<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_math</genre>
   <author>
    <first-name>Георгий</first-name>
    <last-name>Гамов</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>Марвин</first-name>
    <last-name>Стерн</last-name>
   </author>
   <book-title>Занимательная математика</book-title>
   <annotation>
    <p>Данная книга представляет из себя сборник интересных математических и физических задач-головоломок из различных областей науки. Каждая задача изложена в форме короткой истории. Сборник интересен не только школьникам старших классов, но и студентам младших курсов самых различных специальностей.</p>
   </annotation>
   <date>2011-02-27</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Ю.</first-name>
    <middle-name>А.</middle-name>
    <last-name>Данилов</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>mrholms</nickname>
   </author>
   <program-used>doc2fb, FictionBook Editor Release 2.6</program-used>
   <date value="2011-02-27">2011-02-27</date>
   <id>7083DF69-A318-4E25-8B60-29932F620E6E</id>
   <version>2</version>
   <history>
    <p>распознавание, вычитка (mrholms)</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Гамов Г., Стерн М. Занимательная математика</book-name>
   <publisher>Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика»</publisher>
   <city>Ижевск</city>
   <year>2001</year>
   <isbn>5-7029-0341-2</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Георгий Гамов, Марвин Стерн</p>
   <p>Заниметельная математика</p>
  </title>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Теодору фон Карману — большому любителю задач-головоломок.</p>
   </epigraph>
   <p>George Gamow. Marvin Stern</p>
   <p>PUZZLE-MATH</p>
   <p>London</p>
   <p>MacMillan &amp; Co Ltd</p>
   <p>1958</p>
   <empty-line/>
   <p>Перевод с английского Ю. А. Данилова</p>
   <p>Рисунки Ребекки Файлз</p>
   <p>Графика Георгия Гамова</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие к русскому изданию</p>
   </title>
   <p>Жанр занимательной науки давно известен и любим в России. Предлагаемая вниманию читателя книга известного физика и популяризатора науки Георгия Антоновича Гамова (1904–1968) и сотрудника американской авиастроительной фирмы «Конвэр» Марвина Стерна — признанная жемчужина жанра. Она привлекает внимание оригинальностью, неожиданностью и красотой задач, сюжеты которых заимствованы авторами из научного фольклора, подсказаны учеными-коллега- ми, известными (астрофизиком Виктором Амазасповичем Амбарцумя- ном, специалистом по аэро- и гидродинамике Теодором фон Карманом и биохимиком Альбертом Сент-Дьерди) и не очень, а в большинстве своем придуманы авторами как бы специально для читателя.</p>
   <p>Все задачи представлены в такой беллетризованной форме, что их с удовольствием могут (и, несомненно, будут) читать даже те, кто не любит математику. Никакой назидательности — полная благожелательность по отношению к читателю, юмор и блеск изложения отличают всю книгу от первой до последней страницы.</p>
   <p>На русском языке книга Георгия Гамова и Марвина Стерна издается впервые.</p>
   <p>1 марта 1999 г</p>
   <p><emphasis>Ю. Данилов</emphasis></p>
   <subtitle>Памяти Пат Ковичи</subtitle>
   <cite>
    <p>О волны, откройте мне вечную тайну,</p>
    <p>Решите загадку, что мучила столько голов —</p>
    <p>Голов в париках, ермолках, чалмах и беретах,</p>
    <p>И сотни тысяч других, что ищут ответа и сохнут.</p>
    <p>Скажите, что есть человек?</p>
    <p>Откуда пришел он? Куда он идет?</p>
    <p>И кто живет в вышине, на далеких сверкающих звездах?</p>
    <text-author>Генрих Гейне, «Вопросы». Из второго цикла «Северное море». Пер. Ю. Очиченко</text-author>
   </cite>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Пролог. Как появилась на свет эта книга</p>
   </title>
   <p>Летом 1956 года одному из нас (Г. Г.) приходилось часто бывать в Сан-Диего (Калифорния) в качестве консультанта самолетостроительной фирмы «Конвэр», в которой в качестве постоянного сотрудника работал другой из авторов (М.С.). Нам приходилось обсуждать множество (секретнейших!) проблем, а поскольку рабочий кабинет одного из нас (М. С.) находился на шестом этаже главного здания и был более комфортабельным, другой из нас (Г. Г.) обычно садился в лифт на втором этаже, где находился его рабочий кабинет. Для этого один из нас (Г. Г.) шел к лифту на втором этаже и нажимал кнопку, и первым обычно приходил лифт, который шел не в том направлении, которое было нужно, т. е. шел вниз. Примерно в пяти случаях из шести первым приходил лифт, который шел вниз, и только в одном случае — лифт, который шел вверх</p>
