Какими свойствами обладает система аксиом колмогорова

1.Система аксиом Колмогорова непротиворечива, так как существуют реальные объекты, которые удовлетворяют одновременно всем аксиомам Колмогорова.

2. Система аксиом Колмогорова неполна. Это значит, что даже при одном множестве элементарных событий U вероятности на множестве F могут быть выбраны многими различными способами.

Неполнота системы аксиом Колмогорова не является недостатком, а, наоборот, обеспечивает ее возможность её широкого практического применения, так как позволяет в разных задачах рассматривать одинаковые множества случайных событий с различными вероятностями. Это можно проиллюстрировать известным парадоксом Бертрана. Пусть для некоторой окружности случайным образом выбирается хорда. Найти вероятность того, что эта хорда длиннее стороны правильного треугольника, вписанного в данную окружность. Бертран утверждает, что эта вероятность определяется неоднозначно, т. e. различные методы приводят к разным результатам.

21.Классическое определение вероятности случайного события

Под вероятностью случайного события в математике понимают меру возможности осуществления данного события в конкретных условиях эксперимента (испытания).

Рассмотрим некоторую конечную полную группу равновоз-можных элементарных событий (исходов) В,, В2, …, Вп, т. е. совокупность всех единственно возможных, несовместных и вместе с тем равновозможных результатов некоторого испытания, причем пусть интересующее нас случайное событие Аосуществляется тогда и только тогда, когда наступают некоторые из элементарных событий указанной полной группы. Пусть таких событий, благоприятствующих для события А, насчитывается т (естественно, т<п). Тогда вероятность события А определяют следующим образом:

Определение. Вероятностью Р(А) случайного события А называется отношение количества т элементарных событий, благо-приятствующих событию А, к общему количеству элементарных событий п:

P*(A)=m/n

Поскольку в общем случае 0 < т < п, то из этого определения, называемого классическим определением вероятности случайного события, следует, что вероятность произвольного случайного события принадлежит отрезку [0,1], т.е.

0≤ Р(А)≤1

Классическое определение вероятности.Если при испытаниях нет каких-либо причин, вследствие которых одно случайноесобытие появлялось бы чаще других (равновозможные события), можно определить вероятность исходя из теоретических соображений. Например, выясним в случае бросания монеты частоту выпадания герба (событиеА). Разными экспериментаторамипри нескольких тысячах испытаний было показано, что относительная частота такого события принимает значения, близкие к0,5. Учитывая, что появление герба и противоположной стороны монеты (событие В) являются событиями равновозможными, если монета симметрична, суждение Р(А) = Р(В) = 0,5 можно было бы сделать и без определения частоты этих событий. На основе понятия «равновозможности» событий формулируется другое определение вероятности.

Допустим, что в результате испытания должно произойти только одно изп равновозможных несовместных событий(несовместными называют события, если их одновременное осуществление невозможно). Пусть рассматриваемое событие А происходит вт случаях, которые называются благоприятствующими А, ине происходит при остальных п – т, неблагоприятствующих А. Тогдавероятностью можно назвать отношение благоприятствующих случаев к общему числу равновозможных несовместных событий:

Р(А) = m/n

22. Статистической вероятностью события А называется относительная частота появления этого события в произведённых испытаниях:

где – вероятность появления события А;

– относительная частота появления события А;

– число испытаний, в которых появилось событие А;

– общее число испытаний.

В отличие от классической вероятности статистическая вероятность является характеристикой опытной, экспериментальной.

Пример: Для контроля качества изделий из партии наугад выбрано 100 изделий, среди которых 3 изделия оказались бракованными. Определить вероятность брака.

Статистический способ определения вероятности применим лишь к тем событиям, которые обладают следующими свойствами:

· Рассматриваемые события должны быть исходами только тех испытаний, которые могут быть воспроизведены неограниченное число раз при одном и том же комплексе условий.

· События должны обладать статистической устойчивостью (или устойчи- востью относительных частот). Это означает, что в различных сериях испытаний относительная частота события изменяется незначительно.

· Число испытаний, в результате которых появляется событие А, должно быть достаточно велико.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ (статистическим определением вероятности). Число, к которому стремится устойчивая относительная частота, называется статистической вероятностью этого события.

