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我刚刚完成了 coursera 算法专业课程的第一个模块。

有一个考试题,我不太明白。我已经通过了那次考试,所以我没有重考的意义。

出于好奇,我想了解围绕这个问题的原则。

问题是这样发布的:

假设随机算法以概率 p(0 < p < 1)成功(例如,正确计算图的最小割)。设 ϵ 是一个小的正数(小于 1)。

您需要多少次独立运行该算法才能确保以至少 1-ε 的概率至少有一次试验成功?

给出的选项是:

log(1−p)/logϵ

对数(p)/对数ε

对数ε/log(p)

logϵ/log(1−p)

我做了两次尝试,都错了。我的尝试是:

  1. log(1−p)/logϵ
  2. logϵ/log(1−p)

我不是很想知道正确的答案。我想了解这个问题背后的原则以及它的要求。这样我就知道将来如何回答类似的问题。

我在论坛上发了这个,但一个月后没有人回复。所以我在这里尝试一下。

无需直接发布答案。如果你让我明白了,我会把它标记为正确的。

谢谢。

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您需要多少次独立运行该算法才能确保以至少 1-ε 的概率至少有一次试验成功?

让我们重新表述一下:

使所有试验都失败的概率小于或等于 ϵ 的最小独立试验次数是多少?

根据独立事件的定义,所有事件发生的概率是它们各自概率的乘积。由于一次试验失败(1-p)的概率是 ,所以n试验失败的概率是(1-p)^n

这给了我们一个不等式n

(1-p)^n <= ϵ
于 2017-08-25T10:22:49.020 回答