   <p>— Послушайте, — сказал один из нас (Г. Г.) другому (М. С.), — вы что, непрерывно изготовляете на крыше новые лифты и спускаете их на склад в подвале?</p>
   <p>— Что за нелепая идея! — возмутился другой (М.С.). — Разумеется, ничего такого мы не делаем. Предлагаю вам подсчитать, сколько раз первым приходит лифт, идущий в нужном вам направлении, когда вы покинете мой кабинет на шестом этаже и будете возвращаться к себе на второй этаж.</p>
   <p>Через несколько недель разговор снова зашел о лифтах, и один из нас (Г. Г.) вынужден был признать, что его первое замечание относительно лифтов было лишено смысла. Ожидая вызванного лифта на шестом этаже, он обнаружил, что примерно в пяти случаях из шести первым приходил лифт, идущий вверх, а не вниз. И Г. Г. быстро предложил объяснение этому загадочному явлению, противоположное первому: должно быть, компания «Конвэр» строила лифты в подвале и посылала готовые лифты на крышу, откуда производимые компанией самолеты доставляли их к месту назначения.</p>
   <p>— Позвольте, — прервал его другой (М. С.), — я и не знал, что наша компания занимается производством лифтов… Разумеется, — продолжал он, — настоящее объяснение очень просто. Но позвольте мне прежде заметить, что если бы я и не знал, сколько этажей в этом здании, то теперь, располагая той информацией, которую вы мне сообщили, смог бы сказать, что в здании семь этажей.</p>
   <p>— Но я ничего не говорил о высоте здания. Я только сообщил вам о том, с какими трудностями сталкиваюсь, поджидая лифт, идущий в нужном мне направлении.</p>
   <p>— Верно, но разве вы не понимаете, что это классическая задача, которая лишь наглядно показывает, чем частота отличается от фазы?</p>
   <p>Поразмыслив немного, мы нашли решение задачи (его вы найдете в истории «Проходящие поезда», стр. 48–51), но наши беседы позволили нам выяснить одно немаловажное обстоятельство: оказалось, что мы оба очень любим различного рода математические задачи-головоломки и каждый из нас знает превеликое множество их.</p>
   <p>Поэтому мы решили собрать такие задачи в небольшой книжке, изложив каждую задачу в форме короткой истории. Та часть каждой истории, которая содержит условия задачи, напечатана обычным шрифтом, а та, которая содержит решение и ответ, — курсивом. Те из читателей, которые захотят испробовать свои силы и умение в решении задач-головоломок, должны прекращать чтение там, где начинается курсив.</p>
   <p>Желаем удачи!</p>
   <p>Лондеролл, Вудз Хоул, Массачусетс</p>
   <p><emphasis>М. Стерн, Г. Гамов</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>1. Великий султан</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_001.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Двенадцать и одна</p>
    </title>
    <p>Великий султан Квазиабабии ибн-аль-Каз сидел в своей сокровищнице, с удовольствием взирая на выстроенные в ряд у стены двенадцать больших кожаных мешков, набитых большими серебряными монетами. В мешках были подати, собранные эмиссарами султана в двенадцати провинциях, которыми он правил. На каждом мешке было отчетливо написано имя сборщика податей — эмиссара соответствующей провинции. Одна монета весила целый фунт<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>, а так как все мешки были почти полными, то серебра было собрано много.</p>
    <p>Внезапно дверь в сокровищницу отворилась, и стража ввела какого- то человека в лохмотьях, который бросился перед султаном на колени.</p>
    <p>— Государь, — воскликнул он, воздев руку, — я пришел, чтобы сообщить тебе нечто очень важное.</p>
    <p>— Говори, — повелел ибн-аль-Каз.</p>
    <p>— Я состою на службе у одного из твоих эмиссаров, о, государь, и как твой верноподданный хочу сообщить о совершенном им предательстве и злодеянии. В мешке с присланными им податями каждая монета содержит на целую унцию меньше серебра, чем положено. Я сам был одним из тех, кто тер монеты грубой тканью до тех пор, пока каждая из них не полегчает ровно на одну унцию серебра. А поскольку мой хозяин несправедливо обошелся со мной, я решил поведать тебе истину.</p>
    <p>— Кто твой хозяин? — спросил ибн-аль-Каз, грозно нахмурясь, — клянусь Аллахом, что завтра же ему отрубят голову, а ты получишь большую награду!</p>