Теорема. Вероятность появления одного из двух несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий:

Р (А + В) = Р (А) + Р (В). Доказательство

С л е д с т в и е. Вероятность появления одного из нескольких попарно несовместных событий, безразлично какого, равна сумме вероятностей этих событий:

Р (A1 + A2 + … + An) = Р (A1) + Р (A2) + … + Р (An).

23. Геометрическое определение вероятности

Пусть случайное испытание можно представить себе как бросание точки наудачу в некоторую геометрическую область G (на прямой, плоскости или пространстве). Элементарные исходы – это отдельные точки G, любое событие – это подмножество этой области, пространства элементарных исходов G. Можно считать, что все точки G «равноправны» и тогда вероятность попадания точки в некоторое подмножество пропорционально его мере (длине, площади, объему) и не зависит от его расположения и формы.

Геометрическая вероятность события А определяется отношением:
,
где m(G), m(A) – геометрические меры (длины, площади или объемы) всего пространства элементарных исходов и события А.

24.

Два события называются совместными в данном опыте, если появление одного из них не исключает появление другого события.

Пример 10.Два стрелка делают по одному выстрелу в мишень. Событие – попадание 1-го стрелка в мишень и событие – попадание 2-го стрелка в мишень. Эти события совместные, так как возможна ситуация, когда оба стрелка попадут в мишень.

Два события называются несовместными в данном опыте, если появление одного из них е исключает появление другого события.

Источник

Сначала дадим ряд вспомогательных понятий и определений.

Определение 1. Пусть Ω – пространство элементарных событий. Составим множество F из всех подмножеств Ω. Пусть множество всех возможных событий F удовлетворяет следующим двум условиям:

1) если и .

2) для любого события имеет место включение .

Класс F случайных событий, удовлетворяющих этим условиям, называется F – алгеброй событий.

Комментарий. В случае, если Ω конечно и содержит n элементарных событий, F содержит 2nсобытий.

Определение 2. Пусть Ω – пространство элементарных событий, F – алгебра событий. Будем называть F σ-алгеброй событий, если для любой счетной последовательности случайных событий {Ai}, i = 1,2,…, AiF, их объединение , т.е. является случайным событием.

(Здесь счетное множество событий, то есть такое множество, элементы которого можно поставить во взаимно-однозначное соответствие с множеством натуральных чисел.) Из принципа двойственности следует, что и . Любая σ – алгебрасобытий является алгеброй событий, но не наоборот.

А.Н. Колмогоров отказался от предположения равновозможности элементарных событий и распространил первое свойство F – алгебрына счетное число событий из σ-алгебрысобытий. Это дало ему возможность дать общее аксиоматическое определение вероятности события.

Аксиомы Колмогорова. Аксиоматическая теория Колмогорова основывается на пяти аксиомах, с помощью которых вводятся понятия вероятности и некоторые их свойства как для конечного множества элементарных событий, так и для любого бесконечного множества. Вот эти аксиомы:

1. Каждому событию А, принадлежащему F, ставится в соответствие неотрицательное число Р(А), которое называется вероятностью события А.

2. Вероятность достоверного события Р(F) = 1.

3. Вероятность невозможного события Р(Ø) = 0.

4. Аксиома сложения. Еслипопарно не совместны, то

5. Расширенная аксиома сложения. Если попарно не совместны, то(Здесь счетное множество действий).

Определение 3. Пространство элементарных событий Ω, σ-алгебра событий F и вероятность Р(·) на F, удовлетворяющие 5-ти аксиомам вероятности определяют вероятностное пространство, обозначаемое (Ω, F, P).

Свойства системы аксиом Колмогорова.

Первый метод:

Случайным образом (равномерно) в данном круге выбирается точка. Эта случайная точка определяет единственную хорду, серединой которой она является. Эта хорда длиннее стороны нашего плавильного треугольника тогда и только тогда, когда ее середина лежит внутри круга, вписанного в треугольник. Радиус этого круга равен половине радиуса исходного круга, следовательно, площадь вписанного круга составляет 1/4 площади исходного. Таким образом, вероятность того, что случайно выбранная точка лежит внутри вписанного круга, равна 1/4. Так что этот метод дает ответ 1/4.

