ผลต่างระหว่างรุ่นของ "ปัญหาวันเกิด"

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
เนื้อหาที่ลบ เนื้อหาที่เพิ่ม
Octahedron80 (คุย | ส่วนร่วม)
Octahedron80 (คุย | ส่วนร่วม)
ไม่มีความย่อการแก้ไข
บรรทัด 88: บรรทัด 88:
| 200 || 99.9999999999999999999999999998%
| 200 || 99.9999999999999999999999999998%
|-
|-
| 300 || (100 − ({{E|6|−80}}))%
| 300 || (100 − (6{{e|−80}}))%
|-
|-
| 350 || (100 − ({{E|3|−129}}))%
| 350 || (100 − (3{{e|−129}}))%
|-
|-
| 365 || (100 − ({{E|1.45|−155}}))%
| 365 || (100 − (1.45{{e|−155}}))%
|-
|-
| 366 || 100%
| 366 || 100%

รุ่นแก้ไขเมื่อ 10:34, 14 มกราคม 2556

ปัญหาวันเกิด หรือ ปฏิทรรศน์วันเกิด [1] ในเรื่องทฤษฎีความน่าจะเป็น เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็นที่กลุ่มคนซึ่งถูกเลือกโดยการสุ่ม n คน จะมีบางคู่ในกลุ่มที่มีวันเกิดตรงกัน หากพิจารณาตามหลักรังนกพิราบ ความน่าจะเป็นดังกล่าวจะเป็น 100% ถ้าจำนวนคนในกลุ่มมี 367 คน (เนื่องจากวันที่เป็นไปได้ทั้งหมดมี 366 วัน รวม 29 กุมภาพันธ์ด้วย) อย่างไรก็ตาม ความน่าจะเป็น 99% จะเกิดกับกลุ่มคนเพียง 57 คน และความน่าจะเป็น 50% จะเกิดกับกลุ่มคนเพียง 23 คน การสรุปเหล่านี้ใช้พื้นฐานบนสมมติฐานว่า แต่ละวันของปีมีความเป็นไปได้ที่จะเป็นวันเกิดอย่างเท่าเทียมกัน (ยกเว้น 29 กุมภาพันธ์)

คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังปัญหานี้นำไปสู่ปัญหาการโจมตีทางวิทยาการเข้ารหัสลับอันเป็นที่รู้จักเรียกว่า การโจมตีวันเกิด ซึ่งใช้ตัวแบบความน่าจะเป็นนี้ลดความซับซ้อนในการเจาะฟังก์ชันแฮช

กราฟแสดงความน่าจะเป็นโดยการคำนวณ ที่คนอย่างน้อยสองคนจะมีวันเกิดตรงกัน ในระหว่างกลุ่มคนตามจำนวนที่แน่นอน

ความเข้าใจในตัวปัญหา

ปัญหาวันเกิดถามว่า คนหนึ่งคนใดในกลุ่มที่กำหนด มีวันเกิดตรงกับคนอื่นคนใดหรือไม่ มิได้ถามเฉพาะเจาะจงว่าตรงกับคนหนึ่งเพียงคนเดียวหรือไม่

ตัวอย่างที่ให้มาก่อนหน้านี้คือกลุ่มคน 23 คน การเปรียบเทียบวันเกิดของคนแรกกับวันเกิดของคนอื่นจะมีโอกาส 22 ครั้งเพื่อหาว่าวันเกิดตรงกันหรือไม่ วันเกิดของคนที่สองกับวันเกิดของคนอื่นก็จะมีโอกาส 21 ครั้ง วันเกิดของคนที่สามก็จะมีโอกาส 20 ครั้ง เป็นเช่นนี้ต่อไปเรื่อย ๆ เพราะฉะนั้นโอกาสรวมทั้งหมดที่จะเปรียบเทียบคือ 22 + 21 + 20 + ... + 1 = 253 ครั้ง ดังนั้นการเปรียบเทียบทุก ๆ คนกับคนอื่นทั้งหมดจะทำได้ 253 วิธีที่แตกต่างกัน (การจัดหมู่) หรือกล่าวได้ว่า กลุ่มคน 23 คนสามารถจับคู่ได้ทั้งหมด คู่

สมมติว่าวันเกิดทั้งหมดสามารถเป็นไปได้อย่างเท่าเทียมกัน [2][3][4] ความน่าจะเป็นที่วันที่ตั้งขึ้นมาจะเป็นวันเกิดของใครสักคน ซึ่งเลือกมาโดยการสุ่มจากประชากรทั้งหมดอยู่ที่ 1/365 (ไม่พิจารณาอธิกวารคือ 29 กุมภาพันธ์) ถึงแม้การจับคู่ภายในกลุ่มคน 23 คน ไม่เทียบเท่าเชิงสถิติศาสตร์กับการเลือกคู่โดยอิสระ 253 คู่ ปฏิทรรศน์วันเกิดจะแปลกประหลาดน้อยลง ถ้ากลุ่มคนถูกพิจารณาว่าเป็นจำนวนคู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมด มากกว่าที่จะเป็นจำนวนรายคน

