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(Quadrat-)Wurzeln aus ganzen Zahlen

Den Standard-Beweis, dass \sqrt{2}, die Quadratwurzel aus 2, keine Bruchzahl ist, kennt vermutlich fast jeder noch aus der eigenen Schulzeit. In dem vor zwei Jahren veröffentlichten Artikel “Roots of integers” in John D. Cook’s Blog (“The Endeavour“) entdeckte ich heute einen viel schöneren, weil allgemeineren Beweis dieser Tatsache, den ich nicht vorenthalten möchte.

Betrachtet man eine beliebige ganze Zahl z und zieht deren n-te Wurzel (falls z \ge 0 oder n ungerade, ansonsten ist die n-te Wurzel von z nicht definiert), so gibt es nur zwei Möglichkeiten: Entweder die Wurzel ist ganzzahlig, oder sie ist eine irrationale Zahl. Ein irgendwie verblüffendes und doch einleuchtendes Resultat. Denkt man eine Weile über diese Aussage nach, so wird schnell intuitiv klar, dass sie richtig ist. Auch der Beweis ist nicht schwierig:

Sei \frac{a}{b} eine vollständig gekürzte rationale Zahl. “Vollständig gekürzt” heißt, dass a und b keine gemeinsamen Teiler mehr haben. (Das ist keine echte Einschränkung, denn andernfalls lässt der Bruch sich um den größten gemeinsamen Teiler von a und b kürzen.) Weiter sei n eine beliebige natürliche Zahl (und insbesondere nicht gleich 0).

Ist nun \left(\frac{a}{b}\right)^n = \frac{a^n}{b^n} eine ganze Zahl, dann muss b^n ein Teiler von a^n sein. Aus dem Satz der eindeutigen Primfaktorzerlegung folgt, dass auch b ein Teiler von a sein muss. Da a und b als teilerfremd vorausgesetzt waren, gilt also b = 1 (ein negatives Vorzeichen können wir ggf. im Zähler a des Bruches unterbringen, denn \frac{a}{-b} = \frac{-a}{b}).

Also ist auch \frac{a}{b} eine ganze Zahl!

Wir können jetzt sofort per Widerspruchsbeweis die Behauptung folgern: Wäre die n-te Wurzel der ganzen Zahl z ein echter Bruch, das heißt \sqrt[n]{z} = \frac{a}{b} für geeignete teilerfremde Zahlen a \in \mathbb{Z} und b \in \mathbb{N} mit b > 1, dann wäre \left(\frac{a}{b}\right)^n = z keine ganze Zahl (denn das geht nur für b=1).

Es können als Wurzeln von ganzen Zahlen also nur ganze oder irrationale Zahlen auftreten. Da 2 offenbar keine Quadratzahl ist (denn zwischen 1^2 = 1 und 2^2 = 4 gibt es keine weiteren Quadratzahlen), muss $\sqrt{2}$ folglich irrational sein. Dasselbe gilt für alle n-ten Wurzeln (für n > 1) aus ganzen Zahlen, die nicht Quadratzahlen sind.

Insbesondere sind zum Beispiel die Wurzeln aus Primzahlen immer irrational!

Turm von Hanoi

Turm von HanoiVon mathegenius inspiriert möchte ich nun, wie dort angekündigt einige Überlegungen zum Turm von Hanoi anstellen und vorführen.
Wer die Legende noch nicht kennt, sollte sich diesen Artikel (von mathegenius) ansehen.
Etwas verallgemeinert werde ich in diesem Artikel Überlegungen für beliebig viele Scheiben anstellen, nicht nur für die ursprünglichen 64.
Eine Frage, die sich stellt ist natürlich die nach der Anzahl der nötigen Schritte.
Diese Frage wollen wir zunächst für einige wenige Scheiben beantworten, und dann verallgemeinern.

Wir benennen die drei Stapelplätze dafür zunächst mit A, B und C. Auf dem Platz A liegen die Scheiben in der Ausgangsposition, Ziel soll es sein, sie auf den Platz B zu verlegen. Die Scheiben seien mit 1 bis n benannt, je kleiner die Ziffer dabei ist, desto kleiner sei auch die Scheibe.

Für eine Scheibe ist die Lösung trivial, trotzdem sei sie hier genannt:
Man verschiebt einfach die Scheibe von A nach B.
Wir benötigen einen Schritt.

Auch zwei Scheiben sollten noch kein Problem darstellen:
A --> C
A --> B
C --> B

Dafür brauchen wir drei Schritte.

