Рассмотрим игру «монополия». Игровое поле следующее:

Движение происходит следующим образом: каждый игрок своим ходом кидает два 6-гранных кубика, и сдвигает фишку на число клеток в сумме выпавших на кубиках. Исключением является случай, когда игрок три раза подряд выкидывает дубль (одинаковые числа на кубиках), в таком случае он попадает на клетку тюрьмы (JAIL). Также, если игрок сдвинув фишку попадает на «G2J», то он перемещается в тюрьму.

Игрок начинает с клетки GO и каждый ход бросает пару кубиков и свдигает фишку на сумму чисел выпавших на кубиках по часовой. Если бы не было дополнительных правил — ожидаемым было бы, что вероятности попадения на каждую клетку после броска равна 1/40. Но попадания на клетки G2J(Go to jail, отправляйтесь в тюрьму), CC(извещение) и CH(шанс) изменяет это распределение. Также существует правило, согласно которому если игрок выкидывает три раза дубль (одинаковые значения на кубиках), то вместо третьего хода он попадает в тюрьму.

Вначале игры все карты CC и CH перетасованы. Когда игрок становится на одну из таких клеток верхняя карта колоды снимается и после использования кладется под низ. В каждой стопке по 16 карт, часть из которых содержит предписания о перемещении на какую-то из клеток карты, остальные нам не важны. Вот эти карты:

• Извещения (2/16 cards):

  1. к старту (GO)

  2. в тюрьму (JAIL)

• Chance (10/16 cards):

  1. К старту (GO)

  2. В тюрьму (JAIL)

  3. На клетку C1

  4. На клетку E3

  5. На клетку H2

  6. На клетку R1

  7. К следующей клетке R (ЖД компания)

  8. К следующей клетке R

  9. К следующей клетке U (Коммунальное предприятие)

  10. Назад на 3 клетки

Ваша задача определить вероятность закончить ход на каждой из клеток после очередного броска кубиков. Очевидно что вероятность для Jail наибольшая, G2J нулевая. Считается что игрок не задерживается в тюрьме. Пронумеруем все клетки от 0(GO) до 39(H2) и найдем вероятности для каждой клетки. Три макимальные вероятности получаются для клеток JAIL(10), 6.24%; E3(24), 3.18% и GO(0), 3.09%.

В какой-то момент вы потеряли кубик и потому решили обходиться для игры монеткой, подкидывая ее три раза и считая что орел - 1, а решка - 2. При этом "дублем" считается выпадения все три раза либо орла, либо решки. Найдите при таком способе игры 5 наиболее популярных клеток и в ответе укажите сумму их номеров.

При изготовлении микросхемы, состоящей из n транзисторов, образовалось k микродефектов. Дефекты распределены случайным образом, каждый дефект оказался в одном из транзисторов, и в любом транзисторе могло оказаться любое количество дефектов. Если в каком-либо транзисторе оказалось три или более дефектов, такой транзистор не работает, и вся микросхема идет в брак.

Обозначим через E(n,k) математическое ожидание количества транзисторов, содержащих дефекты, в годной микросхеме. Например, E(13,3)≈2.78571...

Найдите E(1000000,20000), умножьте на 100000, а результат округлите до целого.

"Передур же поехал дальше долиной реки, вдоль которой расстилались луга. И на одном берегу реки он увидел стадо белых овец, а на другом - стадо черных. И как только одна из белых овец блеяла, черная овца переплывала реку и становилась белой. Когда же блеяла черная овца, одна из белых овец переплывала реку и делалась черной"
Передур, сын Эвраука

Первоначально каждое стадо состоит из n овец. Каждая овца, независимо от масти, может заблеять в очередной раз. Передур стремится максимизировать количество черных овец. Для этого он может прогонять прочь любое количество белых овец, но делать это он может лишь после того, как заблеяла очередная овца и до того, как овца с противоположного берега вошла в реку.
Пусть E(n) – ожидаемое количество черных овец, которое останется у Передура при оптимальной стратегии. Например, E(5) ≈ 6.871346…
Найдите наименьшее n, для которого E(n)>20000.

Известно, что некий вирус поражает 2% овец. Ветеринару нужно выявить зараженных животных в стаде из 25 голов. При этом в его распоряжении имеется достаточно дорогой, но очень чувствительный метод анализа, позволяющий обнаруживать инфекцию в крови при крайне низких ее концентрациях.

Чтобы сэкономить дорогостоящие реактивы, ветеринар решил не проверять каждую овцу, а разработал следующую программу действий:
Он разбил стадо на 5 групп по 5 овец в каждой. Пробы крови для каждой группы были объединены и проанализированы. Затем, если в объединенной пробе вирус не обнаружен, все овцы из данной группы считаются здоровыми. В противном случае анализируются пробы крови для каждого из пяти животных группы.
Поскольку вероятность заражения отдельной овцы равна 0,02, первый тест для каждой группы даст
• Отрицательный результат с вероятностью 0,98⁵ = 0,9039207968. Для такой группы дополнительные тесты не понадобятся.
• Положительный результат с вероятностью 1 - 0,9039207968 = 0,0960792032. Для такой группы потребуется проанализировать еще 5 отдельных проб.
Тогда ожидаемое количество анализов для каждой группы составит 1 + 0,0960792032 × 5 = 1,480396016, а для всего стада – 1,480396016 × 5 = 7,40198008 тестов, то есть экономия составит более 70%!
Однако это не предел. Алгоритм можно еще усовершенствовать следующим образом:
• Сначала можно проанализировать объединенную пробу для всех 25 овец. Легко проверить, что примерно в 60,35% случаев результат будет отрицательный, и дальнейшее исследование не потребуется.
• Если групповая проба для 5 овец была положительной, и первые четыре овцы из группы оказались здоровы, то пятую можно не проверять – она наверняка инфицирована.
• Можно попробовать поварьировать размер и количество групп. Это позволит минимизировать ожидаемое количество анализов.
Чтобы не усложнять задачу, мы несколько ограничим круг рассматриваемых алгоритмов. Мы примем следующее дополнительное правило: если проанализирована объединенная проба для группы овец, то овцы, не входящие в данную группу, не исследуются, пока не поставлен окончательный диагноз каждой овце из данной группы.
Оставаясь в рамках данного правила, мы можем найти оптимальную стратегию, позволяющую ограничиться всего 4,155452 тестами в среднем для стада из 25 овец и вероятности заражения 0,02.
Обозначим через T(s,p) ожидаемое количество тестов при использовании оптимальной стратегии, когда стадо состоит из s овец, а вероятность заражения отдельной овцы равна p.
Тогда T(25, 0,02) ≈ 4,155452 и T(25, 0,10) ≈ 12,702124.
Найдите p, для которого T(10000, p)=5000. Результат умножьте на миллион и округлите вниз до целого.