大家的日本語 – 初級, 第五課

話說我上完自強基金會開的日文之後, 著實荒廢了好一陣子, 直到公司開了一堂從 50 音教起的入門課程為止. 其實不只是我一個人有這種困擾, 我發現 50 音班的同學, 十之七八都有點基礎; 否則不是他們算神童, 就是我算白癡啦!

光陰似箭, 日月如梭. 上完了十幾堂課, 老師終於追上了我在外面的進度. 由於公司的課程每次只有兩小時, 所以要花 15 堂課 (x 2 小時) 才能跟上自強基金會 10 堂課 (x 3 小時) 的進度. 自強的曾昭子老師比較重視文法, 而公司的筒井老師比較重視熟練程度, 常常用對話與遊戲來加深我們的印象, 還會測驗我們的單詞. 不過筒井老師的中文程度只比我們的日文程度略高幾籌, 因此溝通上比較困難. 這點遠不如本國籍老師來得有利.

好! 那麼第五課倒底上些什麼呢? 第一個重點是 "歸去來兮":

地點 (where) + へ +  去, 來, 回來三個動詞

去 = いきます= 行きます

來 = きます = 來ます

回來 = かえります=帰ります

眼尖的人應該可以發現, "來" 是 "去" 的子集合. 三者的用法基本上一樣, 除了"回來" 限制在回家, 回家鄉之類的.

問句就是: どこへ

第二個重點是 "who", 和誰一起去.

某某人 + と + 行きます

問句就是: だれと …

第三個重點是 "when", 何時去.

幾月幾號 + に + 行きます

問句就是: いつ … 或是 なんがつなんにちに….

如果是比較不確定的時間, 就不用 , 例如先月, 來月, 先週, 來週.

第四個重點是 "how", 怎麼去.

交通工具 + で + 行きます

問句就是: なんで….

也用做量的助詞, 如一人で 的 ひとりで

在時間方面, 還要注意時態, 這三個動詞的過去式, 否定形式都是一樣的規則.

  肯定

否定

現在/未來 ます ません
過去 ました ませんでした

超短日記 20090927

我的親戚在新竹縣的翔雲山莊買了一塊地, 邀請我們去參觀.

山莊在衛星導航上顯的地名是 “雞油凸", 表示這裡是一個有很多雞油樹的高點.

從這裡可以看到五指山, 鵝公髻山, 大霸尖山, 加里山,..等等山頭依序展開, 直到往台中方向, 出現一個缺口為止.

成群的候鳥和白鷺鷥在遠方飛翔, 感覺十分愜意.

 

伯努利一族

說到伯努利 (Bernoulli), 大家一定都難忘 "努力" 原理, 我這次就是要講這位伯努利. 其實伯努利一家可說是一門忠烈, 充分展現出優良的遺傳血統.

Nicolaus Bernoulli 三代家譜

Jacob (猜測的藝術)

書中提出大數法則

Nicolaus I  Johann
Nicolaus III

Daniel (新理論)

提出伯努利原理

 Nicolaus II  

與葛朗特, 佩蒂, 哈雷同期, 波爾羅亞 (Port-Royal) 出版了一本 "邏輯". 主張做決定時不在乎機率, 只顧慮後果的人, 想必對於風險懷有病態的恐懼. 而伯努利家的成員丹尼爾伯努利 (Daniel) 在 "新理論" 一書中, 反過來強調, 如果只考慮機率, 而不考慮後果, 那才叫做有用無謀. 換言之, 事件的後果和風險的高低, 分別為兩種衡量事情的標準.

伯努利相當反對 "期望值" 這件事, 他認為應該強調 "效用"; 因為機率是一種數學, 但是人就是人. 在一架遭遇亂流的飛機中, 會不會活下去可以用機率去描述, 但是緊不緊張是另外一件事, 甚至還有人在呼呼大睡呢! 因此伯努利不認為機率應該決定我們的行為.

伯努利說: "財富小量增加所產生的效用跟原來擁有的財富數量成反比." 這個立論在後來被很多人反對, 但是它就是 "彼得堡矛盾" (Petersburg Paradox) 問題的文字版. Nicolaus III Bernolli 最早提出這個問題, 他假設有甲乙兩個人賭博, 甲丟一枚銅板, 直到出現正面為止. 若第一次就出現正面, 甲給乙 1 元, 第二次才出現正面, 甲給乙 2 元, 第三次就是 4 元, 第 N 次才出現正面, 甲就要給乙 2N-1 元. 看起來乙絕對是贏家, 說不定可以變成億萬富翁; 但是你願意用多少錢來買乙的權利呢? Daniel Bernolli 說, 雖然這個賭局中, 乙的財富可能無上限, 但是考慮到機率, 有人願意花 20 塊來買就應該要很高興了.

