高校数学で分かる秘書問題【最適停止問題】
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- เผยแพร่เมื่อ 14 พ.ย. 2022
- 何かに応募するときは、自分の順番がスルーされる範囲に入ってないことを祈りましょう。
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noto / 2nd single『Telescope』（feat.みきなつみ）
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女性との出会いの数nが区分求積法で近似出来る程大きく無いので高評価を偶数回押しました
「最も相性の良い子と結婚するには何番目につきあった子と結婚したらよいか」という問題にしなかったのは視聴者層を考えたヨビノリの優しさ
n=3以上じゃないとこの戦略を取れないからね・・・
視聴者の多くは結婚とは関係ないと確信するヨビノリの厳しさ
n=0の視聴者層
@@user-et3kd2ip8inは自ら作っていくものだ…
後戻り採用無しの合理的説明は結婚モデルの方がしっくり来るねえ
アンパンマンのギャグが寒すぎて避暑問題解決してるじゃん
@敬虔なるニセモン教徒！ 下ネタ注意！
肉まんの妖精「肉まんまん」の登場をまだ俺は諦めてない
@@4486y どこが下ネタなんだって10秒くらい考えたらくだらなすぎて笑った笑
@敬虔なるニセモン教徒！ ごめん、それって何が面白いの？
@@kdagoeu3 受動的な感動より能動的な感動を、だね
面白くあることを求めるのでなく、くだらなさに面白さを見出すんだ！
@@syougakusei じゃあ、どこかに面白さを見出だせました？
4:19 取り消せよ…今の言葉ｯｯ!!!!!!!
こういう面白数学的なやつは定期的にやって欲しい
久しぶりに数学で感動しました……！ありがとうございます。
文系だけどすごく面白かった👏
大学の講義で最適化とか今回の動画内容と近い話をやってたおかげで、より楽しめてる気がします…！
人を採用する時はある程度まとまりをもって募集して選考することが大切であると、改めて実感させてくれる内容でした。
面白かったです！久しぶりに数学に触れました。
たくみさんいつも勉強になる動画をありがとうございます！ちょうど1年ほど前に僕もこの秘書問題に関する動画をUPしてたのですが、やっぱりトップTH-camrはまとめ方が上手いな〜となりました😂これからも講義動画楽しみにしています！
結論の確率も面白いと思いました、ありがとうございます！
1:40 ひしょひしょ話が本命と見た
相対順位1位のダジャレがあとから来たんですね(絶対順位が1位だとは言ってない)
この話が麻雀の最善手をプログラムで解くときに活きました。ありがとうございました。
(全ての牌の優秀度が決まっている時に副露可能な牌が打牌された場合、どのくらいまで副露拒否するべきか)
詳しく教えて下さいませ
今回は思考実験的な問題ですが、やはり実用シーンでは期待値の最小化では？と気になってしまいます。次作に期待します！
秘書秘書話って言った?
字幕付けるaiちゃんもキチンと把握出来て滑舌良い!!😀
今ちょうど漫画「数字であそぼ。」にハマってたので嬉しいです笑
ありがとうございます！
これは続編希望です。ぜひ
現実での問題解決に役立ちそうな実践的なお話でとても面白かった
続編希望
面白いけど実践的というと違うと思う。
実際は後戻り採用が全くできないケースの方が珍しいし、相対順位の測定も困難。
さらに言えば面接でわかるのは面接をした人同士のランクだけでなく、一般の平均と比べた時の本人の能力もわかる。
だから最初の1人が神がかり的な天才がくればそれを採用すればいいということもある。
動画の最後に言ってるけど秘書問題における解に該当する人物は最下位の人間である可能性は低いとは言い切れない。
この秘書問題の解答はかなり限定的な状況における正解ではあるけど、そんな場面に遭遇することはまずない。
結局数学を学ぶのは役に立つからではなく、楽しいから、あるいは学ぶこと自体に意義があるというのが適切な場合が多いと思う。
@@kk-xn9rm 学生の頃とか先生の板書ミスいちいち指摘してそう
マッチングアプリで数打って良い相手を見つける時とかにめっちゃ役立つ方法だと思うけど。
自分の想像力棚に上げて「まずない」ってのはとてもナンセンスですね。
確率を操作できるなら実践的だと思うけど、学生以外は啓発的な側面だけに留めておいたほうがいい
確率を当てにして行動するよりも、その結果を受けての対処を講ずる方が建設的だと私は考える
大変分かりやすく興味深かったです！最小化問題の授業もとても聞きたいです！
数年前にこの最良選択問題を見て、計算したのを思い出しました。引っ越しの内見だったり、モールの駐車場とかで使えるなーと昔考えてました。面白い、懐かしい問題を紹介してくださってありがとうございます。
こういうの面白くて勉強になります！
最近、講義動画が多くて最高！！
1:40 不意打ちは、卑怯やぞアンパンマン
久しぶりにみたら面白かった！
問題の内容が現実的で役に立ちそうな気がしました!こういう問題もっと紹介してほしい...
