Imposibilidad de la teoría del juego

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Un camino aleatorio en una red tridimensional cúbica.

El principio de imposibilidad de la teoría de juego es un concepto de la probabilidad y el azar. El mismo afirma que en una secuencia aleatoria, la selección de sub-secuencias no cambian la probabilidad de elementos específicos. Aunque el concepto había sido vagamente discutido en varias formas desde hace algún tiempo, por lo general se le atribuye a Richard von Mises, quién utilizó el término "colectivo" en lugar de secuencia.[1] [2]

Intuitivamente hablando, el principio dice que no es posible seleccionar una sub-secuencia de una secuencia al azar en una forma de mejorar las probabilidades de un evento específico. Por ejemplo, sí una secuencia de moneda es aleatoria con probabilidad y chances independientes de 50/50 para cara o cruz, apostar por cara cada tercer, séptimo o veintundécimo lanzamiento no cambia las probabilidades de ganar en el largo plazo. Richard von Mises comparó el principio de la imposibilidad de la teoría de juego al principio de la conservación de la energía, una ley que no puede ser probada, pero se ha mantenido cierta en repetidos experimentos.[3]

Richard von Mises define una secuencia infinita de ceros y unos como una secuencia al azar, sí no está sesgada por tener la propiedad de estabilidad de frecuencia, es decir, la frecuencia de ceros va a 1/2 y cada sub-secuencia que podamos seleccionar de ella por un método "adecuado" de selección tampoco está sesgada.[4]

El criterio de la selección de sub-secuencia impuesto por Mises es importante, porque aunque 0101010101... no es parcial, mediante la selección de posiciones impares, obtenemos 000000... que no es al azar. Von Mises nunca formalizó totalmente su definición de una norma adecuada para sub-secuencias, pero en 1940 Alonzo Church lo definió como cualquier función recursiva que leyó los primeros elementos N de la secuencia y decide sí quiere seleccionar un número de elemento N+1. Church fue el pionero en el ámbito de las funciones computables, y la definición que hizo se basó en la Tesis de Church-Turing para la computabilidad.[5] [6] [7]

A mediados de 1960, Andréi Kolmogórov y D. W. Loveland independientemente propusieron una regla de selección más permisiva.[8] [9] En su opinión, la definición de Church era demasiado restrictiva en cuanto a que leía los elementos en orden. En su lugar, propusieron una regla basada en un proceso parcial computable que habiendo leído cualquier elemento N de la secuencia, decide sí se quiere seleccionar otro elemento que no se ha leído todavía.

El principio influyó sobre conceptos modernos en la aleatoriedad, por ejemplo, el trabajo por A. N. Kolmogorov en considerar una secuencia aleatoria finita (con respecto a una clase de sistemas informáticos) sí cualquier programa puede generar la secuencia es al menos tan larga como la propia secuencia.[10] [11]

Referencias[editar]

  1. Probability, Statistics and Truth by Richard von Mises 1928/1981 Dover, ISBN 0486242145 page 25
  2. Counting for something: statistical principles and personalities by William Stanley Peters 1986 ISBN 0387963642 page 3
  3. The philosophy of Karl Popper by Herbert Keuth ISBN 0521548306 page 171
  4. Laurant Bienvenu "Kolmogorov Loveland Stochastocity" in STACS 2007: 24th Annual Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science by Wolfgang Thomas ISBN 3540709177 page 260
  5. Alonzo Church, "On the Concept of Random Sequence," Bull. Amer. Math. Soc., 46 (1940), 254–260
  6. Companion encyclopedia of the history and philosophy Volume 2, by Ivor Grattan-Guinness 0801873975 page 1412
  7. J. Alberto Coffa, Randomness and Knowledge in "PSA 1972: proceedings of the 1972 Biennial Meeting Philosophy of Science Association, Volume 20, Springer 1974 ISBN 9027704082 page 106
  8. A. N. Kolmogorov, Three approaches to the quantitative definition of information Problems of Information and Transmission, 1(1):1--7, 1965.
  9. D.W. Loveland, A new interpretation of von Mises' concept of random sequence Z. Math. Logik Grundlagen Math 12 (1966) 279-294
  10. An introduction to probability and inductive logic 2001 by Ian Hacking ISBN 0521775019 page 145
  11. Creating modern probability by Jan Von Plato 1998 ISBN 0521597358 pages 23-24