根據機率,  乙的期望值是贏取 1/2 x 1 + 1/4 x 2 + 1/8 x 4 + ….+1/2k 元, 勉強算是 1 元吧! 你我都可以想像: 甲連續失手 50 次, 使得乙可以贏得 1,000 兆的美夢, 其實是有點不切實際的. 至於甲失手 1,000 次可以帶給乙多大的財富, 其實對乙已經沒差了,  反正就是天文數字, 不至於因為那個期望而更加地熱血! 另一方面, 有人會花錢買乙的權利, 有些人則不會, 一般人決定要不要買彩券的心理也是如此.

伯努利所講的效用, 可以衍生為效用遞減的理論. 也是後來維多利亞時代供需法則 (the Law of Demand and Supply) 的基礎, 提出這理論的經濟學家是馬歇爾 (Alfred Marshall).

談完兒子再來談老爸 Jacob Bernoulli, 既然有大數法則掛在他的名下, 大家應該知道這位老兄對機率有著驚人的貢獻. Jacob 在 1703 年的時候, 正在思考用少數樣本 (先驗機率) 來推算機率的問題. 請注意, 以前的骰子問題都是先有機率模型, 然後評估每一個事件發生的機率.  而 Jacob 則反過來看待這個問題. Jacob  因為自己想不通, 就寫信給萊布尼茲求教. 他說: 我們知道擲兩粒骰子的時候, 出現 7 的機率比出現 8 的機率高, 卻無法知道一名二十歲男子的壽命是否會比一個六十歲的老人長, 實在是不可思議. 萊布尼茲回信認為: 有限的樣本, 不可能推導出甚麼結論, 就算是有結論, 也並非每件事都能符合, 只有大部分如此.

看似潑冷水的回覆, 其實給了 Jacob 一個方向. 那就是並不需要強求精準, 只要大致上符合就好了. 即使擲無限次的銅板, 正反面的機率也不保證是 1/2, 只是誤差比較小而已. Jacob 說, 假如有一個罐子裡面有 3,000 顆白石頭與 2,000 顆黑石頭, 只要反覆地從罐子裡面拿石頭出來 (看完還要丟回去), 大致就可以得到白石頭與黑石頭為 3:2 比例的結論. 若是拿個 25,550 次, 將有 1000/10001 的機率, 發現兩色石頭的比例在 3:2 的 2% 誤差以內. 這是首次有人訂出 "幾乎可確定為必然" 的標準.

Nicolaus II (綽號慢半拍, Nicolaus the Slow) 後來繼續 Jacob 的研究, 他的研究方法和伯父是互補的. 他專門研究在特定的誤差下, 應該要取樣幾次. 換言之, 觀察次數和誤差是可以互換的. 比方說新生兒中男女嬰的比例是 18:17, 但也有 43.58:1 的機會, 實際出生的男嬰和期望值有正負 163/7200 的出入. 經由伯努利一族的發揚光大, 機率又往前進了一步.

本文整理自 "Against the Gods" 第六章, 第七章.

 

壽險精算業的祖師爺

在 “Against the Gods" 一書的第五章, 主要是介紹統計. 幾位 “無名英雄" 和意想不到的 “名人" 同台登場.

首先出場的是, 以鈕扣商人的身分加入英國皇家學會的葛朗特 (John Graunt). 他的主要事蹟是在業餘的時候寫了一本書 “根據死亡率所做的自然與政治觀察", 裡面研究了 1603~1661 (?) 年倫敦的出生率與死亡率. 他採用倫敦市政府從  1603 年開始記錄的每週數據, 再加上教會保管的出生與死亡資料, 以抽樣的方法來估計人口. 因為數字來自於政府 (state), 所以統計學後來就叫做 statistic.

葛朗特認為這些數據可以讓商業與政府更穩定. “擁有這樣的知識,…., 就知道這些人消費的數量,  不至於做出乖離事實的預估. " 這個前瞻性的想法, 使得葛朗特也被尊為市場研究之父.  牽涉到經濟與政治之後, 原本枯燥乏味的統計書就變成治國經商的藍圖了.

這本書出版的時間點, 正好是英國由農業社會轉型為發展私有財產與海外貿易的關鍵期. 原本的地主只需要依土地的面積和收成來納稅, 人口多少根本無關緊要. 但是進入需要役男的時代後, 到底有多少人口就至為重要了! 本書大賣 5 版, 使得葛朗特的大名引起廣泛的注意.

現代經濟學之父的佩蒂 (看起來很像女生, 但是他是男的, 著有 “政治算術" 一書) 在巴黎的 “知識期刊" 上發表這本書的書評,  進一步啟發了法國人也做類似的研究. 英王查理二世還特別欽點葛朗特加入皇家學會, 並且對於那些不滿小商人變成 “中研院院士" 的其他學會成員下令: “如果還能找到其他類似的小生意人, 都要讓他們入會, 不許囉嗦!" 看來這位英王相當地有趣, 難怪人稱快樂王 (Merry Monarchy). 當然, 查理二世也做過一些不得人心的事, 比方說強制關閉咖啡館, 避免大家議論國事. 但 16 天後礙於民意又取消了.

