やはり実用シーンでは期待値の最小化では？と気になってしまいます。次作に期待します！
この話が麻雀の最善手をプログラムで解くときに活きました。ありがとうございました。
(全ての牌の優秀度が決まっている時に副露可能な牌が打牌された場合、どのくらいまで副露拒否するべきか)
詳しく教えて下さいませ
数年前にこの最良選択問題を見て、計算したのを思い出しました。引っ越しの内見だったり、モールの駐車場とかで使えるなーと昔考えてました。面白い、懐かしい問題を紹介してくださってありがとうございます。
これから優秀な犬を選んで鬼ヶ島に行ってきます。
なんかm-1グランプリの1組目が、基準になるように点をつけられるのが理由で決勝に行きづらいことを連想してしまった
m1とかの賞レースでトップバッターが不利な理由、この最適停止問題っぽさあるな
こんな日常的にありそうな悩みも論理的に答えを出せる数学ってめちゃくちゃ便利なツールだなぁという感想
問題の内容が現実的で役に立ちそうな気がしました!こういう問題もっと紹介してほしい...
現実はお勉強の問題ほど単純じゃないぞ。条件も現実と乖離してるし
@@きる-g7i こんなこと言ってる奴がこの動画見てると思うと笑える
大学の講義で最適化とか今回の動画内容と近い話をやってたおかげで、より楽しめてる気がします…！
面白かったです！久しぶりに数学に触れました。
たくみさんいつも勉強になる動画をありがとうございます！ちょうど1年ほど前に僕もこの秘書問題に関する動画をUPしてたのですが、やっぱりトップRUclipsrはまとめ方が上手いな〜となりました😂これからも講義動画楽しみにしています！
確率ってほんとに面白いな
M-1グランプリとか、フィギュアスケートの採点とかである意味有効な理論ですね
文系だけどすごく面白かった👏
3:55 この例え話とおちのお陰で、調子に乗り過ぎることなく理解しようという姿勢に落ち着くことができました。戦を略す、さすが、たくみさん👻
いつもウィットに富んだ価値の高い授業を配信してくださり、大変有難いです。
視界に入った瞬間に、たくみさんの動画から一番にクリックしてます！
NHKの「3か月でマスターする数学」の最終回でたくみさんの推し数学、最適停止問題を観ました。とても面白く自分でも表を描いて確認しました… これを一般化した問題がたくみさんの講義にあることを知って受講させていただきました。相変わらず、たくみさんの講義は分かりやすなぁ… 最近は、忙しさにかまけてサボってましたが、時間を作って他の講義も受講させていただきます。
直感に反する経験は大切だよな
4:19 取り消せよ…今の言葉ｯｯ!!!!!!!
おもろい
直感で半分かな、とおもったけど、やや前半に凸が寄ってておもしろかった
３分30秒トリビアの種のノリを感じました。最高です！
つい先日ヨビノリの動画で「1/nの確率で当たるくじをn回引いたときに1回以上当たる確率は、nを大きくすると約63%に近似する」ってのをみて、lim(1-(1/n))^nを自分で計算したら1/eが出てきて感動したところでした。
今回の動画の内容はとても興味深かった。
結論の確率も面白いと思いました、ありがとうございます！
t人目に絶対順位1位の人が来るとき、その人が採用される為には「t-1人目までで相対順位1位の人が不採用のk人に入れば良い」、これに気づけなかった！感動した！
このチャンネルの動画を見ると、運否天賦で解決したくなる問題も数学の力で合理的に解決できるケースが沢山あることに気付かされる。
1/nの確率で当たるくじをn回引いた時に当たりが出ない確率(n→∞)もこれと同じ1/eだから確率ちゃんもネイピア数くんのこと好きなのかな
1:40 不意打ちは、卑怯やぞアンパンマン
林修先生が理想の結婚相手を決めるタイミングの話題で1/eの説明していたな
ぶっちゃけ、自然対数って最近まで微積分位にしか使い道ないヘンテコ対数(対数の底が無理数というのが納得感なかったです。分数を微積分するときに無理やり解くのにしか使い道無いモンだと思っていましたが、工場で不良品率出る確率計算や素数が何個あるのか？計算するのに計算等色んな使い道ありました)だと思っていました。
@@小林カムイ 漢文の返り点みたいな()の使い方するね
秘書の下りのギャグはとても寒かったので、ある意味避暑になりました。
「採用する順位をなるべく小さくする最小化の問題」解説してほしい。
おもったそれ
動画の途中からずっと気になってたことに22：50辺りから言及してくれるあたり嬉しい
秘書秘書話って言った?
