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在这个游戏的开头,我们设想自己要参加一个电视游戏大奖赛。规则呢,是这样。我们有 n 个人,作为一个小组来参加游戏。游戏中,主持人会给我们每人头上戴一顶帽子。帽子有黑白两种颜色,可以认为它们在我们各自头上的分布是临时随机决定的。小 组中的每一个人,可以看到其他人的帽子颜色,但不知道自己的帽子颜色。每个游戏成员都被要求回答自己帽子的颜色。我们各人面前有三个按钮,可以选择“黑 色”“白色”或“弃权”(也就是 pass,不作猜测的意思)。小组成员彼此之间没有任何信息交流,他们必须各自独立地作出自己的选择,并且谁也不知道其他人的选择。如果小组成员全部选择 了 pass,也就是每个人都弃权,则他们输了;如果有小组成员作出了明确的猜测,但某个人猜错了,则结果也是输。只有当小组中有人做出猜测,并且每个做出猜 测的人都猜对了,他们才能获胜,一起获得最后的大奖。
这个游戏还有最关键的一点:在游戏开始前(帽子戴上之前),有一个“协商时间”,小组成员可以聚在一起,讨论决定小组应采取什么样的策略。但这个交流过程在游戏开始时自然终止。
现在的问题是:小组选择什么样的策略,才有最大的机会获胜呢?
在这里用Hamming码给出了问题在时候的一种解释和策略,成功概率为。但这个问题为什么最后归结于Hamming码,这种方法为什么是最优的呢?这里再讨论一下。
模型:帽子的黑白状态为一个n长的串,可以用一个n维的超立方体G的顶点坐标,来表示,坐标为0表示白帽子,1表示黑帽子。G上两顶点相邻当且仅当它们之间仅相差一位,这样每个顶点恰与n个点相邻。
目标:主持人在G上随机选取一个顶点P,第i个观众知道这个顶点除第i个之外的n-1个坐标值,给出一种回答策略,使得所有问答的观众都答对了正确的P。
这个问题的关键是怎么把“策略”模型化。
注意到在游戏中,每个人他能观测n-1个坐标值,也就是他能够确定P为G上某条边的两个顶点之一。他在游戏中的策略具体表现为,当他观测到这条边时,他选择这条边的哪个顶点,或者不做选择。
如果观测到,策略选择了,则在G上连一条有向边。
策略:一个策略C可以表示为G的某些边的有向化。
引理:如果P点处出度(即P连出的边数)等于0——没有人回答错误,且出度(连向P的边数)大于0——至少有一人回答,则当主持人选择P点,观众获胜。否则观众失败。
在策略C下,错误点构成的集合记作。此时,观众成功的概率为.
定义:图G(V,E)上,V的子集D称为G的Dominating Set当且仅当G的任何顶点要么在D中,要么与D的某个顶点相邻。
定理:G的顶点集为某个策略C的错误点集当且仅当为G(无向图下)的Dominating Set。其中。
对于一般图,求Dominating Set是NP完全问题。对于这个超立方体而言,一方面有下界:
定理:. 相应的,观众成功的概率不可能大于 .
而在时,上面的等号可以取到,构造个长度的01串,任何两个之间的距离大于2(即为纠错度为1的纠错码)。
讨论:如果帽子颜色有三种,又该如何?
1 条评论:
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