葛朗特統計的年代, 歐洲正在流行瘟疫. 以 1603 年為例, 就有 82% 的人死因是瘟疫. 另外 36% 的小孩會在 6 歲前夭折, 我想這是後來流行辦慶生派對的原因, 能活下來真的不容易. 葛朗特最大的貢獻不是在與整理已經知道的事情, 而是推估與建議. 他認為: 急性流行病可能因氣候, 食物引起, 應由政府設法管制. 餓死的人很少, 但是市區內乞丐氾濫成災, 這些乞丐看起來大多健康強壯, 所以他建議政府要加以干預, 把這些乞丐依個人的條件和能力加以訓練, 讓他們自食其力.

葛朗特也知道自己的數據不完整, 所以他做了一些假設. 在倫敦市每年出生 12,000 人的前提下, 假設每戶有 8 個人 (包括僕役), 每兩戶有一個婦女達到可生育的年齡, 因此算出倫敦市應該有 384,000 人 (12,000 x 2 x 8). 另外, 他也用倫敦地圖和每人生存面積來推估出倫敦市應該有 47,520 戶人家來印證第一個方法沒有太偏差. 而當時大家普遍相信倫敦有 200 萬人, 所以就算葛朗特的數據不夠準, 也已經大幅修正了大家 “認為" 的人口數. 

另一方面, 葛朗特依照 36% 的小孩活不過 6 歲, 一般人都活不過 75 歲的資訊, 編列了一個 6~76 歲的餘命表, 而初生嬰兒的壽命期望值是 16 歲. “古人" 真是可憐啊! 這也凸顯出中國的戶部尚書不愛數學. 為何中國就沒有統計數字可以流傳到後世, 難道…因為那是國家機密的關係嗎?

講完了英法, 再講德國. 研究德國人口的是一個英國人 – 哈雷 (Edmund Halley), 沒錯, 就是命名哈雷彗星的天文學家哈雷. 當時德國有一個叫做努曼 (Casper Naumann) 的神職人員, 他的教區有一種迷信, 認為月亮週期和健康有週期性的關係. 為了破除這種不符合教義的說法, 努曼找數學家萊布尼茲幫他的忙. 萊布尼茲把報告轉給倫敦皇家學家, 因此引起頂尖天文學家, 35 歲的哈雷的注意 (大概是牽扯到天體運動吧?)

哈雷是個神童, 還沒念完牛津, 就帶著他的 24 吋望遠鏡去南半球研究天空, 不到 20 歲就名滿全國. 22 歲的時候, 哈雷就加入皇家學會. 1721 年國王下令頒給他學位, 不過他在 1703 年就在牛津當教授了.

哈雷研究了德國小鎮的人口, 同樣做了一張餘命表, 並且算出該服役的人口數為 1/34. 比葛朗特更進一步的是, 他計算出同一個年齡層的一群人,  在一年內死亡的機率. 比方說 25 歲的有 567 人, 但是 26 歲的人只有 560 人, 因此 25 歲的人有 7/567 活不到明年生日. 哈雷順便幫保險公司計算了保費對照表, 完成了社會期待已久的傑作.

早在西元 225 年羅馬人就有年金保險的記錄了, 而保險的歷史更可以追溯到西元前 1800 年的 “漢摩拉比法典" (Code of Hammurabi), 當中有 282 則條文與船舶的保險有關. 但是保費應該怎麼收呢? 一千多年來, 唯一的依據似乎就是羅馬法律學者烏爾比安 (Ulpian) 的壽命預測表. 葛朗特和哈雷的研究啟發了當代的保險業者, 使得保險業在那個年代蓬勃發展.

17 世紀後半期, 正是英國與荷蘭爭霸於海上的時期. 兩國為了籌措軍費, 相繼地以年金保險的形式向全民舉債. 英國政府繼 1504 年賣過 7 年還本的年金保險之後, 又在 1693 年推出 14 年還本的一百萬英鎊的年金保險. 雖然他們這次已經運用了平均壽命有 14 歲這項資訊. 但是英國政府對於買保單的人, 不論被保險人幾歲都是統一定價. 因此這些保單不但沒有充實國庫, 反變成政府驚人的龐大債務. “依據被保險人的年齡來為保單定價" 這個觀念, 據說到了 1789 年才反映到英國政府的新保險年金之中.