Второй метод:

Исходя из соображений симметрии, можем считать, что одним концом хорды является произвольная фиксированная точка на окружности. Пусть этой точкой является вершина вписанного треугольника. Выберем другой конец случайно. Вершины треугольника делят окружность на три равные дуги, и случайная хорда длиннее стороны правильного треугольника, если она пересекает этот треугольник. Так что искомая вероятность теперь равна 1/З.

Получение разных результатов кажется парадоксальным, так как было убеждение, что слова «случайный выбор» однозначно определяют искомую вероятность. Парадокс показывает, что возможны различные способы выбора случайным образом, причем каждый способ выглядит по-своему «естественным». Фактически это означает, что в зависимости от того, что именно мы понимаем под словами «Случайным образом (равномерно)», вероятности могут быть выбраны многими различными способами.

Источник

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего профессионального
образования

«Национальный исследовательский Томский
государственный университет» (ТГУ)

Философский факультет

Кафедра философии и методологии науки

Реферат
к кандидатскому экзамену

«История
и философия науки»

Аксиоматика
Колмогорова

Выполнила:
аспирант

Кафедры
теории вероятностей

и математической
статистики

факультета
прикладной

математики
и кибернетики

Жидкова
Любовь Александровна

Томск 2014 г.

Содержание

1 История аксиоматизации теории
вероятностей
2 Колмогоровские аксиомы элементарной
теории вероятностей
3 Колмогоровская эмпирическая
дедукция аксиом
4 Аксиома непрерывности и бесконечные
вероятностные пространства
5 Бесконечные вероятностные
пространства и «идеальные события»
6 Критика термина «аксиоматика
теории вероятностей»
7 Примечания (литература)

1 История аксиоматизации теории
вероятностей

В 1900 г. в Париже состоялся II
Международный конгресс математиков,
на котором с программным докладом «Математические проблемы»
[7] выступил Давид Гильберт. Он сформулировал
23 наиболее интересные, по его мнению,
проблемы, «исследование которых может
значительно стимулировать дальнейшее
развитие науки». Шестой проблемой им
было названо «Математическое изложение
аксиом физики».

Часть доклада, касающуюся шестой
проблемы, Д. Гильберт начал со слов: «С
исследованиями по основаниям геометрии
близко связана задача об аксиоматическом
построении по этому же образцу тех физических
дисциплин, в которых уже теперь математика
играет выдающуюся роль: это в первую очередь
теория вероятностей и механика».

Вопросу аксиоматизации науки
Д. Гильберт уделял большое внимание на
протяжнии всей жизни. В докладе, прочитанном
в 1917 г. на заседании Швейцарского математического
общества, он говорил [10]: «По мере дальнейшего
развития любой науки становится все более
необходимым целенаправленное выделение
ее основополагающих предположений в
чистом виде, осознание их в качестве аксиом
и «помещение» их в «фундамент» данной
области знания». И далее: «Механизм аксиоматического
метода приводит к более глубоким основаниям
знания, ибо это действительно необходимо
для более совершенного его построения».

На призыв Д. Гильберта откликнулись
многие ученые. Различные подходы к решению
проблемы аксиоматизации теории вероятностей
предлагали Г. Больцман (1908), С.Н. Бернштейн
(1917), Р. Мизес (1918), А. Ломницкий (1923) (на основе
идей Э. Бореля), А.Н. Колмогоров (1929) и др.
[7].

Некоторые ученые, в частности,
Р. Мизес, рассматривали проблему с позиций
естествознания, другие же, как, например,
А.Н. Колмогоров, В. Нолл и К. Трузделл, –
с математических позиций.

Б.В. Гнеденко в комментарии
к шестой проблеме писал [7]: «… для Гильберта
теория вероятностей является главой
физики, в которой математические методы
играют выдающуюся роль. Сейчас эта точка
зрения уже не имеет такого распространения,
которым она пользовалась на рубеже двух
столетий, поскольку с тех пор достаточно
определенно выявилось собственно математическое
содержание теории вероятностей. Теперь
уже не вызывает сомнения то, что созданные
в ней понятия и методы исследования, а
также полученные результаты имеют общенаучное
значение, далеко выходящее за пределы
физики и даже всего естествознания».

Таким образом, теория вероятностей
интерпретируется в настоящее время как
математическая дисциплина.

