贝特朗悖论
在一个圆上,随机取三点(三点独立、在圆周上均匀分布),这三点组成的三角形是锐角三角形的概率是多少?
这是一个非常经典的几何概率问题,答案是 1/4。
关于“随机”的思考非常深刻,这是概率论中一个核心且有趣的话题。详细的分析分为两部分:
- 问题求解:如何计算出锐角三角形的概率是 1/4。
- 背景分析:深入探讨“随机”的含义,以及为什么明确定义随机过程至关重要。
第一部分:问题求解
解决这个问题的关键,在于将“锐角三角形”的几何条件,转化为一个更容易处理的概率模型。直接计算锐角的条件比较复杂,一个常见的技巧是计算它的对立面:这个三角形是钝角或直角三角形的概率。
核心几何知识:在一个圆上,一个内接三角形是钝角或直角三角形的充要条件是,它的所有三个顶点都位于同一个半圆内。
- 当两个顶点构成直径时,为直角三角形。
- 当三个顶点位于一个半圆内但没有顶点构成直径时,为钝角三角形。
现在,我们可以按照以下步骤进行计算:
步骤 1: 固定一点,简化问题
由于圆具有旋转对称性,我们可以先在圆上任意固定第一个点 的位置,这并不会影响最终的概率。这就像无论你从哪个时区开始计算,一天还是有24小时一样。我们将 放在时钟的“12点”位置。
步骤 2: 建立坐标系和样本空间
现在我们需要随机选择另外两个点, 和 。我们可以用它们相对于 的弧长来定义它们的位置。假设圆的周长为1。我们从 开始顺时针测量。
- 的位置可以由一个随机变量 表示,它在 上均匀分布。
- 的位置可以由一个随机变量 表示,它也在 上均匀分布。
由于 和 是独立选择的,我们的样本空间可以由一个边长为1的正方形表示,其面积为 。这个正方形内的每一个点 都对应着 和 的一种可能位置组合。
步骤 3: 寻找形成钝角/直角三角形的条件
我们已经知道,三角形为钝角或直角,当且仅当三个点 位于同一个半圆内。
由于 已经固定在 "0" 的位置,我们可以分析半圆从哪里开始:
- 半圆从 (0点) 开始顺时针延伸:要让 和 都落在这个半圆里,它们的坐标 和 都必须小于 。即 且 。
- 半圆从 (0点) 开始逆时针延伸:要让 和 都落在这个半圆里,它们的坐标 和 都必须大于等于 。即 且 。
- 半圆不以 为端点:这种情况意味着 和 落在 对面直径的同一侧。这等价于 和 之间的弧长(不包含 的那段)小于 。数学上表示为 。
等等,这个分析有点乱。让我们换一个更清晰的角度。
更清晰的分析方法:
固定 在 0 点。 在 点, 在 点。这三个点将圆周分成了三段弧。设三段弧长分别为 。
- 三角形是锐角的充要条件是:所有三段弧长都小于半圆周。
- 三角形是钝角/直角的充要条件是:至少有一段弧长大于或等于半圆周。
假设周长为1。不失一般性,我们先假定 。三段弧长为:
- (从 到 )
- (从 到 )
- (从 回到 )
三角形为锐角,必须同时满足:
现在我们回到之前定义的样本空间(边长为1的正方形)。
我们的总样本空间是 。
我们先分析 的情况,这对应正方形的左上角三角区域,面积为 。
在这个区域里,满足锐角条件的区域由以下不等式定义:
在 坐标系中画出这个区域:它是一个由点 , 和 构成的直角三角形。
- 底边长:
- 高:
- 面积: 。
同理,对于 的情况(正方形的右下角三角区域),我们也会得到一个对称的、面积为 的区域。
因此,形成锐角三角形的总有利区域面积为 。
由于总样本空间的面积是 1,所以概率为:
第二部分:“随机”的真正含义
您提出的“随机和随机是完全不同的, 如何取点才能算真随机?”,正触及了概率论的基石,一个著名的例子就是“贝特朗悖论 (Bertrand's Paradox)”。
贝特朗悖论
这个问题问的是:“在一个圆内随机画一条弦,其长度大于该圆内接等边三角形边长的概率是多少?”
贝特朗提出了三种不同的“随机”画法,得到了三个不同的答案:
- 随机端点法:在圆周上随机取两个点,连接成弦。得到的概率是 1/3。
- 随机半径法:随机选一个半径,再在该半径上随机选一个点,过该点做垂直于半径的弦。得到的概率是 1/2。
- 随机中点法:在圆内随机取一个点作为弦的中点。得到的概率是 1/4。
悖论的启示
这个悖论告诉我们,没有一个先验的、唯一的“真随机”。术语“随机地(at random)”本身是模糊不清的。一个有意义的概率问题,必须明确指定生成随机结果的确切过程(即概率分布)。
回到我们的问题
在您提出的问题中,描述是“三点独立、在圆周上均匀分布”。这是一个非常精确的数学描述,它消除了贝特朗悖论中的歧义。
- 独立 (Independent):一个点的位置不影响任何其他点的位置。
- 在圆周上均匀分布 (Uniformly distributed on the circumference):这意味着任意一个点,落在某一段圆弧上的概率,只与该段圆弧的长度成正比,而与它在圆上的具体位置无关。
我们上面所做的计算,正是基于这个“均匀分布”的假设。我们将圆周映射到一个线性区间 ,然后使用面积来计算概率,这正是均匀分布的标准解法。
如果换一种“随机”方式呢?
假设问题改成:“在一个圆盘内(包括内部),随机均匀地取三个点,它们组成锐角三角形的概率是多少?”
这是一个完全不同的问题。这里的“随机均匀”指的是在面积上均匀分布。一个点落在某个区域的概率与该区域的面积成正比。这个问题的计算会复杂得多,答案也不是 1/4。