An die Aufgabe, einen Turm aus drei Scheiben zu verschieben wollen wir systematischer herangehen.
Wie machen wir das?
Naja, wenn wir es irgendwie schaffen könnten, die untere, größte Scheibe auf den Platz B zu befördern, hätten wir unser Problem reduziert. Nun müssten nur noch die beiden Scheiben von A nach B verschoben werden – die Lösung dafür haben wir schon.
Also gut, wir haben den Plan, die große Scheibe auf Platz B zu bringen. Was müssen wir dazu tun? Klar, der Platz B darf nicht belegt sein. Außerdem muss die große Scheibe zum Bewegen frei sein. Wohin mit den Scheiben 1 und 2?
Hm, Glück gehabt, Platz C ist noch nicht benutzt in unserem Gedankenspiel!
Das einzige, was noch zu erledigen ist, ist nun also, die beiden kleineren Scheiben auf Platz C zu verlegen.
Auch das ist aber nicht schwierig – wie man zwei Scheiben verschiebt wissen wir schließlich.
Aber funktionieren auch alle unsere Schritte, ist zwischendurch vielleicht doch ein Platz belegt, den wir vergessen haben?
Versuchen wir einfach mal, alles zusammen zu puzzeln.

  1. Verschiebe die beiden oberen Scheiben nach C.
    Das geht in jedem Fall, wir ignorieren einfach die unterste Scheibe und führen dann unsere Lösung für zwei Scheiben durch – wobei natürlich C statt B zu benutzen ist.
  2. Lege die große Scheibe von A nach B.
    Das geht auch, schließlich liegen die anderen beiden Scheiben auf C.
  3. Verschiebe die beiden Scheiben von C nach B.
    Auch das funktioniert wieder, mit der Lösung für zwei Scheiben.

Wieviele Verschiebungen benötigen wir nun dafür?
Für den ersten Schritt sind es drei, wie wir zuvor herausgefunden haben.
Der zweite Schritt ist nur eine einzige Verschiebung.
Und der dritte Schritt ist wieder eine Bewegung von zwei Scheiben, benötigt also insgesamt ebenfalls drei einzelne Verschiebungen.
Zusammen macht das also sieben Züge.

Aber mit vier Scheiben wird es vielleicht etwas kniffliger. Schließlich können die vier Scheiben ja auch einen Platz mehr blockieren – oder?
Probieren wir einfach mal das gleiche System aus, wie bei drei Scheiben:

  1. Verschiebe die drei oberen Scheiben von A nach C.
    Hm. Das ist lösbar, haben wir ja schon gesehen.
    Wir benötigen sieben Verschiebungen.
  2. Verschiebe die vierte Scheibe auf Platz B.
    Auch das ist möglich, die anderen Scheiben liegen ja auf Platz C. Machbar in einer einzigen Bewegung.
  3. Zum Abschluss, verschiebe die drei Scheiben, die auf C zwischengelagert waren auch nach B.
    Das kostet wiederum sieben Schritte.

Insgesamt brauchen wir also 2 \cdot 7 + 1 = 15 Züge.

Das sollte erstmal reichen. Jetzt versuchen wir noch, das Prinzip ganz allgemein zu beschreiben.
Dabei wollen wir auch sofort herausfinden, wie viele Züge nötig sind.
Führen wir dafür erstmal eine Benennung ein:
Sei also S(n) die Anzahl der Schritte, die benötigt werden, um n Scheiben zu verschieben.

Nun stellen wir uns vor, wir haben einen Turm aus n Scheiben. Für n = 1 geben wir die triviale Lösung vor, alle weiteren Fälle wollen wir jetzt induktiv lösen.
Dazu nehmen wir an, dass wir den Wert von S(n - 1) kennen. Auch wie wir die n - 1 Scheiben von einem Platz auf den anderen verschieben setzen wir als bekannt voraus.

Jetzt soll es aber auch losgehen, wir beschreiben unser Verfahren:

  1. Wir schieben mit dem bekannten Verfahren für n - 1 Scheiben die obersten Scheiben von Platz A nach C.
    Dafür benötigen wir genau S(n - 1) Schritte.
  2. Wir legen die größte, gewissermaßen die “neue”, Scheibe auf Platz B.
    Das kostet eine einzige Verschiebung.
  3. Nun bewegen wir den hohen Stapel von C nach B, wofür wiederum S(n - 1) Züge nötig sind.

Damit haben wir aus der Lösung für n - 1 Scheiben eine Lösung für $$n$$ Scheiben erhalten!
Weil wir die (schnellste) Lösung für n = 1 schon kennen, finden wir also auch eine Zugfolge, um 2 Scheiben zu bewegen.
Daraus entwickeln wir dann den Weg für 3 Scheiben, woraus wiederum derjenige mit 4 Scheiben gefunden wird.
So geht es immer weiter, ad infinitum.
Großartig, wir können nun also den Turm von Hanoi lösen, und das für beliebig viele Scheiben!