字幕付けるaiちゃんもキチンと把握出来て滑舌良い!!😀
実際には2位でも3位でもいいから外れじゃない人を引きたい。ってなると期待値の計算とかに出てくる重み付きの処理をするってことか
大変分かりやすく興味深かったです！最小化問題の授業もとても聞きたいです！
是非、続きの動画を出してほしい！
(マクスウェルの悪魔の続きも…)
遡って採用できない、つまり「デリヘルで何人チェンジするか」という問題か…。
最適停止問題は、結婚相手選びの時に参考にしました。一生に出会える恋人をnと置いて、考えてました。n/eはお別れ(フラレ含...)して、無事結婚相手見つけれました。
ちなみにn＝0です。
理系人材育成のための桃太郎を理解するためにきましたが4:19で急に殴られて傷つきました。
このチャンネルは正論はナイフより鋭いと言うことを知るべきです。
数年振りに遊びにきたけど、冒頭のギャグが相変わらずのクオリティで安心した。
お見合いでおまえらに相手を選ぶ権利はない、という動画でした、
最近、講義動画が多くて最高！！
とても面白いです。現実には１番は無理でも２番とか３番以内でもいいから採れるといいのにと思ったら、最後に言及されていましたね。ぜひ続編を期待します。もし３番以内だと７割とか８割とかいう結果になるのであればかなり実用的。
7,8割は草
お見合いで考えるなら、紹介してくれる仲人さんがポンコツってのが条件ですね。
これってk人スルーの戦略だけど、k回優秀を更新した場合に採用って戦略を取るときの最適と確率が気になる
オペレーションズリサーチ(OR)は奥が深い
Kさんは何でも、そつなくこなすと思ってたのでなんか親近感沸きました
直感と反するのは面白い。 クラスの中に同じ誕生日の人がいる確率も面白かった。
面接のときには「後戻り採用なし」という条件が現実に即してないですし、
かといって例として挙げていたお見合いの場合は全体の人数（n）が不明なんで、
あくまで数学や物理の命題として考えてみるとったところでしょうか。
過去にも同じ問題を物理演算で「運命の人に出会う確率」として実験する動画がRUclipsにありましたが、そちらでも36.8%という結論は同じでした（当然ですが）
そちらの方がより視覚的で分かりやすいので実際の計算過程に興味が無い人は理解しやすいかも知れませんね。
（ちなみにですがその動画内では「√ｎ人目以降から選ぶことで"平均点を上げられる"」という1位以外を受け入れる方法も解説されています。）
最後に言ってた亜種の解説も是非見てみたいですね
久しぶりにみたら面白かった！
実際にこの考え方を利用するときは期待値を考えた方が良い場面も多いと思うので、期待値で考える場合の解説もお願いします！
その場の判断で限りで「後日連絡します」が許されない採用は結構厳しいものがあるな。
あと「スルー」というけど、比較のためにちゃんとその人の能力を審査してるんだよな。
何人目に付き合った人と結婚を決断すれば良いか？みたいな話ですな
初恋の人と結婚出来るのは、すごく幸せだって事ですね
逆に沢山の人と付き合って結婚した人は、最終的にハズレと結婚して後悔する可能性が高いとも
優秀な人をt>kの時にk/（t-1）を選ぶ確率を求めるときにt番目の人が不採用の人の中にいるときって説明に違和感を覚えるのだよね。解釈的にはt人目で選ぶからk+1からt-1人目までの場合を引くって発想なんだろうけど。
実生活に紐づけた相関係数とかもいいかもですね
これは続編希望です。ぜひ
校長先生がこの話を校長挨拶でしてて気になってました！
「推し」なんですね!?
