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Mathematisch korrektes Wichteln

9Die verbesserte Konjugations-Methode

Wir haben zwei Ausgangspermutationen σ\sigma und φ\varphi gefunden. Bei einer ist die Wahrscheinlichkeit zu klein, dass man der Co-Wichtel seines Co-Wichtels ist, und bei der anderen zu groß. Um dieses Problem zu beheben, wollen wir beide Permutationen kombinieren, um die korrekten Wahrscheinlichkeiten zu erhalten. Wir wollen also mit einer gewissen, noch zu bestimmenden Wahrscheinlichkeit pp die Konjugations-Methode mit σ\sigma anwenden und mit Wahrscheinlichkeit 1p1-p die Konjugations-Methode mit φ\varphi anwenden.

Wie müsste die Wahrscheinlichkeit pp sein, damit die Wahrscheinlichkeit, der Co-Wichtel seines Co-Wichtels zu sein, genau 1n1\frac{1}{n-1} ist? Bei σ\sigma ist die Wahrscheinlichkeit null und bei φ\varphi ist die Wahrscheinlichkeit 2n\frac 2n. Wir wollen also, dass 1n1=0p+(1p)2n\frac{1}{n-1} = 0\cdot p + (1-p)\cdot \frac{2}{n}. Damit können wir pp berechnen:

(1p)2n\displaystyle (1-p)\cdot\frac{2}{n}==1n1\displaystyle \frac{1}{n-1}n2\displaystyle \cdot \frac n2
1p\displaystyle 1-p==n2(n1)\displaystyle \frac{n}{2(n-1)}1\displaystyle -1
p\displaystyle -p==n  2n + 22(n1)\displaystyle \frac{n\ -\ 2n\ +\ 2}{2\left(n-1\right)}(1)\displaystyle \cdot\left(-1\right)
p\displaystyle p==n22n2\displaystyle \frac{n-2}{2n-2}

Das heißt, wir müssen mit der Wahrscheinlichkeit n22n2\frac{n-2}{2n-2} die Konjugations-Methode mit φ\varphi anwenden und mit Wahrscheinlichkeit n2n2\frac{n}{2n-2} mit σ\sigma.

Wenn unsere Methode funktioniert, müssen die anderen Wahrscheinlichkeiten ebenfalls passen: Bei σ\sigma ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person einen selbst als Co-Wichtel hat, die nicht der Co-Wichtel von einem ist, genau 1n2\frac{1}{n-2}. Bei φ\varphi ist diese Wahrscheinlichkeit 1n\frac{1}{n}. Somit haben wir bei unserer Kombination die Wahrscheinlichkeit p1n2+(1p)1n=1n1p\cdot \frac{1}{n-2} + (1-p)\cdot \frac 1n = \frac{1}{n-1}. Das heißt, diese Mischung liefert eine geheime Wichtelzuordnung.

Wenn bekannt ist, ob die Konjugations-Methode mit σ\sigma oder φ\varphi durchgeführt wurde, haben wir nichts gewonnen, da das Mischen der beiden Permutationen gerade davon ausgeht, dass diese Information unbekannt ist. Wir müssen also eine Methode finden, wie wir die Konjugations-Methode mit σ\sigma oder φ\varphi anwenden ohne zu wissen, ob wir sie mit σ\sigma oder φ\varphi anwenden.

Wir haben schon einmal gesehen, wie wir eine Permutation zufällig ziehen können, ohne zu wissen, welche wir gezogen haben: Mit der Briefumschlag-Methode. Wir können also versuchen, unser Problem mit dieser zu lösen. Dafür benötigen wir genug Umschläge, damit das Wahrscheinlichkeitsverhältnis stimmt.

Damit dieses Verhältnis stimmt, müssen wir nn Versionen von σ\sigma haben und n2n-2 Versionen von φ\varphi. In den Umschlägen können aber nicht immer die gleichen Permutationen σ\sigma bzw. φ\varphi liegen, da wir auf diese dann erst die Konjugations-Methode anwenden müssten und wir dafür die gezogene Permutation aufdecken müssten. Damit müssen die Permutationen, die wir in die Umschläge gesteckt haben, schon aus der Konjugations-Methode stammen.

Wir machen also folgendes:

  1. Wir präparieren nn Briefumschläge mit der Konjugations-Methode mit σ\sigma und n2n-2 Briefumschläge mit der Konjugations-Methode mit φ\varphi.

  2. Wir werfen alle Umschläge in einen Hut (oder Ähnliches), mischen und ziehen einen Umschlag.

  3. Die Karten dieses Umschlags werden nun wie bei der Briefumschlag-Methode ausgeteilt und verwendet.

Da diese Methode die Konjugations-Methode verbessert, werden wir sie die verbesserte Konjugations-Methode nennen.

Damit haben wir eine Methode gefunden, wie wir mathematisch korrekt wichteln können. Es stellt sich nur die Frage, wie viele Karten wir erstellen müssen: Wenn wir 2n22n-2 Briefumschläge erstellen müssen und jeder Umschlag nn Karten enthält, müssen wir n(2n2)n\cdot (2n-2) Karten erstellen und die Konjugations-Methode 2n22n-2 Mal anwenden. Dies werden ziemlich schnell ziemlich viele Karten:

Teilnehmer

Anzahl Umschläge

Anzahl Zettel

5

8

40

7

12

84

10

18

180

25

48

1200

Lohnt sich diese Methode trotzdem, bzw. können wir sie praktikabel machen?


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