Auch die Anzahl können wir bestimmen. Schließlich gilt, wie wir gerade gesehen haben, S(n) = 2 \cdot S(n - 1) + 1.
Daraus kann man S(n) = 2^n - 1 finden. Dass dieser Wert tatsächlich stimmt, ist noch etwas einfacher zu zeigen, als ihn herzuleiten; nämlich mit unserer Induktion.
Denn:
S(n) = 2 \cdot S(n - 1) + 1 = 2 \cdot (2^{n-1} - 1) + 1 = 2^n - 2 + 1 = 2^n - 1

Also ist diese Formel tatsächlich richtig.

Für die in der Legende genannten 64 Scheiben benötigt man daher S(64) = 2^{64} - 1 = 18.446.744.073.709.551.615 \approx 18 \cdot 10^{18} Verschiebungen.
Würde für jeden Zug eine Sekunde benötigt, so dauerte das Unterfangen (falls es nicht pausiert würde) etwa 584.942.417.355 Jahre an. Das entspricht den auch von mathegenius genannten 5,8 Milliarden Jahrhunderten [bis zum Ende des Universums ;)].
Unvorstellbar!

Das Geburtstagsparadoxon

Geburtstagstorte
Wieder einmal ein Artikel über paradox Erscheinendes aus der (kombinatorischen) Wahrscheinlichkeitsrechnung: Das sogenannte “Geburtstagsparadoxon”.

Beim Geburtstagsparadoxon geht es um die – erstaunlich hohe – Wahrscheinlichkeit, dass bei einer vorher festgelegten (zufälligen) Menge von mehreren Personen mindestens zwei von ihnen am selben Tag ihren Geburtstag feiern.

Um die Fehleinschätzung zu demonstrieren: Was glauben Sie, ab welcher Personenzahl diese Wahrscheinlichkeit 50% übersteigt? 100 Personen? 366? Oder gar über 500? (*)

Falsch! Bereits bei 23 Personen liegt die Wahrscheinlichkeit für einen Doppelgeburtstag bei 50,73%! Das glauben Sie nicht? Nun gut, gehen wir der Sache auf den Grund.

Recht einfach ist es, wenn wir einfach alle Personen der Reihe nach durchgehen und jedes Mal aufs Neue die Wahrscheinlichkeit dafür berechnen, dass unter den bisher betrachteten Personen ein Doppelgeburtstag liegt. Anschließend verallgemeinern wir diese Vorgehensweise und erhalten eine Formel für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit bei einer gegebenen Zahl n von Personen. Also gut:

Eine Person: Es kann kein Doppelgeburtstag auftreten, es ist egal, wann die erste Person ihren Geburtstag feiert.

Zwei Personen: Nur zu \frac{1}{365} tritt ein Doppelgeburtstag auf, nämlich genau dann, wenn die 2. Person NICHT an einem der bereits “vergebenen” Tage Geburtstag hat, es bleiben also 1-(\frac{364}{365}) = \frac{1}{365} \approx 0,27\%

Drei Personen: Wie schon bei Person Nummer zwei erläutert tritt KEIN Doppelgeburtstag genau dann auf, wenn Person drei ihren Geburtstag weder mit der ersten, noch mit der zweiten Person teilt. Das ist in (\frac{364}{365} \cdot \frac{363}{365}) = 99,18\% der Fälle so. Übrig bleiben 1-(\frac{364}{365} \cdot \frac{363}{365}) = 0,82\% FÜR einen Doppelgeburtstag. Noch immer sehr niedrig.

Vier Personen: Führen wir das gleiche Muster fort: 1-(\frac{364}{365} \cdot \frac{363}{365} \cdot \frac{362}{365}) \approx 1,64\%. Eine Verdopplung immerhin.

Fünf Personen: 1-(\frac{364}{365} \cdot \frac{363}{365} \cdot \frac{362}{365} \cdot \frac{361}{365}) \approx 2,71\%. Allzu rasant scheint der Wert ja nicht zu steigen.