В настоящее время общепризнанным
в области теории вероятностей считается
аксиоматический подход А.Н. Колмогорова
[6], основанный на концепциях теории множеств
и теории меры. Этот подход, ставший классическим,
возведен даже в ранг международного стандарта
ISO [11].

2 Колмогоровские аксиомы элементарной теории
вероятностей

Андрей Николаевич Колмогоров (12 (25) апреля
1903, Тамбов – 20 октября 1987, Москва) – выдающийся
советский математик, доктор физико-математических
наук, профессор Московского Государственного
Университета (1931), академик Академии Наук
СССР (1939). Колмогоров – один из основоположников
современной теории вероятностей, им получены
фундаментальные результаты в топологии,
математической логике, теории турбулентности,
теории сложности алгоритмов и ряде других
областей математики и её приложений.

А. Н. Колмогоров под влиянием идей теории множеств, меры, интегрирования, функций сформулировал простую систему аксиом
(вообще говоря, не являющуюся единственной),
позволившую описать уже существовавшие
к тому времени классические разделы теории
вероятностей, дать толчок развитию её
новых разделов, например, теории случайных процессов, и стала общепринятой в современной
теории вероятностей.

Элементарная теория вероятностей —
та часть теории вероятностей, в которой
приходится иметь дело с вероятностями
лишь конечного числа событий. Теория
вероятностей, как математическая дисциплина, может и должна
быть аксиоматизирована совершенно в том же смысле, как геометрия или алгебра. Это означает, что, после того как даны
названия изучаемым объектам и их основным
отношениям, а также аксиомы, которым эти отношения должны
подчиняться, всё дальнейшее изложение
должно основываться исключительно лишь
на этих аксиомах, не опираясь на обычное конкретное
значение этих объектов и их отношений.
Аксиоматизация теории вероятностей может быть проведена различными способами
как в отношении выбора аксиом, так и выбора основных понятий
и основных соотношений. Если преследовать
цель возможной простоты как самой системы аксиом, так и построения на ней
дальнейшей теории, то представляется
наиболее целесообразным аксиоматизирование
понятии случайного события и его вероятности.

Пусть
— множество элементов
, которые называются элементарными событиями,
а
— множество подмножеств
, называемых случайными событиями (или
просто — событиями), а
— пространством элементарных событий.

Аксиома I (алгебра
событий).
является алгеброй событий.
Аксиома II (существование вероятности
событий). Каждому событию
из
поставлено в соответствие неотрицательное действительное
число
, которое называется вероятностью события
.
Аксиома III (нормировка вероятности).
.
Аксиома IV (аддитивность вероятности). Если события
и
не пересекаются, то

Совокупность объектов
, удовлетворяющая аксиомам I—IV, называется вероятностным
пространством (у Колмогорова: поле вероятностей).

Система аксиом I—IV непротиворечива. Это показывает
следующий пример:
состоит из единственного элемента
,
— из
и множества невозможных событий
(пустого множества)
, при этом положено
. Однако эта система аксиом не является полной: в разных
вопросах теории вероятностей рассматриваются
различные вероятностные пространства.

3 Колмогоровская эмпирическая дедукция
аксиом

Обычно можно предполагать, что система
рассматриваемых событий
которым приписаны определённые вероятности,
образует алгебру событий, содержащую
в качестве элемента множество
(аксиома I, а также первая часть аксиомы II — существование вероятности).
Можно практически быть уверенным, что
если эксперимент повторен большое число
раз и если при этом через
обозначено число наступления события
, то отношение
будет мало отличаться от
. Далее ясно, что
, так что вторая часть аксиомы II оказывается вполне естественной. Для
события
всегда
, благодаря чему естественно положить
(аксиома III). Если, наконец,
и
несовместны между собой (то есть события
и
не пересекаются как подмножества
), то
, где
обозначают соответственно число экспериментов,
исходами которых служат события
. Отсюда следует:

Следовательно, является уместным положить

(аксиома IV).