    <p>— Мой хозяин… — начал было человек в рубище. Но в этот момент кинжал, брошенный чей-то рукой, просвистел в воздухе и поразил говорившего в спину. Тот упал замертво.</p>
    <p>Возможно, кому-нибудь покажется несложным делом определить, в котором из двенадцати мешков содержатся облегченные монеты, если бы у султана были достаточно точные весы, которые позволили бы отличить полновесные монеты в 16 унций серебра и облегченные монеты в 15 унций серебра. У султана, действительно, были такие весы, и он их очень любил. Их изготовил по его заказу лучший специалист по точным измерительным приборам в Соединенных Штатах Америки, и были они сделаны по образу и подобию весов, которые в этой высокоразвитой индустриальной стране встречаются буквально на каждом шагу. У весов была платформа, на которую ставили взвешиваемый груз, и прорезь, в которую нужно было опустить монету в один пенни. Вместо того чтобы показывать вес стрелкой на шкале, весы отпечатывали чек с указанием точного веса в фунтах и унциях и полным предсказанием судьбы на обороте. Беда была в другом: среди всех сокровищ у султана ибн-аль-Каза была <emphasis>только одна</emphasis> американская монетка достоинством в один пенни. На платформу весов султан мог выложить серебряные монеты из всех мешков в любом ассортименте, но получить он мог только один чек с напечатанным точным весом всех монет на платформе.</p>
    <p><emphasis>Долго сидел султан, погруженный в глубокое раздумье, как вдруг ему в голову пришло решение. Если бы все монеты были одинакового веса, то весы всегда показывали бы целое число фунтов независимо от того, сколько монет положено на платформу из того или иного мешка. Но если среди монет окажется одна весом в 15 унций, то весы покажут общий вес во столько-то (целое число) фунтов и 15 унций, т. е. вес на 1 унцию меньший ближайшего целого числа фунтов. Если среди монет на платформе весов две, три или более облегченных, то показания весов будут, соответственно, на две, три и т. д. унции меньше ближайшего целого числа фунтов. Султан встал и, взяв из первого мешка одну монету, из второго — две монеты, из третьего — три монеты и т. д. вплоть до двенадцати монет — из двенадцатого мешка, сложил их столбиком на платформе весов и опустил монетку в один пенни в прорезь. На чеке оказался отпечатан вес: столько-то фунтов и 9 унций. Следовательно, в столбике было 7 облегченных монет. На седьмом мешке значилось: Али-бен-Узур, и на следующий день ранним утром голова Али-бен-Узура покатилась на плаху.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дела семейные</p>
    </title>
    <p>Однажды великий султан ибн-аль-Каз столкнулся с поистине сложной проблемой. Его верховный визирь настаивал, чтобы султан издал соответствующие законы, дабы установить контроль над соотношением мужчин и женщин в будущем населении страны. Свои весьма настойчивые просьбы визирь обосновывал тем, что поскольку мальчиков и девочек рождается примерно поровну, представителям знатных, но обедневших родов становится все труднее набирать гаремы, количество обитательниц которых соответствовало бы знатности рода. Сам султан был убежденным сторонником моногамии, но, разумеется, не мог становиться в оппозицию по отношению к визирю и тем более к господствовавшей в стране религии. Некоторое время султан молчал, погруженный в размышления, и только что-то бормотал себе под нос о случайных последовательностях. Наконец, на лице его появилась улыбка облегчения, означавшая, что головоломная задача решена, и султан обратился к визирю со словами:</p>
    <p>— Решение проблемы очень просто! Я издам указ, по которому всем женщинам страны разрешается продолжать вынашивать очередного ребенка, только если до этого у них рождались девочки. Как только у женщины рождается первый сын, ей запрещается впредь рожать детей. За неповиновение этому закону наказанием будет изгнание за пределы Квазиабабии!</p>
    <p>Все еще улыбаясь, султан продолжал:</p>
    <p>— Этот закон, несомненно, возымеет то действие, о котором ты так печешься. Когда он будет объявлен и вступит в действие, ты увидишь женщин, у которых в семье будет четыре девочки и один мальчик, десять девочек и один мальчик, возможно, один-единственный мальчик и т. д. Отношение числа женщин к числу мужчин явно должно возрасти, как ты того и добивался.</p>
    <p>Визирь, слушавший разъяснения султана по поводу будущего закона затаив дыхание, внезапно начал проявлять признаки понимания и встал в явно приподнятом настроении. Наконец-то он склонил султана к своему мнению! Визирь покинул султана и поспешил прочь: ему не терпелось распространить весть об одержанном им триумфе в формировании будущего страны.</p>
