惊人的答案:平均要取多少个(0,1)中的随机数才能让和超过1

柯西分布:没有均值的肥尾分布及其在金融与贝叶斯建模中的实战应用 柯西分布是一种对称、单峰但无数学期望与方差的概率分布,其核心特征是多项式衰减的肥尾(PDF∝1/x²),区别于正态分布的指数衰减和拉普拉斯分布的轻重尾混合特性。这种结构源于其稳定性与比值性质——例如两独立标准正态变量之比严格服从柯西分布,使其天然适用于市盈率、信噪比、价格跳跃等含‘除法放大’或强干扰机制的场景。在技术价值上,它提供鲁棒参数估计(如中位数+IQR)、抗异常值的VaR建模及高宽容度的尺度参数先验;典型应用场景包括高频金融收益建模、物理测量误差分析、贝叶斯分层模型中的半柯西先验设定。本文聚焦柯西分 阅读详情

    数学常数最令人着迷的就是,它们常常出现在一些看似与之毫不相干的场合中。 随便取一个 0 到 1 之间的数,再加上另一个 0 到 1 之间的随机数,然后再加上一个 0 到 1 之间的随机数⋯⋯直到和超过 1 为止。一个有趣的问题:平均需要加多少次,才能让和超过 1 呢?答案是 e 次。

  

 
    为了证明这一点,让我们先来看一个更简单的问题:任取两个 0 到 1 之间的实数,它们的和小于 1 的概率有多大?容易想到,满足 x+y<1 的点 (x, y) 占据了正方形 (0, 1)×(0, 1) 的一半面积,因此这两个实数之和小于 1 的概率就是 1/2 。类似地,三个数之和小于 1 的概率则是 1/6 ,它是平面 x+y+z=1 在单位立方体中截得的一个三棱锥。这个 1/6 可以利用截面与底面的相似比关系,通过简单的积分求得:

       ∫(0..1) (x^2)*1/2 dx = 1/6

  

 
    可以想到,四个 0 到 1 之间的随机数之和小于 1 的概率就等于四维立方体一角的“体积”,它的“底面”是一个体积为 1/6 的三维体,在第四维上对其进行积分便可得到其“体积”

       ∫(0..1) (x^3)*1/6 dx = 1/24

    依此类推, n 个随机数之和不超过 1 的概率就是 1/n! ,反过来 n 个数之和大于 1 的概率就是 1 - 1/n! ,因此加到第 n 个数才刚好超过 1 的概率就是

       (1 - 1/n!) - (1 - 1/(n-1)!) = (n-1)/n!

    因此,要想让和超过 1 ,需要累加的期望次数为

       ∑(n=2..∞) n * (n-1)/n! = ∑(n=1..∞) n/n! = e

 
来源:http://www.mostlymaths.net/2010/08/and-e-appears-from-nowhere.html

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