民間的保險業者似乎比政府更加地積極, 自1637 年英國的卡諾皮亞斯 (Canopius) 喝了第一口咖啡之後, 各地迅速開起了許多咖啡館. 這些咖啡館除了提供, 在 “創世紀" (Ultima) 遊戲中, 供勇者打聽情報的功能之外, 就是給保險經紀人賣保險了. 1720 年, 兩家保險公司甚至送給英王喬治一世 30 萬英鎊的賄款, 使他們變成具有獨佔權的保險公司.

1771 年, 獨佔權大概是失效了. 經常聚集在勞埃咖啡館 (Lloyd’s) 的保險經紀人, 自己聚資成立有點像是會員制的保險公司 – 勞埃協會 (Society of Lloyd’s), 以個人的身家來為客戶擔保. 後來勞埃也發展成史上最著名的保險公司之一, 由此可見咖啡館和保險業真的極有淵源.

最近景氣變差之後, 保險經紀人除了轉戰不用錢的大賣場或是公司 lobby 談合約之外, 做生意的手法並沒有太大的變化. 依然是拿大部分人的保險費, 去付給自己, 以及少數真正被理賠的人. 古今的差異, 應該在於業者有了充分的數據做為後盾, 再也不可能像英國政府一樣做賠本生意了. 買彩券的期望值是負的, 買保險也是; 前者在活的時候還用得到, 後者要死了以後才能 “用到" 喔! 

哈雷的研究, 啟發了後來的棣美弗 (Abraham de Moivre). 他在 1725 年出版了一本 “人壽保險", 討論一個被伯努利 (Bernoulli) 分析過的問題. 既然哈雷可以用一個小鎮的樣本, 來說明 346 個 50 歲的人, 其中只有 152 個人活到 70 歲 (41%), 那麼世界上所有的城鎮, 都可以用 41% 來推算嗎? 如果實際上的值是 50%, 那麼因為樣本數過少, 而導致獲得 41% 這個結論的機率有多高?

基於伯努利一族的研究, 棣美弗發現了常態曲線. 也就是估計很偏差的機會不是沒有, 但是機率小得很多. 這個模型就像是一個鐘形,  在標準差之內的狀況經常被重現 (68%), 而 95% 的觀察會落在兩個標準差之內. 這個發現使得棣美弗感到 “開悟", 因此稱之為 “神的計畫“. 棣美弗的重要著作還包括: “抽籤計算法", 後來改名為"機會論".

在研讀棣美弗的論文之後, 皇家學會的一名會士普萊斯 (Richard Price) 也寫了兩篇論文, 後來的一篇據說使得他的頭髮一夜間變白. 1771 年, 普萊斯的著作正式發表, 書名是 “保險金償付論". 這部著作使他贏得精算學(actuarial science) 始祖的頭銜. 至於只研究機率, 卻沒和保險業扯上關係的數學家當然還是大有人在. 比方說我們唸模式識別  (pattern recognition) 一定要讀的貝氏理論 (Bayes’ Theorem) 的貝氏就把遺產捐贈給和他一樣研究統計, 聲譽甚佳的普萊斯.

貝氏的研究主題是: 一個事件發生的機率有多少? 假設抽樣 10 萬根針,  發現了 12 根有瑕疵,  而平均的瑕疵率是萬分之一,  有多少機率這 12 根的出錯是 “正常的" 呢? 貝氏也皇家學會的成員, 但是世人對他了解不多. 我只知道他留下了很多的公式…

在 “Against the Gods" 的第七章, 舉了一個貝氏計算的例子. 根據我修過但不是太優的 pattern recognition 基礎, 我覺得作者的舉例是錯的. 需要使用的公式並不神秘, 就是 P(A|B) x P(B) = P(B|A) x P(A), 兩家工廠的事後機率似乎不可能被扳回那麼多成. 有興趣的人可以幫我驗證一下, 謝謝!

[圖片遺失]

DTS Surround Sensation 與 UltraPC

DTS Surround Sensation 是 Dolby head phone / virtual surround 的競爭技術, 主要用在 2 聲道喇叭或是耳機上模擬 3D 的音效. 如果要讓人可以感覺到 3D 音效, 通常都是依靠 HRTF model (Human Related Transfer Function), Surround Sensation 亦然.

從 DTS 的網站可以看到另一個相關技術: Surround Sensation – Ultra PC,  它是由兩個部分組合而成的:

  • DTS Neo: PC™ takes 2-channel (stereo) audio and transforms it into a full-bandwidth 5.1-channel matrix.
  • DTS Surround Sensation™ allows you to enjoy 5.1/6.1/7.1 – channel audio from just 2 speakers, using a surround effect.

DTS Neo:PC 把 audio 由 2 聲道模擬成多聲道, Surround Sensation 把多聲道塞到 2 聲道裡面. 把這兩個東西串起來, 就叫做 Surround Sensation – Ultra PC.

至於 Dolby 方面, 也是採用相同的思維. 少的變多, 多的再變少, 就可以模擬出立體聲的感覺.