Чтобы меня снова не обвинили в 
агрессивном невежестве и не задвинули эту тему в Пургаторий (М) (эта участь постигла тему  
Обратная задача теории вероятностей), сразу скажу, что об обратной задаче логико-вероятностного моделирования (ЛВМ) написано в нескольких научных публикациях, в том числе в 
статье в математическом журнале. Приведу цитату из аннотации к этой статье «…оба метода позволяют решить обратную задачу (вычисления вероятности одного из аргументов по известным вероятностям функции и других аргументов)…».
Предлагаю без предвзятости и без 
демагогии продолжить обсуждение следующих тем:
1) Уточнение определения вероятностного пространства (

 – probability space) для решения задач ЛВМ (такое определение, как мне известно, отсутствует в публикациях по ЛВМ).
2) Продолжение анализа интересной задачи, предложенной собеседником 
epros.
3) Уточнение класса полиномов, которые формируются при решении задач ЛВМ, в том числе и обратной задачи.
4) Возможны другие темы, которые могут появиться при обсуждении предыдущих.
Желательно при обсуждении избегать следующих 
приемов демагогии:
1) искажения смысла слов собеседника;
2) подмены терминов;
3) бездоказательных утверждений. 
Было бы неплохо обсудить в соответствующей теме форума 
Работа форума возможность закрепления в Правилах конференции неприемлемости этих и других 
приемов демагогии.
Начну с того, что предложу уточненное определение 

 для задач ЛВМ. Прежнее определение 

 было дано мной в 
изгнанной  теме после справедливых замечаний участников дискуссии в мой адрес. 
 
  -мерное
-мерное  
 
 для решения задач ЛВМ  определяется так.

 - это множество, заданное как 
декартово произведение определенных множеств 
 
 
. 

.
Каждое множество 

 имеет конечную  мощность, равную 

, элементы множества 

 пронумерованы числами от 1 до 

. 
Количество элементов в  

: 

.
Областью определения 
целочисленной переменной   
 
 является множество номеров из 

.

 – сигма-алгебра, т.е. все возможные подмножества множества 

. 

 – вероятностная мера определяется на основе следующих двух определений и трех предположений.
Определение 1: 
Событием для переменной 

 является появление любого номера из множества 

.
Определение 2: 
Элементарным событием является элемент 

, т.е. 

-ка номеров 

 из соответствующих множеств 

.
Предположение 1: Вероятности всех событий для любой переменной 

 одинаковы.
Предположение 2: Вероятности всех элементарных событий в 

 одинаковы.
Предположение 3: Вероятность пустого множества 

.
Из этих Определений и Предположений следует
Следствие 1: Вероятность события 

.
Следствие 2: Вероятность элементарного события 

.
Следствие 3: В элементарном событии 

 события в каждой переменной 

 независимы по отношению к событиям в других переменных.
Доказательство:

.
Полагаю, что свойство аддитивности предложенной вероятностной меры доказывать не надо.
Ясно, что данное определение 

-мерного 

 полностью соответствует рассматриваемой ранее 
урновой модели, в которой задано 

 урн, каждая из которых содержит 

 шаров. Эти шары пронумерованы числами от 1 до 

. Элементарным событием в урновой модели является одновременное извлечение по одному шару из всех урн.
Теперь на этом 

 определим 
логические события.
Областью значений 
логических переменных является множество 

Пусть для каждого 

 задано подмножество 

, которое назовем 
множеством успешных событий. 
Вероятность успешного события в каждом 

 определяется как 

, где 

 - мощность множества 

. 
Множеством 
неудачных событий для переменной 

 назовем множество 

. Тогда 

. 
Вероятность неудачного события для переменной 

 равна 

.
Логическим событием 
 (

 для переменной 

) называется любое успешное событие на множестве 

.
Логическим событием 
 (

 для переменной 

) называется любое неудачное событие на множестве 

.
Вероятности логических событий: 

; 

.
Элементарным логическим событием для множества 

 является 

-ка 

, где 

.
Множество всех возможных логических событий в 

 задано декартовым произведением

.
Отсюда ясно, что количество всех возможных логических событий в 

-мерном 

 равно 

.
Вероятность элементарного логического события: 

.
Полагаю, что не надо доказывать независимость логических событий по переменным (см. 
Следствие 3). 
Взаимно-однозначное соответствие между формулами исчисления высказываний и логическими событиями в 
 
 
 легко устанавливаются. Кратко обоснование такое: любую конечную формулу с 

 переменными исчисления высказываний можно представить как конечное множество конституент, а каждой конституенте логической формулы можно сопоставить единственное элементарное логическое событие в 

-мерном 

.
Теперь перейдем ко второй теме: анализ задачи, предложенной собеседником 
epros.
Добавляем условие, что сумма номеров двух извлечённых из двух урн шаров всегда равна шести. Т.е. возможны только такие пары: 

, 

, 

, 

, 

. Первые три шара в первой урне белые, остальные - чёрные. Первые два шара во второй урне белые, остальные - чёрные. Так что при извлечении из первой урны, например, шара 

 из второй урны автоматически извлекается шар 

 (даже если мы этого не видим). Все условия соблюдены: Вероятности извлечения всех шаров в урне равны. При этом из двух урн всегда извлекаются шары разных цветов, никакой "независимости" событий 

 и 

 нет, так как 

.
Cобеседник 
epros рассматривает эту задачу как 
контрипример, поскольку в нем нарушается независимость событий в урнах. Но обратите внимание, что нарушение этой независимости заложено в 
условиях задачи. В частности, предложение «при извлечении из первой урны, например, шара 

 из второй урны автоматически извлекается шар 

» явно свидетельствует об этом.
Совсем другая картина вырисовывается, если 
условия представить как 
успешные события. Тогда получим следующие результаты.
Во-первых, условия задачи не полны: в них отсутствует общее количество шаров в урнах. Позднее 
epros предложил число 

. На этом и остановимся, хотя задачу можно решить при любых 

.
Выразим условия задачи с помощью терминов определенного ранее 

.
1) 

;  

.
2) Успешное событие «сумма номеров двух извлечённых из двух урн шаров равна 

» можно выразить как подмножество 

 множества 

.
3) События, соответствующие пропозициональным переменным 

 и 

, в условиях задачи не определены, но из контекста и дальнейших пояснений ясно, что они соответствуют извлечению белого шара соответственно из первой и второй урн. Тогда

; 

.
Тогда формула 

 означает множество пар 

. Ясно, что в этом множестве отсутствуют пары из множества 

, которые окрашены в разные  цвета. 
Теперь нетрудно подсчитать вероятности определенных ранее успешных событий.

.

.
Обсуждение темы 3 про полиномы предлагаю пока отложить до достижения согласия по этим двум темам.