いつもゲームしてた自分が、勉強終わっていつもならゲームする所だけど、この動画の方が面白そうって思った自分をちょっと好きになれた
めっちゃいい話！😊
最小化の方が実用的だろうから是非続編を！！
19:22
よーく聞くとドップラー効果が発動されてるあたり、さすがヨビノリ。
最近読んだ「Algorithms to live by」の冒頭に出て来るoptimal stoppingの数学的な説明なので、大変興味深く拝聴させていただきました😊。
「採用できる順位の期待値が最も高くなるところを求める」方が嬉しいけど難易度がグッと上がりそう
（最後まで見たら触れてたわ笑）
結婚する相手を選ぶには、って話でこの確率を聞いたことがあったなぁ
後戻りできないからまさにこの理論
恵さんの番組見ました。 他人事は ひとごと と読みます
分かりやすい！
ガチャn回引いたときのフルコンプ率とかも証明してほしい！
これを分かりやすいと感じるならそんな証明余裕なのでは
ヨジショウ考えればこの動画より簡単になりそうだけど。そんな少し考えれば分かるようなことはアンパンマンはやらないよ。
リプしてる奴らクソ感じ悪いな
コメントするのは自由だから気にしなくていいよ
一番感じ悪いのは…
@おでんおでん まぁ俺のコメントにいいねついてるってことはそういうことなんじゃない？
見知らぬ人から意図せず啓蒙されるって相当気分悪いよ
お見合い婚なら検討する選択肢が2人いるなら、1人目と結婚すべき。
3人〜5人なら、2人目と結婚すべきということか。
恋愛婚だとnがわからないからほんとバクチになるってことなのかな？
安定結婚問題とGale-Shapleyのアルゴリズムについても解説して欲しいです！
素晴らしいです。
6:37 理科大のフリップネタから来ました。4人の例で2人目での解説が分からないです。
2人目の相対順位が1人目のよりも良ければ採用というルールであれば、
①1人目が絶対順位4位→2人目は必ず採用(3!なので6通り)
②1人目が絶対順位3位→2人目で1位か2位が来れば採用(残り2人の順列も考えて4通り)
③1人目が絶対順位2位→2人目が1位のときのみ採用(残り2人の順列も考えて2通り)
合計12通りとなりますが、なぜ11通りだと説明されるのですか？
(1人目の絶対順位,2人目の…)と書くとして、この問題のルールに則って最も優秀な人を採用できる並び方は(4,1,2,3)(4,1,3,2)(3,1,2,4)(3,1,4,2)(3,4,1,2)(2,1,3,4)(2,1,4,3)(2,3,1,4)(2,3,4,1)(2,4,1,3)(2,4,3,1)の11通りになります。おそらく絶対順位が1位の人を採用できないと失敗だという前提を見落としているのだと思います。間違ってたらすいません。
前提が違うと思います。
あなたのは2人目で採用できる確率になってしまっています。
ここでは2人目以降で絶対順位1位の人を採用できる確率を求めたいので下記になります。
①1人目が絶対順位4位→(2人目が誰でも採用になるので)2人目が絶対順位1位だったパターンのみで2通り
②1人目が絶対順位3位→2人目が絶対順位1位だったパターンの2通りに加えて、2人目が絶対順位4位かつ3人目が絶対順位1位だったパターンの1通りで、合計3通り
③1人目が絶対順位2位→(超えられるのが1位しかいないのでどんな並びできてもよい)全パターンで6通り
合わせて11パターンになります。
※ちなみに動画内での4つのパーセンテージを全部出すと100%を越えます。ここに気付ければ誤解を解きやすいかも？
もし自分が１人目だったときの絶望感。。
3ヶ月でマスターする数学
から来ました
これすげえな
数式の部分は全くちんぷんかんぷんやけど
数学を利用すると判断能力の手助け（ツール）になる可能性に秘めてるのはおもしろい。
こういう論理的な考え方は凄く大事なのは理解できるけど、現実でこれが当てはまるのかは疑問。
スルーした人の分1位の人が採用される確率が高まるわけか、モンティ・ホール問題っぽさがある
開幕の意味が2秒くらい分からんかった
避暑かww