随着二战爆发 , 和很多学者一样 , 梅里尔被美国战争部聘用 。 打仗嘛 , 总是面临着各种各样的决策 。 大概这种寻找最优解的氛围 , 感染了梅里尔 , 使他对开普勒的难题产生了兴趣 , 最终在1949年 , 提出了“未婚妻难题” 。
解答千年难题
现在就让我们看看 , 如何才能找到心仪的爱人 。
数学家解决问题的第一步 , 是抽象 。 梅里尔的未婚妻难题 , 就是把开普勒的难题 , 变成一个数学游戏 。 [3]
假设有一系列的求婚者 , 分别记为1、2、3、4、5……N , 你一次只能面试其中的一个 , 每次都必须做出决定 , 接受或者拒绝;而这些求婚者有好有坏 , 那么 , 怎么才能以最大概率选中那个最好的呢?
为了方便说明 , 我们可以假定 , 只有三个求婚者 , 分别记为ABC 。 其中 , A的条件各方面最好 , B差一点 , C最差 。 根据高中学过的排列组合 , 我们可以得到六种可能:

如图所示 , 因为A可以出现在任何一个位置 , 所以 , 闭着眼睛蒙 , 只有三分之一的概率选到A 。
梅里尔的方案是这样的:首先 , 跳过第一个 , 不要管她 , 直接拒绝;然后把第二个跟第一个进行比较 , 如果比第一个好 , 就接受 , 否则就进入下一个 , 再次跟第一个进行对比 , 判断要不要接受 。

这样我们就得到了一张决策图 , 红色代表路线 , 灰色代表不必进行的选择 , 对号代表选到了A、找到了最优解 。
那么 , 用梅里尔的方案 , 成功的概率是多少呢?
二分之一!那么 , 瞎蒙成功的概率又是多少呢!
通过这种思路 , 我们可以进行一系列的计算 , 当总数为N时 , 拒绝编号S之前的人 , 计算最优解的概率P , 同时跟瞎蒙的概率Pg做比较:

e表示自然底数 , 表格参考了杨照崑老师的《摘麦穗问题》[4]
可以看出 , 随着人数的增多 , 通过这种策略成功的概率也逐渐下降 , 最终稳定在37%左右;但是 , 成功率永远比瞎蒙好 。 只需要一个小小的拒绝策略 , 就能增加成功的概率 , 这 , 正是数学的魔力 。
其实 , 你还可以这么干
实际上 , 梅里尔·弗勒德 , 不仅是爱情导师 , 而且是博弈论的奠基人 , 对冷战时期的核战略 , 提供了理论上的支持 。 [5]这样的人物 , 长期不为人所知 , 实在颇为遗憾 。
当然喽 , 爱情是复杂的 。 从生理上讲 , 它是多种激素的合力;从心理上讲 , 它可能是一种特殊的应激;要是人人都能看出“A比B好”、 “C比D坏” , 哪还会有那么多始乱终弃的故事呢?如果是对A一见倾心 , 心动无比 , 那你对后面的BCDEF还有兴趣比较吗?

如果像太平公主一样对A一见倾心 , 那还有后面的BCDEF什么事?(《大明宫词》剧照)
所以 , 对于爱情 , 有时候反而是老法子更管用:真诚 , 体贴 , 给对方讲梅里尔·弗勒德的故事 , 告诉对方自己不会这么干 , “弱水三千我只喝一瓢” , 顺便商量一下将来的小孩叫啥……
参考文献
[1] How To Marry The Right Girl: A Mathematical Solution[EB/OL]. NPR.org, . http://www.npr.org/sections/krulwich/2014/05/15/312537965/how-to-marry-the-right-girl-a-mathematical-solution.
[2] INFORMS. Flood, Merrill M.[EB/OL]. INFORMS, [2017-08-22]. https://www.informs.org/Explore/History-of-O.R.-Excellence/Biographical-Profiles/Flood-Merrill-M.
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