4 Аксиома непрерывности и бесконечные
вероятностные пространства

В отличие от элементарной теории вероятностей,
теоремы, которые выводятся в общей математической теории вероятностей, естественно
применяются также и к вопросам, связанным
с бесконечным числом случайных событии.
Но при изучении этих последних применяются
существенно новые принципы: предполагается,
что кроме аксиом элементарной теории вероятностей
(I—IV) выполняется ещё следующая

Аксиома V (непрерывности). Для убывающей последовательности

событий из
такой, что

имеет место равенство

Аксиома непрерывности — это единственная аксиома современной теории вероятностей, относящаяся
именно к ситуации бесконечного числа
случайных событий. Обычно в современной
теории вероятностей вероятностным пространством
называется только такое вероятностное
пространство
, которое, кроме того, удовлетворяет аксиоме V. Вероятностные пространства
в смысле аксиом I—IV Колмогоров предлагал называть вероятностными пространствами в расширенном
смысле (у Колмогорова поле вероятностей в расширенном смысле),
в настоящее время этот термин употребляется
крайне редко. Заметим, что если система
событий
конечна, аксиома V следует из аксиом I—IV. Все модели с вероятностными пространствами в расширенном
смысле удовлетворяют, следовательно, аксиоме V. Система аксиом I—V является, непротиворечивой и неполной.
Напротив, для бесконечных вероятностных пространств аксиома непрерывности V является независимой от аксиом I—IV.

Так как новая аксиома существенна лишь для бесконечных
вероятностных пространств, то почти невозможно
разъяснить её эмпирическое значение,
например, так, как это было проделано
с аксиомами элементарной теории
вероятности (I—IV). При описании какого-либо
действительно наблюдаемого случайного
процесса можно получать только конечные
поля — вероятностные пространства
в расширенном смысле. Бесконечные вероятностные
пространства появляются какидеализированные
схемы действительных случайных явлений.
Общепринято молчаливо ограничиваться
такими схемами, которые удовлетворяют аксиоме V, что оказывается целесообразным
и эффективным в различных исследованиях.

5 Бесконечные вероятностные
пространства и «идеальные события»

Алгебра
событий пространства элементарных исходов
называется борелевской алгеброй, если
все счётные суммы
событий
из
принадлежат
. В современной теории вероятностей борелевские
алгебры событий обычно называют
-алгебрами событий (сигма-алгебрами). Пусть дано вероятностное пространство в расширенном
смысле
, где
— алгебра,
— вероятностная мера на ней. Известно,
что существует наименьшая сигма-алгебра
, содержащая
. Более того, справедлива

Теорема (о продолжении). Определённую
на
неотрицательную счётно-аддитивную функцию
множеств
всегда можно продолжить с сохранением
обоих свойств (неотрицательности и счётной
аддитивности) на все множества из
и при этом единственным образом.

Таким образом, каждое вероятностное пространство в расширенном
смысле
может быть математически корректно
продолжено до бесконечного вероятностного пространства
, которое в современной теории вероятностей
принято называть просто вероятностным пространством.

Вместе с тем множества из сигма-алгебры
бесконечного вероятностного пространства можно рассматривать только как «идеальные события», прямо не представимые
в мире наблюдений. Если, однако, рассуждение,
которое использует вероятности таких «идеальных событий» приводит к определению вероятностей«реального
события» из
, то это определение, очевидно, автоматически
будет непротиворечивым и с эмпирической
точки зрения.

6 Критика термина «аксиоматика
теории вероятностей»

Некоторые учёные не согласны с тем, что
Колмогоров сделал теорию вероятностей аксиоматической
теорией. Их доводы:

Вероятность — это понятие реального мира,
поэтому её невозможно аксиоматизировать, можно только построить математическую
модель. Например, так же невозможно аксиоматизировать понятие «мост», что не мешает рассчитывать
мосты на прочность, строя математические модели, со свойствами похожими на настоящие мосты.
Утверждают, что аксиоматика
Колмогорова не вводит ни одного нового
«базового понятия» (неопределяемого, как точка или прямая). А значит, она является лишьопределением: «Вероятность — это такая ограниченная мера, что
». При этом аксиоматику Колмогорова
они называют «моделью Колмогорова». Иногда
приводятся альтернативные модели теории
вероятностей.

Иной взгляд: в модели Колмогорова вводятся понятие «событий» и алгебра операций над ними, которой изоморфна алгебра множеств. Но в квантовой логике иная алгебра событий, она подчиняется
иной аксиоматике (и такие алгебры изучались И. М. Гельфандом), а «квантовая вероятность» строится отлично от классической.

Список литературы

Источник