Sechs Personen: 1-(\frac{364}{365} \cdot \frac{363}{365} \cdot \frac{362}{365} \cdot \frac{361}{365} \cdot \frac{360}{365}) \approx 4,05\%.
… Um es nicht allzu langwierig zu machen springen wir nun direkt zu 20 Personen:

20 Personen: 1-(\frac{364}{365} \cdot \frac{363}{365} \cdot \ldots \cdot \frac{346}{365}) \approx 41,14\%

21 Personen: 1-(\frac{364}{365} \cdot \ldots \cdot \frac{345}{365}) \approx 44,37\%

22 Personen: 1-(\frac{364}{365} \cdot \ldots \cdot \frac{344}{365}) \approx 47,57\%

23 Personen: 1-(\frac{364}{365} \cdot \ldots \cdot \frac{344}{365}) \approx 50,73\%

Erstaunlich. Mal wieder.

Für interessierte sei auch noch die Formel genannt, mit der sich die Wahrscheinlichkeit für einen Doppelgeburtstag unter n Personen berechnen lässt:

P(n) = 1 - \frac{365!}{(365 - n)! \cdot 365^n}

Die Werte sind allerdings nur theoretisch – in der Praxis ist die Wahrscheinlichkeit sogar noch etwas größer.
Das liegt vor allem daran, dass die Geburtstage selten gleichmäßig über das Jahr verteilt sind.So gibt es eine deutliche Tendenz für die Sommermonate.


Fußnoten:

* Bereits bei 135 Personen rundet Sage auf 100%, bei einer Genauigkeit von zehn Nachkommastellen.

Primzahlen mit über 10 Millionen Dezimalstellen

Soeben las ich in Günter Zieglers Blog, dass vor kurzem vom GIMPS-Projekt zwei Primzahlen mit jeweils weit über 10 Millionen Dezimalstellen gefunden worden sind.

Der technische Fortschritt macht selbst bei solchen Riesen nicht halt, und trotzdem gibt es noch immer keine Möglichkeit, Primzahlen in irgendeiner Weise exakt berechnen zu können. Durch (kluges) Ausprobieren finden wir neue, immer größere Primzahlen, doch irgendeine Regel oder Ordnung lässt sich nicht erkennen.

Scheinbar zufällig liegen diese Grundbausteine der Arithmetik chaotisch verteilt in der unendlichen Menge der  Zahlen. Seit über 2000 Jahren kennen wir sie, seit über 2000 Jahren sind sie eines der größten Rätsel, seit über 2000 Jahren sträuben sie sich gegen jeden Versuch einer exakten Darstellung.

Faszinierend!

(Inspiriert auch von “Die Musik der Primzahlen” (oder als Taschenbuch) von Marcus du Sautoy)

PIN-Nummern-Paradoxa

In diesem Eintrag möchte ich ein Beispiel für eine Anwendung eines mathematischen Beweises auf das “wirkliche Leben” zeigen.

Es geht um einige Überlegungen zu der Sicherheit von PIN-Nummern [Wikipedia]. Auf unserem Weg, diese Sicherheitsfragen zu klären werden wir auch noch zufällig eine interessante Beobachtung machen. Der Artikel ist vorerst nur auf die PIN-Nummern von EC-Karten bezogen, alle Gedanken und Berechnungen sollten jedoch genauso für andere Systeme gelten und/oder übertragbar sein.

Die erste Frage, die sich stellt, ist die nach der Wahrscheinlichkeit, eine vierstellige PIN-Nummer zu erraten. Dazu müssen wir zunächst die Anzahl der möglichen verschiedenen vierstelligen PIN-Nummern berechnen. Für die erste Ziffer steht eine Ziffer von 1 bis 9 zur Verfügung, den drei weiteren Ziffern außerdem eine 0. Es gibt also  {9} \cdot 10 \cdot 10 \cdot 10 = 9000 verschiedene vierstellige PIN-Nummern. Das scheint sehr wenig zu sein.

Die Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte PIN-Nummer richtig zu erraten beträgt aber demnach P = \frac{1}{9000} = 0{,}011\%, was ziemlich gering ist. Die richtige PIN-Nummer nach drei Versuchen zu raten, die in der Regel erlaubt sind, bis die Karte gesperrt wird, beträgt die Wahrscheinlichkeit mit \frac{1}{9000} + \frac{1}{8999} + \frac{1}{8998} \approx 0,033337 nur wenig mehr als 0,033%, ist also immer noch sehr gering. Unter 1000 EC-Karten, deren PIN-Nummern man durch Raten herauszufinden, sind im Durchschnitt also nur etwa 3 richtig. Sorge oder gar Angst um die Sicherheit ist also, trotz der “nur” 9000 verschiedenen Möglichkeiten, fehl am Platze.