การคำนวณความน่าจะเป็น

ปัญหาคือการคำนวณความน่าจะเป็นโดยประมาณว่า ในกลุ่มคน n คน จะมีอย่างน้อยสองคนที่มีวันเกิดตรงกัน สำหรับกรณีง่ายสุดคือไม่สนใจความแปรปรวนในการแจกแจง เช่นปีอธิกสุรทิน ฝาแฝด ความแปรปรวนเชิงฤดูกาลหรือวันในสัปดาห์ และสมมติว่าวันเกิดที่เป็นไปได้ 365 วันอย่างเท่าเทียมกัน การแจกแจงวันเกิดในชีวิตจริงไม่เป็นเอกรูปเพราะทุกวันมิได้มีโอกาสอย่างเท่าเทียมกัน

ถ้าให้ P(A) คือความน่าจะเป็นที่อย่างน้อยสองคนในกลุ่มมีวันเกิดตรงกัน เราอาจคำนวณง่ายขึ้นจาก P(A′) คือความน่าจะเป็นที่ไม่มีสองคนใดเลยที่มีวันเกิดตรงกัน เนื่องจาก A และ A′ เป็นความน่าจะเป็นเพียงสองประการที่จะเกิดขึ้นได้และเป็นเหตุการณ์ไม่เกิดร่วม ดังนั้นเราจะได้ P(A) = 1 − P(A′)

คำตอบของปัญหาที่เผยแพร่อย่างกว้างขวางสรุปว่า กลุ่มคน 23 คนก็เพียงพอที่จะทำให้ P(A) มีค่ามากกว่า 50% การคำนวณ P(A) ต่อไปนี้จะใช้กลุ่มคน 23 คนมาเป็นตัวอย่าง

เมื่อเหตุการณ์เป็นอิสระซึ่งกันและกัน ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ทั้งหมดที่เกิดขึ้น จะเท่ากับผลคูณของความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น เพราะฉะนั้น P(A′) จึงสามารถแยกได้เป็นเหตุการณ์อิสระ 23 เหตุการณ์ และคำนวณได้จาก P(1) × P(2) × P(3) × ... P(23)

เหตุการณ์อิสระ 23 เหตุการณ์นี้สอดคล้องกับจำนวนคน 23 คนและสามารถนิยามไปตามลำดับ แต่ละเหตุการณ์สามารถนิยามว่าคนนั้นจะไม่มีวันเกิดตรงกับคนอื่นคนใดที่ได้วิเคราะห์ไปแล้วก่อนหน้า สำหรับเหตุการณ์ที่ 1 คือไม่มีคนอื่นคนใดก่อนหน้านี้ให้วิเคราะห์เลย เพราะฉะนั้นความน่าจะเป็น P(1) ซึ่งคนแรกไม่มีวันเกิดตรงกับคนอื่นคนใดที่ได้วิเคราะห์ไปแล้วก่อนหน้าเท่ากับ 1 หรือ 100% หรือเขียนในรูปแบบ 365/365 โดยไม่พิจารณาอธิกวารสำหรับการวิเคราะห์นี้ ส่วนเหตุผลจะได้ปรากฏชัดเจนต่อไป

สำหรับเหตุการณ์ที่ 2 คือมีเพียงคนที่หนึ่งที่ได้วิเคราะห์แล้วก่อนหน้านี้ สมมติว่าวันเกิดเป็นไปได้อย่างเท่าเทียมกัน 365 วันเช่นเดิม ความน่าจะเป็น P(2) ซึ่งคนที่สองมีวันเกิดต่างกับคนที่หนึ่งเท่ากับ 364/365 นั่นเป็นเพราะถ้าคนที่สองเกิดในวันใดก็ได้ในจำนวน 364 วันที่เหลือ ทำให้คนที่หนึ่งกับคนที่สองมีวันเกิดไม่ตรงกัน

ในทางเดียวกัน ถ้าคนที่สามเกิดในวันใดก็ได้ในจำนวน 363 วันที่เหลือ ทำให้ทั้งคนที่หนึ่ง ที่สอง ที่สาม มีวันเกิดไม่ตรงกันเลย จะได้ความน่าจะเป็น P(3) เท่ากับ 363/365

การวิเคราะห์เช่นนี้ดำเนินต่อไปจนกระทั่งถึงคนที่ยี่สิบสาม ซึ่งความน่าจะเป็นที่วันเกิดจะไม่ตรงกับคนที่ได้วิเคราะห์ไปแล้วก่อนหน้านี้เลย P(23) เท่ากับ 343/365

