Кстати, может ТС трактовку условия прояснит? Ждём-с.
Прошу прощения за долгое отсутствие, я-то думал, что вопрос решён и забыл про него, а тут такое. Прочитал тему и скажу вот что:
Да, svv точно прав, ошибочка по невнимательности вышла. Формулировка задачи звучит так: "У игрока 2 игральных кости. Он бросает их до тех пор, пока хотя бы на одной из костей не выпадет 6. Все промежуточные результаты игрок суммирует. Найдите вероятность события, что в момент окончания игры сумма будет кратна 3." Тут, я предположу, последний бросок в сумму не входит. Я придумал такое решение:
Введем посл-ть случайных величин
![$X_n$ $X_n$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/8/0/f/80f886ffbf0ed016ab2b1de28b34a79182.png)
, где
![$X_j$ $X_j$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/3/b/5/3b5d9ab76f940ff70ac927a04af0092582.png)
- сумма выпавших очков по модулю 3 всех j бросков. В эту посл-ть не входит последний бросок. Таким образом, можно считать, что мы подбрасываем как бы 5-гранный кубик. Очевидно, это однородная марковская цепь. Тогда есть 3 состояния - 0, 1, 2. Матрицы перехода в данном случае будет выглядеть так:
![$$\begin{pmatrix}
9/25 & 8/25 & 8/25\\
8/25 & 9/25 & 8/25\\
8/25 & 8/25 & 9/25
\end{pmatrix}$$ $$\begin{pmatrix}
9/25 & 8/25 & 8/25\\
8/25 & 9/25 & 8/25\\
8/25 & 8/25 & 9/25
\end{pmatrix}$$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/2/a/62a8046f495d02d88a278186f44da23482.png)
Тут 1-я строка соответствует 0-й сумме по модулю 3 и т.д.. Вектор строка начального распределения, очевидно, выглядит так:
![$(1, 0, 0)$ $(1, 0, 0)$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/e/d/5/ed55c36fd12ea9ecbf39ba1e841af07a82.png)
. Чтобы найти распределение вероятностей на n-м шаге, надо начальное распределение умножить на матрицу перехода возведенную в степень n. Потанцевав с бубном, а именно разложив матрицу на диагональную и возведя в степень, у меня получилось, что на n-м шаге распределение цепи будет следующим:
![$\frac{1}{3\cdot 25^n}\cdot(2 + 25^n, 25^n - 1, 25^n - 1)$ $\frac{1}{3\cdot 25^n}\cdot(2 + 25^n, 25^n - 1, 25^n - 1)$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/9/4/0/940ec0f731a1e4eee816a936a0e495f282.png)
. А далее я решил воспользоваться формулой полной вероятности:
![$P(A) = \sum\limits_{0}^{\infty}P(X_j = 0|B_{j+1}) \cdot P(B_{j + 1})$ $P(A) = \sum\limits_{0}^{\infty}P(X_j = 0|B_{j+1}) \cdot P(B_{j + 1})$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/d/7/f/d7ff51c0c9c54e761901e394c42e952082.png)
, где
![$A$ $A$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/5/3/d/53d147e7f3fe6e47ee05b88b166bd3f682.png)
- событие, вероятность которого мы ищем,
![$B_j$ $B_j$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/a/4/0/a406c5d340b9e9d61e629a13e7e2a84c82.png)
- вер-ть того, что игра закончится на j-м броске. Условная вер-ть находится из распределения цепи на n-м шаге, которую я выше нашел, а вероятность условия проста:
![$P(B_j) = (\frac{25}{36})^{j-1} \cdot \frac{11}{36}$ $P(B_j) = (\frac{25}{36})^{j-1} \cdot \frac{11}{36}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/f/a/f/faf1e94a2c60606f0c0dc0d1601e25aa82.png)
. Посчитать данный ряд нетрудно, там 2 убывающие геометрические прогрессии будут. В итоге у меня получилось, что
![$P(A) = \frac{19}{35}$ $P(A) = \frac{19}{35}$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/4/c/f/4cfd2f628bf299cc4ddee6ace7edfd9082.png)
. Интуиция подсказывает, что этот ответ неверен, ибо как бы все 3 состояние должны быть равноправны, нет? Эта задача с вступительных экзаменов в AI Masters от МГУ. Не думаю, что мое решение предполагали составители, ибо нахождение n-й степени матрицы перехода отняло у меня много времени. Кажется должно быть какое-то не громоздкое решение. Очень жду ваших соображений :)