    <p>Молодой принц невольно оказался свидетелем разговора и слышал формулировку нового закона. Со слезами на глазах он смиренно предстал перед отцом и, обращаясь к нему, воскликнул:</p>
    <p>— О великий султан, неужели ты поддашься прихотям этого фанатика?</p>
    <p>Султан засмеялся и знаком показал, чтобы сын приблизился:</p>
    <p>— Я и не думал поддаваться этим дурацким требованиям.</p>
    <p>— Но, отец, ведь ты…</p>
    <p>— Хо-хо! — рассмеялся султан. — Позволь мне объяснить истинный смысл закона, который я только что издал. В действительности мой закон будет по-прежнему поддерживать равную долю мужчин и женщин в населении моей страны.</p>
    <p>— Но каким образом, отец? Я не понимаю.</p>
    <p><emphasis>— Проще всего это можно понять следующим образом, — ответил султан. — Предположим для простоты, что все женщины Квазиабабии одновременно рожают своего первого ребенка. Девочек и мальчиков среди первенцев поровну — половина девочек и половина мальчиков. На этом этапе соотношение мужчин и женщин мы сохранили на прежнем уровне — один к одному.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Закон требует, чтобы половина женщин, родивших первенца — мальчика, больше не имела детей. Другая половина женщина родит по второму ребенку. Во втором «раунде» мальчиков и девочек будет поровну, т. е. мальчиков будет столько же, сколько девочек. Поэтому если мы объединим результаты первого и второго «раундов», то отношение количества мальчиков к количеству девочек окажется одним к одному.</emphasis></p>
    <p><emphasis>После второго раунда половина женщин (т. е. те, кто родил второго ребенка — мальчика) выбывает, а остальная половина женщин (те, кто родил второго ребенка — девочку) допускаются к участию в третьем «раунде». И опять одна половина родившихся младенцев окажется мальчиками, а другая половина — девочками.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Так что, сын мой, отношение между количеством мужчин и количеством женщин сохраняется. Поскольку каждый раз (в каждом «раунде») отношение количества мальчиков к количеству девочек остается один к одному, то при суммировании результатов всех раундов отношение один к одному сохраняется</emphasis><a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сорок неверных жен<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a></p>
    </title>
    <p>Великий султан ибн-аль-Каз был очень обеспокоен большим количеством неверных жен среди жительниц столицы его государства. Сорок женщин открыто изменяли своим мужьям, но, как это часто бывает, хотя об их неверности знали все, их мужья оставались в полном неведении относительно поведения своих жен. Дабы наказать падших женщин, султан издал указ, разрешавший мужьям неверных жен убивать их, разумеется, если мужья вполне уверены в измене нечестивиц. В указе султана ничего не говорилось о числе неверных жен и не назывались их имена. Говорилось только, что такие случаи в главном городе Квазиабабии известны, и предлагалось мужьям предпринять что- нибудь для неповторения супружеских измен впредь. Но к великому удивлению законопослушных подданных султана и всей городской полиции ни в день объявления указа, ни в последующие дни не стало известно ни об одном случае убийства неверной жены мужем. Прошел целый месяц — никаких результатов. Стало создаваться впечатление, что обманутые мужья не очень-то заботятся о том, чтобы спасти свою поруганную честь.</p>
    <p>— О великий султан, не объявить ли нам имена сорока неверных жен, — предложил однажды визирь ибн-аль-Казу, — коль скоро мужья слишком ленивы, чтобы самим справиться со своими проблемами?</p>
    <p>— Нет, — возразил султан, — подождем. Мои подданные ленивы, но они, несомненно, весьма хитроумны и очень мудры. Я совершенно уверен, что очень скоро последуют действия.</p>
    <p>И, действительно, на сороковой день после оглашения указа действия внезапно последовали. В одну ночь были убиты сорок женщин. Как показало незамедлительно проведенное расследование, это были те самые сорок распутниц, которые, как всем было известно, изменяли своим мужьям.</p>
    <p>— Не понимаю, — воскликнул пораженный случившимся визирь, — почему сорока обманутым мужьям потребовалось так много времени, чтобы предпринять решительные действия, и почему они предприняли, наконец, действия в один и тот же день?</p>