現実はお勉強の問題ほど単純じゃないぞ。条件も現実と乖離してるし
@@user-kv2wt4eh9g こんなこと言ってる奴がこの動画見てると思うと笑える
是非、続きの動画を出してほしい！
(マクスウェルの悪魔の続きも…)
素晴らしいです。
ひっそり仕込んだ「ひしょひしょ話」を「スルー」するという高度なギャグ
ひっしょりすぎて気づかなかった
スルーする...？
多分くしゃみしてますね。「ファンクション」
1/nの確率で当たるくじをn回引いた時に当たりが出ない確率(n→∞)もこれと同じ1/eだから確率ちゃんもネイピア数くんのこと好きなのかな
この問題、相手の絶対順位の高さに比例した確率でフラれる(採用できない)みたいな条件を追加して考えてみるのも楽しそう
３分30秒トリビアの種のノリを感じました。最高です！
面白かった。ありがとうタクミ
数年振りに遊びにきたけど、冒頭のギャグが相変わらずのクオリティで安心した。
めっちゃいい話！😊
素晴らしい動画
実生活に紐づけた相関係数とかもいいかもですね
最近読んだ「Algorithms to live by」の冒頭に出て来るoptimal stoppingの数学的な説明なので、大変興味深く拝聴させていただきました😊。
現象をモデルで表現して、解くのは面白いですね。
ここの仮定は流石に現実離れしているのではないか、このパラメータの設定はおかしくないのか、と色々と工夫するのが醍醐味なんですよね。
このような場合、分野を超えた議論にも発展するのも面白いですよね。例えばどのような人を優秀とするのか考えれば経営学者など、そのような人はどれぐらいのタイミングで来るのかを考えるなら心理学者などの意見を参考にしてみたいところです。
1人目に1位の人が来てたらもう来ない人を永遠に探し続けないといけないのか
これは、日常生活でもよくありますね。
例えば、お金があまりなくて何か物を買う時。
今いいものを見つけた(相対評価)からと言って、その後にもっといいものに出会わないとは限らない
これ物件の例えと全く変わらんやん
だからと言って、手に取ったものを無造作に陳列棚に戻すのは止めてください～
最後に言ってた亜種の解説も是非見てみたいですね
動画冒頭で「秘書」と「避暑」を掛けたネタを披露することによって、
動画視聴者の体感気温を下げ、結果的に「避暑」を行えるという非常に高度な技術ですね。
まぁ今は冬なんですけど
3:55 この例え話とおちのお陰で、調子に乗り過ぎることなく理解しようという姿勢に落ち着くことができました。戦を略す、さすが、たくみさん👻
いつもウィットに富んだ価値の高い授業を配信してくださり、大変有難いです。
視界に入った瞬間に、たくみさんの動画から一番にクリックしてます！
あまり物理詳しくないので知らなかったのですが、-k/n×log(k/n)ってエントロピーでよく出てくるんですね。
統計力学のklogWとなにか関係ありますか？
確率ってほんとに面白いな
21世紀は数学が物理化学ではなくこういった意思決定科学に応用されることが引き続き多いと思うので、啓蒙的でとてもいい動画だと思いまさ。
まさ草
草と掃き捨てられるような意見じゃないけど、肯定はできないかな。
数学によるアプローチは完全な正解が得られることが特徴だけど、条件がかなり限定されるのが欠点。
今回の秘書問題の限定性については、一つは現実的には不可能な相対順位の測定ができることを前提であること。
それと動画の最後に挙げられていたけどこの手法だと下位の人間を選ぶ可能性が高いのにそれを受け入れていること。
さらに言えば今回の手法は近似を用いたせいで完璧な計算ではないし、小さいnについては別の手法を用いないといけない。