Aber halt! Es gibt nur 9000 verschiedene PIN-Nummern? Wenn wir das Schubfachprinzip zu Rate ziehen, stellen wir fest, dass es mit Sicherheit zwei Menschen geben muss, deren PIN-Nummern identisch sind. Und das nicht nur in Deutschland oder einem bestimmten Bundesland; in nahezu jeder Stadt gibt es wohl mindestens ein Paar identischer PIN-Nummern. Doppelte PIN-Nummern kommen also häufiger vor, als man intuitiv vermuten würde. Und trotzdem kann man sich darauf verlassen, dass das PIN-Verfahren ein sicheres ist. Verblüffend!

Überrascht war ich auch, als ich feststellen musste, dass die PIN meiner EC-Karte und die vorgegebene PIN für meine neue Handy-SIM-Karte sich bloß an einer einzigen Stelle um eine einzige Ziffer unterschieden.

Wie groß war schon die Wahrscheinlichkeit dafür? Um den Blog-Eintrag nicht unnötig und abschreckend groß erscheinen zu lassen führe ich die Berechnungen hier nicht weiter aus. Das Endergebnis möchte ich jedoch nicht vorenthalten, die a-priori-Wahrscheinlichkeit für dieses Ereignis betrug etwa 0,003%, das entspricht einer Chance von etwa 1 zu 868. Hätten Sie unter Berücksichtigung der vorherigen Erkenntnis der Häufigkeit von doppelten PIN-Nummern ein solches Ergebnis erwartet?

Wir sehen, die Wahrscheinlichkeitsrechnung legt einige Dinge zu Tage, die unserer Intuition völlig zuwiderlaufen. Faszinierend, wie ich finde.

Wer noch weitere Beispiele für solche Täuschungen kennt ist herzlich dazu eingeladen, diese in einem Kommentar zu ergänzen.

Auflösung des Ziegenproblems

Auflösung des ZiegenproblemsHier also die Auflösung des Ziegenproblems für diejenigen, die es nicht länger erwarten können oder möchten.

Wer den Artikel über das Ziegenproblem noch nicht gelesen hat, dem sei dazu geraten, es vor der Lektüre dieses Artikels zu tun (http://blog.florian-severin.de/2008/05/das-ziegenproblem).

Wie dort erwähnt sind die Wahrscheinlichkeiten, den Hauptpreis zu gewinnen, gefragt. Mit welcher Entscheidung hat man dann die besseren Chancen? Um das herauszufinden, beginnen wir mit der Ausgangssituation, es soll also eine von drei Türen gewählt werden. Nach dieser Auswahl können zwei verschiedene Fälle aufgetreten sein: Entweder, die ausgewählte Tür ist die, hinter der der Hauptgewinn wartet (Fall A). Im anderen Fall wurde eine der beiden Türen gewählt, hinter denen eine Ziege verborgen ist (Fall B).

Die Wahrscheinlichkeit für Fall A liegt offensichtlich bei \frac{1}{3}, die für Fall B bei \frac{2}{3}. Man schreibt dies als P(A) = \frac{1}{3} (sprich: “P von A ist gleich ein Drittel”) bzw. P(B) = \frac{2}{3} (sprich: “P von B ist gleich zwei Drittel”).

Im nächsten Schritt wählt der Moderator eine der beiden nicht vom Spieler gewählten Türen aus, hinter der sich eine Ziege verbarg. Nun steht der Spieler vor der Wahl, ob er wechseln möchte oder nicht.

Gehen wir zunächst davon aus, der Spieler verfolgt die Strategie, niemals zu wechseln. Dann beträgt die Wahrscheinlichkeit zu gewinnen genau der Wahrscheinlichkeit dafür, dass Fall A eintritt also \frac{1}{3}. In Fall B, also mit einer Wahrscheinlichkeit von \frac{2}{3} verliert der Spieler.

Wenn der Spieler sich von vornherein darauf festlegt, immer zu wechseln, so beträgt die Wahrsceheinlichkeit für einen Gewinn genau der Wahrscheinlichkeit für Fall B, also \frac{2}{3}. In Fall A, also mit einer Wahrscheinlichkeit von \frac{1}{3} verliert er.

Eine andere denkbare Strategie wäre z. B., eine Münze zu werfen und damit den Zufall entscheiden lassen, ob man wechselt oder nicht. Dann beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Gewinn \frac{2}{3} \cdot \frac{1}{2} \ {(f\ddot ur\ Fall\ A)} + \frac{2}{3} \cdot \frac{1}{2}\ {(f\ddot ur\ Fall\ B)} = \frac{3}{6}= \frac{1}{2}. Die Chance auf einen Gewinn ist also immernoch höher, wenn man immer wechselt.

Weitere Überlegungen und alternative Beweise (es gibt einige, der hier erläuterte ist einer der einfacheren) finden ihren Platz gerne in den Kommentaren.