P(A′) เท่ากับผลคูณของความน่าจะเป็นรายเหตุการณ์เหล่านี้ นั่นคือ

P(A′) = 365/365 × 364/365 × 363/365 × 362/365 × ... × 343/365

สมการดังกล่าวสามารถดึงตัวประกอบร่วมได้เป็น

P(A′) = (1/365)23 × (365 × 364 × 363 × 362 × ... × 343)

ประเมินค่าออกมาจะได้ P(A′) ≈ 0.492703

ดังนั้น P(A) ≈ 1 − 0.492703 = 0.507297 หรือ 50.7297%

กระบวนการนี้สามารถทำให้เป็นกรณีทั่วไปสำหรับกลุ่มคน n คน เมื่อ p(n) คือความน่าจะเป็นที่อย่างน้อยสองคนในกลุ่ม n คนมีวันเกิดตรงกัน เราคำนวณง่ายขึ้นด้วย (n) คือความน่าจะเป็นที่วันเกิดของ n คนแตกต่างกันทั้งหมด ตามหลักรังนกพิราบ (n) จะเป็นศูนย์เมื่อ n > 365 และเมื่อ n ≤ 365 จะได้ว่า

โดยสัญลักษณ์ ! คือตัวดำเนินการแฟกทอเรียล คือสัมประสิทธิ์ทวินาม และ หมายถึงการเรียงสับเปลี่ยน

สมการดังกล่าวแสดงข้อเท็จจริงว่า สำหรับคนที่หนึ่งไม่มีคนใดที่มีวันเกิดตรงกัน (365/365) สำหรับคนที่สองก็ไม่มีวันเกิดตรงกับคนที่หนึ่ง (364/365) สำหรับคนที่สามก็ไม่มีวันเกิดตรงกับคนที่หนึ่งและที่สอง (363/365) ฯลฯ และในกรณีทั่วไปวันเกิดของคนที่ n ก็จะไม่มีวันเกิดตรงกับ n − 1 คนที่อยู่ก่อนหน้า

เหตุการณ์ที่อย่างน้อยสองคนจากกลุ่มคน n คนมีวันเกิดตรงกัน คือเหตุการณ์เติมเต็มที่วันเกิดของ n คนแตกต่างกันทั้งหมด เพราะฉะนั้นความน่าจะเป็น p(n) จะมีค่าเท่ากับ

ความน่าจะเป็นนี้มีค่าเกินกว่า 1/2 เมื่อ n = 23 (ค่าจริงประมาณ 50.7%) ตารางต่อไปนี้แสดงความน่าจะเป็นสำหรับ n อื่น ๆ บางค่า (โดยไม่พิจารณาปีอธิกสุรทินตามที่ได้อธิบายแล้วด้านบน)

กราฟแสดงความน่าจะเป็นโดยประมาณ ที่ไม่มีใครเลยในกลุ่มคน n คนมีวันเกิดตรงกัน สังเกตว่ามาตราส่วนตามแนวตั้งเป็นลอการิทึม (แต่ละขีดจากบนลงล่างลดลงทีละ 1020 เท่า)
n p(n)
10 11.7%
20 41.1%
23 50.7%
30 70.6%
50 97.0%
57 99.0%
100 99.99997%
200 99.9999999999999999999999999998%
300 (100 − (6×10−80))%
350 (100 − (3×10−129))%
365 (100 − (1.45×10−155))%
366 100%

การประมาณค่า

กราฟแสดงความน่าจะเป็นโดยประมาณ ที่คนอย่างน้อยสองคนจะมีวันเกิดตรงกัน (แดง) และเหตุการณ์เติมเต็มของมัน (น้ำเงิน)
กราฟแสดงความแม่นยำของการประมาณค่าด้วย (ขาว)

การกระจายอนุกรมเทย์เลอร์ของฟังก์ชันเลขชี้กำลัง (ค่าคงตัว e ≈ 2.718281828)

สามารถประมาณค่า ex อันดับที่หนึ่งเมื่อ x ≪ 1 ดังนี้

เพื่อใช้การประมาณนี้แก่นิพจน์แรกที่มาจาก (n) กำหนดให้ x = i/365 ดังนั้นเราจะได้

จากนั้นแทนที่ i ด้วยจำนวนเต็มไม่เป็นลบสำหรับแต่ละพจน์ในสูตรของ (n) จนกระทั่ง i = n − 1 ตัวอย่างเช่นเมื่อ i = 1 จะได้

