まなびのまとめ

読んだ本、考えたことのアウトプットの場として

【読書】恋愛を数学する 著者:ハンナ・フライさん

 

恋愛を数学する (TEDブックス)

恋愛を数学する (TEDブックス)

 

 

まずTEDはいろんな著名人がプレゼンすることで知っていたが本をTED BooKsとして出してることは知らなかった。

 

著者は、UCL高等空間解析センター所属の数学者で数理モデルを用いて、人間の行動パータンを研究しているとのこと。

 

数理モデルを通じて、自分の好みの恋人を獲得できる確率、夫婦の言動が互いに与える影響、結婚式で幸福度の総和を最大にする席順など、恋愛に関する事柄を扱って数学がどのように解析、アプローチできるかを書いてる。

 

一番刺さったのは

「数学は、自然を記述する言語です。」

との言葉。人間関係や、自然現象には関与する要素がたくさんあるが、その状況下で現象を数学を用いて抽象化しようと試みる数学者はすごいなぁと。

細かい数式を理解しようとしたわけではないが、一歩引いた視点で物事を考えるということを教えてもらったと思う。

 

本の目的

ただ単にあなたの恋愛人生を明るくすることではありません。私の願いは、数学がいかに美しくてためになるかを明らかにすることでもあります。 

 美しさの法則

何が人を美しく見せるのかという問いについては、すでに決定的な答えを見つけているという人もいます。それは「黄金比」と呼ばれる数学的な概念にあるというのです。 

1:1.6くらいに比率で、「黄金螺旋」はオウムガイの殻、台風の雲の渦もこの比率らしい

(本書外の内容)

 

ゲーム理論について

この問題に隠れている数学は、ゲーム理論、つまり戦略を形式化し、ある状況下で最善の戦術を見つけるための方法論です。ゲーム理論といっても、遊びの目的のためだけの学問ではありません。2人以上の対戦者がいて、ある利得をめぐって争っている状況ならどんなものにでも適用できます。

https://ferret-plus.com/5864

関連語句:「パレート適用」、「ナッシュ均衡

 

スケールフリーネットワーク

5億人のTwitterユーザーから1人ランダムに選んだら、ケイティ(ケイティ・ペリー)が見つかる確率は5億分の1しかありません。しかし、ランダムに1人選んで、フォローしている中で一番人気のある人物を教えてもらえば、ケイティにたどり着く可能性はなんと5700万倍になります

 この方法は、伝染病の流行を予測し、その速度を抑えるのに使われており、背後のネットワークに関して、難しくてコストのかかる調査を必要としません。でもこのことは、他にもすごいことを物語っていると私は思います。私たち全員をつないでいるこの広大なネットワークの持つシンプルさについて。それに、数学的理解と基礎的アルゴリズムを身に着けていれば、性感染症の広がり方の重要な見通しが得られるということについて。

 

最適停止理論

もしあなたが生涯に10人相手と付き合うことが決まっているなら、初めの4人をふることにすれば、運命の人を見つける確率は最大になります。

https://ikinaridate.com/lab/love/solutions/583/

ここにもハンナさんが。

TEDも観てみよう。

例えば、初めて付き合うのが15歳で、40歳までには身を固めるのが理想だとしましょう。そのお付き合い期間の初めの37%のあいだは(24歳の誕生日をちょっと過ぎるまで)、全員ふるべきです。

「生涯何人と付き合えるかわかるかぁー」っていう突っ込みについての回答

 

モンテカルロ・シミュレーション

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%83%AD%E6%B3%95

よくわかりません。

パートナー候補の上位15%に入る誰がと一緒になればそれでよしとした場合の説明として利用。

 

夫婦の枠組みの中で互いにどのように影響を与えるかのモデル化?

https://mitpress.mit.edu/books/mathematics-marriage

 

統計学者ジョージ・E・Pボックスの言葉を借りれば、「モデルはどれも間違っているが、中には役に立つものもある」 

 それぞれに限界はあるにしても、すべてをつなぎ合わせてみれば、数学について何か大事なことがわかってくると思うのです。

 しかしながら、優れた応用数学者であれば、数学の威力をよく知っていると同時に、その限界も知っています。数式が捉えきれないところで起こることの重要性を理解していますし、別の観点が持つ価値も尊重しています。

 要はどのように使うかという使い手の問題。

統計的、数学的な視点は武器になるから知っておいて損はない。