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

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.