秘書問題が役に立つ場面はきっとあるだろうけど、実際の生活でその場面に遭遇する可能性は低いと言わざるを得ない。
秘書問題とは別の理論を別の場面で役立てるということを繰り返せばこの限定性については問題ではなくなるけど、それをするには人間の記憶能力が足りない。
だからこそ現実では最適な解を見つけるための手段として単純な確率などに対しては数学を使うことはあっても他のことに関しては直感や経験と理論に基づく法則、あるいは人工知能が使われているのだと思う。
人工知能が使う深層学習は数学でよく使う演繹法ではなくて、帰納法が使われている。
深層学習のベースに数学がいることは間違いないけど、今回の動画のような手法とはアプローチがまったく違うことは間違いない。
@@kk-xn9rm
「数学が人工知能という意思決定科学に応用されている」
って自分で言ってません？
誰も秘書問題だけの話をしてないぞ
@@kk-xn9rm 他の手法の正確さを吟味する数値としては参考になるかも！
@@gochuui1 人工知能に必要な線形代数みたいな分野は役立つけど、この動画のような直接問題解決を試みる分野はほとんど役に立たないから、「いい動画だと思いまさ」に反論してるんだと思うよ
こんな日常的にありそうな悩みも論理的に答えを出せる数学ってめちゃくちゃ便利なツールだなぁという感想
Kさんは何でも、そつなくこなすと思ってたのでなんか親近感沸きました
冒頭のダダ滑りトークで惹きつけられる動画
安定結婚問題とGale-Shapleyのアルゴリズムについても解説して欲しいです！
直感と反するのは面白い。 クラスの中に同じ誕生日の人がいる確率も面白かった。
最適停止問題は、結婚相手選びの時に参考にしました。一生に出会える恋人をnと置いて、考えてました。n/eはお別れ(フラレ含...)して、無事結婚相手見つけれました。
ちなみにn＝0です。
おもろい
直感で半分かな、とおもったけど、やや前半に凸が寄ってておもしろかった
直感に反する経験は大切だよな
実際にシミュレーションもどきをやってみた感想としては、割と早い段階で絶対順位高めのものがポンポン来るので、「もったいないな〜」「これより良い順位来るのかな〜」というハラハラ感がありました。
鳩山由紀夫元総理大臣のスタンフォードでの博士論文がこの問題によく似たテーマだったよね。確か1000人いる女性の中から最高のパートナーを見つけるには何人スルーすれば良いかみたいな話やったと思う。
これすげえな
おもしろい！
ヨビノリさんのルームツアー見たい！！！
動画の途中からずっと気になってたことに22：50辺りから言及してくれるあたり嬉しい
19:22
よーく聞くとドップラー効果が発動されてるあたり、さすがヨビノリ。
このチャンネルの動画を見ると、運否天賦で解決したくなる問題も数学の力で合理的に解決できるケースが沢山あることに気付かされる。
実際にこの考え方を利用するときは期待値を考えた方が良い場面も多いと思うので、期待値で考える場合の解説もお願いします！
校長先生がこの話を校長挨拶でしてて気になってました！
高校物理の波と電気の解説も見たいです！！
最小化の問題の解説もお願いします！！！
お見合いで考えるなら、紹介してくれる仲人さんがポンコツってのが条件ですね。
恵さんの番組見ました。 他人事は ひとごと と読みます
これの変化型が3番手以内を探せる確率の最大化問題ですかね？
N人の中で３番手以内を探すことが可能となるための戦略。
Nを１０以上としていかがでしょうか？
尤度最大化の場合はこうなるけど期待値最大化（順位期待値最小化）の場合はどうなるんだろうか
つい最近解いた入試問題で似たような問題出てきました
本当に勉強になる動画でした。ありがとうございました。
逆に全体の人数がわからないときに、