นิพจน์แรกที่มาจาก (n) จึงสามารถประมาณค่าได้ดังนี้

เพราะฉะนั้น

การประมาณที่หยาบกว่าของสูตรดังกล่าวคือ

ซึ่งยังคงแม่นยำพอใช้ได้ ดังที่เห็นจากกราฟในภาพประกอบ

จากการประมาณค่าดังกล่าว แนวทางที่เหมือนกันสามารถใช้ได้กับ "คน" และ "วัน" จำนวนเท่าใดก็ได้ ถ้าให้จำนวนวันเป็น n วันแทนที่จะเป็น 365 วัน ให้จำนวนคน m คน และ mn จากแนวทางข้างต้นเราจะได้ผลสำเร็จเป็น Pr[(m, n)] คือความน่าจะเป็นที่อย่างน้อยสองคนในกลุ่ม m คน มีวันเกิดตรงกันภายใน n วันที่กำหนด ดังนี้

การยกกำลังอย่างง่าย

ความน่าจะเป็นที่คนสองคนไม่มีวันเกิดตรงกันเท่ากับ 364/365 หากกลุ่มคนมีจำนวน n คน จะสามารถจับคู่ได้ C(n, 2) = n(n − 1)/2 คู่ หรือเรียกได้ว่ามี C(n, 2) เหตุการณ์ ความน่าจะเป็นที่คนสองคนไม่มีวันเกิดตรงกันในกลุ่มคนดังกล่าว สามารถประมาณได้จากเหตุการณ์เหล่านี้ซึ่งสมมติว่าเป็นอิสระต่อกัน โดยคูณความน่าจะเป็นของพวกมันเข้าด้วยกัน กล่าวอย่างสั้นคือ 364/365 สามารถคูณกับตัวเองเป็นจำนวน C(n, 2) ตัว จะได้

เนื่องจากสิ่งนี้คือความน่าจะเป็นที่ไม่มีใครมีวันเกิดตรงกัน ดังนั้นความน่าจะเป็นที่จะมีใครบางคนมีวันเกิดตรงกันก็คือ

การประมาณปัวซง

ใช้การประมาณปัวซงสำหรับทวินามกับกลุ่มคน 23 คน

ผลลัพธ์มีค่ามากกว่า 50% เช่นเดียวกับที่ได้อธิบายไว้ก่อนหน้านี้

การประมาณจำนวนคน

การประมาณจำนวนคนเท่าที่จำเป็นที่จะทำให้เกิดโอกาส 50% เป็นอย่างน้อยที่จะมีวันเกิดตรงกัน สามารถหาได้จากสูตรดังนี้

นี่เป็นผลลัพธ์ของการประมาณที่ดี ซึ่งเหตุการณ์ 1 ใน k ของความน่าจะเป็นจะมีโอกาสเกิดขึ้น 50% เป็นอย่างน้อย ถ้าเหตุการณ์นั้นเกิดซ้ำ k ln 2 ครั้ง [5]

อ้างอิงและเชิงอรรถ

  1. คำว่า "ปฏิทรรศน์" นี้มิได้หมายถึงความรู้สึกที่นำไปสู่ความขัดแย้งทางตรรกศาสตร์ แต่ถูกหยิบยกขึ้นเนื่องจากความจริงทางคณิตศาสตร์ขัดแย้งกับการหยั่งรู้ด้วยตนเอง กล่าวคือคนส่วนใหญ่มักประมาณว่าโอกาสที่คนสองคนจะมีวันเกิดตรงกันต้องน้อยกว่า 50% อย่างมาก สำหรับกลุ่มคน 23 คน
  2. ในความเป็นจริง วันเกิดไม่แจกแจงตลอดทั้งปีอย่างเท่าเทียมกัน การเกิดต่อวันในบางฤดูกาลมีมากกว่าฤดูกาลอื่น แต่เพื่อจุดมุ่งหมายของปัญหานี้ การแจกแจงจะถูกทำให้เป็นเอกรูป (รูปแบบเดียว)
  3. Murphy, Ron. "An Analysis of the Distribution of Birthdays in a Calendar Year". สืบค้นเมื่อ 2011-12-27.
  4. Mathers, C D (1983). "Seasonal Distribution of Births in Australia". International Journal of Epidemiology. 12 (3): 326–331. doi:10.1093/ije/12.3.326. สืบค้นเมื่อ 2011-12-27. {{cite journal}}: ไม่รู้จักพารามิเตอร์ |coauthors= ถูกละเว้น แนะนำ (|author=) (help)
  5. Mathis, Frank H. (1991). "A Generalized Birthday Problem". SIAM Review. Society for Industrial and Applied Mathematics. 33 (2): 265–270. doi:10.1137/1033051. ISSN 0036-1445. JSTOR 2031144. OCLC 37699182. {{cite journal}}: Cite ไม่รู้จักพารามิเตอร์ว่างเปล่า s: |quotes= และ |coauthors= (help); ไม่รู้จักพารามิเตอร์ |month= ถูกละเว้น (help)