    <p>— Все очень просто, мой дорогой Ватсон, — засмеялся султан. — Должен признаться, я ожидал, что добрая весть придет именно в тот день, когда она пришла. Мои подданные, как я уже говорил, может быть, очень ленивы, чтобы организовывать слежку за женами и устанавливать их верность или неверность, но они показали, что достаточно умны, чтобы разрешить возникшую проблему путем чисто логического анализа.</p>
    <p>— Боюсь, что не понимаю тебя, о великий султан, — промолвил визирь.</p>
    <p><emphasis>— Немного терпенья. Предположим, что неверных жен не сорок, а всего лишь одна. В этом случае все, за исключением одного-единст- венного человека — ее мужа, знают о ее прелюбодеянии. Но ее муж, пребывая в убеждении, что его жена верна ему, и оставаясь в неведении относительно других случаев нарушения супружеской верности (о чем он, несомненно, услыхал бы), был бы в полном убеждении, что все жены в городе, в том числе и его собственная жена, верны своим мужьям. Если бы он прочитал мой указ, в котором говорится о том, что в городе есть неверные жены, то понял бы, что речь может идти только о его собственной жене. И тогда он убил бы ее в самую первую ночь после объявления моего указа, ты следишь за ходом моих рассуждений?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Да, государь, — ответствовал визирь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Предположим теперь, — продолжал султан, — что обманутых мужей двое. Назовем их Абдулой и Хаджибабой. Абдула знает, что жена Хаджибабы изменяет своему мужа, а Хаджибаба располагает аналогичными сведениями о жене Абдулы. Но каждый из них считает, что его собственная жена ему верна.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В день обнародования моего указа Абдула говорит себе:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Ага. Сегодня ночью Хаджибаба убьет свою жену. С другой стороны, Хаджибаба думает то же самое об Абдуле. Но то, что на следующее утро жены того и другого все еще живы, доказывает и Абдуле, и Хад- жибабе, что они ошибались, думая, будто их жены им верны. И тогда на вторую ночь оба пустили бы в ход кинжалы, и жены обоих были бы убиты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— До сих пор я проследил за ходом твоих рассуждении, о великий султан, — заверил своего повелителя визирь, — но как быть, если неверных жен три или больше?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— В этом случае нам придется прибегнуть к тому, что принято называть математической индукцией. Я только что доказал тебе, что если бы в городе было только две неверные жены, то мужья в силу чисто логической дедукции должны были бы убить их на вторую ночь после обнародования моего указа. Но предположим, что теперь неверные жены у трех моих подданных, назовем их Абдулой, Хаджибабой и Фаруком. Фарук, разумеется, знает, что жены Абдулы и Хаджибабы неверны своим мужьям, и ожидает, что Абдула и Хаджибаба убьют своих жен на вторую ночь. Но те почему-то этого не делают. Почему? Разумеется, потому, что его, Фарука, жена изменяет ему. И Фарук пускает в ход кинжал, равно как и двое других обманутых мужей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— О великий султан! — вскричал визирь. — Ты раскрыл мне глаза на всю проблему. Если бы в городе было четыре неверные жены, то каждый из четырех обманутых мужей свел бы проблему к случаю трех неверных жен и не убил бы свою жену до четвертого дня. И так далее, и тому подобное вплоть до сорока неверных жен.</emphasis></p>
    <p>— Я рад, — сказал султан, — что ты, наконец, понял суть дела. Приятно иметь визиря, ум которого настолько превосходит уровень умственного развития среднего подданного. Но что если я поведаю тебе, что неверных жен в городе, как стало достоверно известно, в действительности сорок одна?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Казнь врасплох</p>
    </title>
    <p>За кражу каравая хлеба визирь приговорил Абдула Касима к смертной казни через повешение.</p>
    <p>Визирь давно собирался казнить Абдула и воспользовался сущей безделицей просто как предлогом. Правда, к великой досаде визиря, по закону осужденный на смертную казнь мог в последнюю минуту обратиться к султану с просьбой о помиловании. Воззвать к милосердию владыки преступник мог только в день казни.</p>