設けた採用試験において、何人かの受験者を不採用にしての後「この受験者以上に良い者は後続受験者内には現れないだろう！」と、
面接を打ち切ることで、打ち切った時点での「不採用にした人数」から、全体の人数を予想することはできたりするのでしょうか。
できる場合には何人の受検者を不採用スルーするのが良いのでしょうか。
これって近似せずにシグマの式を計算することはできないんですか？
でもあれか、nが小さかったらそもそも代入して計算すればいいのか。
身近にこれを使える例としたら、
ゲームで「ランダムに能力がつくよ！ ただし挑戦回数はｎ回で、挑戦すると前に付与された能力に上書きされます」
みたいなソシャゲ・ネトゲにたまにあるランダム要素かな。
これよりいい能力付くんじゃ・・・？ っていつも悩んでいたけど、いい講義が聞けました。
4回生の講究で最初に扱った問題でした。
とても面白いです。現実には１番は無理でも２番とか３番以内でもいいから採れるといいのにと思ったら、最後に言及されていましたね。ぜひ続編を期待します。もし３番以内だと７割とか８割とかいう結果になるのであればかなり実用的。
7,8割は草
最小化の方が実用的だろうから是非続編を！！
いつもゲームしてた自分が、勉強終わっていつもならゲームする所だけど、この動画の方が面白そうって思った自分をちょっと好きになれた
自然界（動物たち）のパートナー選びも、何かしらこういうものに当てはまる場合があるんじゃないだろうかと思っていましたが、どうなんでしょうね。
面白いね
秘書の下りのギャグはとても寒かったので、ある意味避暑になりました。
考え方としては、最初に必ずスルーする人たちを、相対比較のための「ハードル」になってもらい、そのハードルの個数を最適化するということですね。
秋山仁先生が原作か監修をしてた漫画で紹介されてた「ナンパ必勝法」を思い出す。
めっちゃためになったけどこれも面接官が最高の選定眼をもっていないとだから現実簡単にはいかないよなぁ
ガチャをやめるタイミングとか出会い系で出会うための確率とかにも応用できそう
新居選びのときに使えるといっても、その候補が何件来るのか分からない場合はどうすればいいのですか？
面白い
お見合いでおまえらに相手を選ぶ権利はない、という動画でした、
kを事前に決めないで、相対順位の変化の仕方を見ながら決める戦略もありうると思ったけど、それは最適にはならないのかな？
HxHのツェズゲラさんは優秀ってことか！
面接人数を増やすのに比例して増える採用費とか時間とかのコストも込みで考えられた数式とかも、人事界隈はで回ってたりするんだろうな
俺が大昔、野球少年だった頃、何球目を狙えばよかったのか、40年経って考え始めた。
これってk人スルーの戦略だけど、k回優秀を更新した場合に採用って戦略を取るときの最適と確率が気になる
m1とかの賞レースでトップバッターが不利な理由、この最適停止問題っぽさあるな
面白かった
最小化だと途中までスルーした後1位→2位→3位と段々取る条件を緩めていくんだろうな
開幕の意味が2秒くらい分からんかった
避暑かww
じゃあ、僕もヨビノリさんのギャグを2番目だけ笑います。（？）
数学なので抽象化されているのですが、採用面接という設定ですので、約6割の確率で発生する最後の一人までこのロジックで該当者が無く採用ゼロで、面接官が人事からどう扱われるのかという数学を離れた所が気になりますw
なんか抜き打ちテストのパラドックスみたいな謎のモヤモヤ感がw
並びながら商品取るタイプの店に初見で来て一つだけ取りたいって時に使えるね
自分がよく行く毎日ラインナップが変わる弁当屋で、人が多すぎて実質並びながら選ぶタイプになってるところがあるんだけど、どこで選ぶべきかすごい悩んでたからタイムリーすぎてびびる