20191026CSP-S模拟

依然范特西╮ 提交于 2019-12-02 11:46:10

T1

踩坑警告!!!

每个点走到的概率不同(可能多种方法走到了同一个点),千万不能直接把所有可能走到的点情况列举出来然后直接根据情况数求概率
昨天T1也挂,今天T1也挂,再挂T1直接不活
在这里插入图片描述
首先一个基础的期望概念:
E(x)=i=1npixiE(x)=\sum\limits^n_{i=1}p_i*x_i其中pip_i为概率,xix_i为得到的结果

显然,xx,yy两个坐标的变化是相互独立的,因此我们只需考虑一维即可
处理x2x^2,我们发现:
E[x2]=i=0nCnij=0i(i2j)22nE[x^2]=\frac{\sum\limits^n_{i=0}C^i_n*\sum\limits^i_{j=0}(i-2j)^2}{2^n}
其中2n2^n是走nn步所有的情况,i=0nCni\sum\limits^n_{i=0}C^i_n是走ii步的方案,j=0i(i2j)2\sum\limits^i_{j=0}(i-2j)^2是每次走得到的结果,i2ji-2j相当于实际走的位移(能走了再走回来吖QAQQAQ
然后用余弦定理c2=a2+b22abcoscc^2 = a^2 + b^2 − 2abcosc 可证走nn步后的期望就是nn
或者:走到xx后,下一步一定是x±1x±1,根据期望线性性质,E(x2)=E((x±1)2)=E((x+1)2)+E((x1)2)2=x2+1E(x^2)=E((x±1)^2)=\frac{E((x+1)^2)+E((x-1)^2)}{2}=x^2+1,所以走11步对期望的贡献都是11,即走nn步后的期望就是nn

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