    <p>Не сомневаясь в том, что султан ибн-аль-Каз, узнав о смертном приговоре Абдулу, непременно отменит его, визирь придумал хитроумную уловку, позволявшую (как ему казалось) обойти закон и избежать обращения осужденного к султану с просьбой о помиловании. В присутствии Абдула визирь сообщил начальнику тюрьмы, что тому предстоит в течение недели привести в исполнение смертный приговор, но не назначил точную дату казни, ограничившись указанием, что повесить Абдула надлежит в течение недели, но в такой день, который застал бы его врасплох (чтобы Абдул не мог заранее знать, что его должны повесить именно в этот день).</p>
    <p>— Каждое утро ты будешь приносить Абдулу его завтрак, — продолжал визирь наставлять начальника тюрьмы в присутствии осужденного. — Как я уже сказал, день казни тебе надлежит выбрать так, чтобы для Абдула он оказался совершенно неожиданным. Помни, что если ты принесешь Абдулу завтрак в день, который назначен тобой для казни, и Абдул встретит тебя заявлением, что знает о предстоящей в тот день казни и представит разумные доводы, объясняющие, как ему удалось установить день казни, то по закону ты должен немедленно передать султану прошение Абдула о помиловании. Если же в день казни ты принесешь Абдулу завтрак, а он промолчит или не сможет разумно объяснить, почему он считает, что его должны казнить именно в тот день, то Абдул лишается права на обжалование приговора, и ты можешь повесить его в тот же день в полдень.</p>
    <p>Визирь отбыл к себе, а Абдул и начальник тюрьмы (разумеется, каждый в отдельности — Абдул в камере смертников, а начальник тюрьмы в своем рабочем кабинете) принялись ломать голову над наиболее вероятным днем казни. Для начальника тюрьмы проблема осложнялась еще и тем, что день казни ему необходимо было определить заранее, чтобы успеть распорядиться о необходимых приготовлениях.</p>
    <p>О гнусном плане визиря, практически лишавшем Абдула права на подачу прошения о помиловании из-за неожиданности дня казни, прослышал юный принц, который поведал о нем отцу. Султан вызвал начальника тюрьмы.</p>
    <p>— Дошло до меня, — сказал султан, — что визирь приговорил Абдула к повешенью и что приговор составлен так, что лишает Абдула возможности подать прошение о помиловании, которая предусмотрена законом. Так ли это?</p>
    <p>— Так, о великий султан, — признал начальник тюрьмы, — но поверь, я не имею к вынесению приговора никакого отношения. Более того, Абдул мне очень симпатичен, и я был бы счастлив сделать все, что в моих силах, чтобы помочь ему, но, как ты понимаешь, руки мои связаны.</p>
    <p>— Я вижу, — заметил султан, — ты человек весьма ученый.</p>
    <p>— О нет, великий султан. Мне случалось читать сочинения мудрецов и я очень люблю логику, в которой они так сильны, но я лишь в меру своего слабого разумения пытаюсь постичь смысл их теорий и еще очень многого не знаю.</p>
    <p>— Самое интересное у тебя еще впереди, — заверил султан начальника тюрьмы. — А известен ли тебе принцип конечной индукции?</p>
    <p>— Известен, о великий султан.</p>
    <p>— Прекрасно, но оставим его на миг и вернемся к несчастному Абдулу. Выбрал ли ты день казни?</p>
    <p>— Пока еще не выбрал. Продолжаю размышлять над тем, как это можно было бы сделать лучше всего.</p>
    <p>— Насколько я понимаю, — продолжал султан, — ты можешь повесить Абдула только в один из дней назначенной визирем недели — от воскресенья до воскресенья. Вот мне и хотелось бы узнать, можешь ли ты отложить казнь Абдула на последний день недели, т. е. повесить его в субботу?</p>
    <p><emphasis>Начальник тюрьмы поразмыслил немного и медленно ответил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Нет. Думаю, что не могу. Видишь ли, о великий султан, Абдул человек умный. Поскольку ему известно, что казнь должна быть неожиданной, он, дожив до утра субботы, встретит меня, когда я принесу ему завтрак, словами:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Я знаю, начальник, что ты собираешься повесить меня сегодня, так как сегодня — последний из дней той недели, в течение которой меня должны повесить.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— И это действительно было бы так, — продолжал начальник тюрьмы. — Ведь если бы он дожил до утра субботы, последнего из дней недели, в течение которой я должен его повесить, то заведомо знал бы, что казнь должна свершиться только в тот день, и встретил бы меня заявлением об этом. И тогда Абдул обрел бы право на прошение о помиловании.