1樓：渴侯鑲之
利用概率期望來決擇： 就甲兩言，他有兩種選擇：招與不招。
甲選招時，設同夥乙招的概率為p,不招的概率為1-p,這時，甲將獲刑的年數期望為：y1=10p+0*(1-p)=10p; 甲選不招時，甲獲刑年數期望為y2=15p+1*(1-p)=1+14p; 因y1 2樓：名 這兩個嫌疑犯該怎麼辦呢？是選擇互相合作還是互相背叛？從表面上看，他們應該互相合作，保持沉默，因為這樣他們倆都能得到最好的結果——只判刑1年。 但他們不得不仔細考慮對方可能採取的選擇。問題就這樣開始了，兩個人都十分精明，而且都只關心減少自己的刑期，並不在乎對方被判多少年（人都是有私心的嘛）。每個人都會這樣推理： 假如對方不招，我只要一招供，立馬可以獲得自由，而不招卻要坐牢1年。顯然招比不招好。 假如對方招了，我若不招，則要坐牢15年，招了只坐10年。 顯然還是招更好些。 可見無論對方招與不招，我的最佳選擇都是招認。兩個人都會基於同樣的想法作出招供的選擇，這對他們個人來說都是最佳的，即符合他們個體理性的選擇。 但就整體而言卻是一個最差的結果。 為什麼會發生這樣的事？對於任一個嫌疑犯而言，他在這場博弈中所尋求的最穩定策略。 也就是說，無論對方怎樣行動，我的策略都能保證我不是「被害者」。對方背叛，我也背叛求的是「不吃虧」，而對方的不坦白與抗拒，也會給我提供可乘之機——即背叛能得到更多。總而言之，我的背叛總是好的。 儘管兩個人都招供，對兩個人而言並不是集體的最優選擇。 就是這個故事使博弈論有了一個重要的名詞：囚徒困境。 在2023年，數學家阿爾伯特·塔克爾（albert w. tucker)第一次提到這個「博弈玩具」時，他並沒有意識到是他揭開了冰山一角。在給一群心理學家講演時，他用兩個囚犯的故事，將當時專家們正研究的一類博弈論問題，作了形象化的描述。 這個形象的描述顯然極為成功。 因為人類的天性是趨利避害的，是自私的。用英國哲學家霍布斯的話說，「自然狀態」中人與人之間與狼一樣，是「每個人對每個人的戰爭」。 在這種狀態中，每個人都力圖保護自己的利益，並企圖佔有別人的東西，此時，每個人是每個人的敵人。此時沒有任何規則，沒有財產，沒有正義或不正義，只有戰爭。而「囚徒困境」恰恰準確地抓住了人性的真實一面： 相互防範背叛與彼此的不信任。 sub 0 info info2，這個是三元操作?在很多時候，這個操作非常有用。表示式 condition expression1 expression2 當條件condition為真時計算第一個表示式 expression1 否則計算第二個表示式。這個表示式的意思即為 1.判斷sub是否大於0 2... 這個題不難的,首先知道在 z 2內部,f z 有n個單極點z k e i 2k n k 0,1,2,n 1 f 專z 在z z k 點的留數為resf z z 2n nz n 1 z k n,其中 屬z k k表示z的下標 那麼原積分就等於 2 i n e i 2k n k 0,1,2,n 1 求大... 2x 3y z 0 1 x 3y 5z 0 2 由 1 2 得 3x 6z 0 3x 6z x 2z x 2 4z 2 由 1 2 2 得 9y 9z 0 y z y 2 z 2 將所求式中的x 2和y 2換成帶有z 2的式子，解得該式值為3 利用 推出,再帶入 中得y z 再將y z帶入x 3y ...一道簡單java題求幫助，一道簡單JAVA題，求幫助！
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