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Понимаю, — кивнул султан. — Согласен, что, зная условия приговора, и ты, и Абдул должны были догадаться, что казнь не может состояться в субботу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Ты прав, о великий султан, — подтвердил начальник тюрьмы слова владыки. — Приговор составлен так, что я могу повесить Абдула только в один из дней с воскресенья по пятницу. В субботу казнь никак не может состояться.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— А это означает, — продолжал султан, — что и ты, и Абдул можете преспокойно вычеркнуть субботу из своих календарей. Ты мог бы привести приговор в исполнение только с воскресенья по пятницу, и таким образом, пятница — последний из дней недели, когда Абдул мог бы быть повешен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Ты прав, как всегда, — не мог не признать начальник тюрьмы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— А мог бы ты отложить казнь до пятницы? — поинтересовался султан.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Поразмыслив, начальник тюрьмы ответил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Думаю, что не мог бы. Так как и Абдул, и я знаем, что пятница — последний день, когда его можно повесить, то если бы Абдул дожил до утра пятницы, он непременно встретил бы меня заявлением, что его казнят сегодня.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Я тебя понял, — кивнул султан. — Ты хочешь сказать, что можешь повесить Абдула только в один из дней с воскресенья по четверг и что Абдул не может не понимать этого?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Безусловно, — с уверенностью ответил визирь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Но коль скоро это так, — продолжал султан, — и четверг становится последним днем недели, когда может свершиться казнь, то не можем ли мы, продолжив то же самое рассуждение, исключить и четверг?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Разумеется, можем, — воскликнул начальник тюрьмы. — Тогда последним днем недели, когда может свершиться казнь, станет среда, которую в свою очередь также придется исключить, и так станет с любым из остальных дней недели. Следовательно, привести смертный приговор Абдулу в исполнение невозможно!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Поистине мы имеем дело с применением принципа конечной индукции. То, что мы действительно доказали, сводится к следующему: в последний из дней недели, в который можно казнить Абдула, казнить Абдула автоматически становится невозможным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Ты прав, — смеясь, подтвердил султан. — А из доказанного следует, что осужденного невозможно казнить врасплох не только в течение недели, не и в течение любого конечного числа дней. Какое счастье, однако, что и ты, и Абдул обладаете одинаково острым разумом. Если любой из вас не понял, к чему приводит принцип конечной индукции, то он не сработал бы на практике.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Второе испытание Абдула<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a></p>
    </title>
    <p>Едва успев благополучно выпутаться из предыдущей истории, Абдул снова попал в беду. На этот раз его обвинили в торговле рабынями на черном рынке, недавно строжайше запрещенной султаном ибн-аль-Казом. На этот раз Абдул предстал перед судом присяжных — новинкой, введенной просвещенным властителем Квазиабабии, стремившимся превратить свою страну в современное государство. При вынесении вердикта мнения присяжных, шести мужчин и шести женщин, разделились: все шесть женщин сочли Абдулу виновным и потребовали для него смертной казни, а все шесть мужчин склонились к мнению «невиновен».</p>
    <p>Выслушав присяжных, судья вынес решение, что судьбу Абдула — жить ему или умереть — должен решить с равными шансами на жизнь и на смерть случай — шар, извлекаемый наугад из урны. Для вынесения приговора столь необычным методом в суд были доставлены две большие урны с двадцатью пятью белыми и двадцатью пятью черными шарами в каждой. Подсудимому должны были завязать глаза, предложить вытянуть руки и, выбрав наугад одну из урн, извлечь из нее шар. Черный шар означал смерть, белый — жизнь. Урны долго переставляли, а шары тщательно перемешали.</p>
    <p>— О великий судья, — воскликнул Абдул, падая на колени перед скамьей, на которой восседал судья. — Молю тебя исполнить мою последнюю просьбу. Позволь перед тем, как мне завяжут глаза, по-своему переложить шары из урны в урну. После этого я готов вслепую выбрать урну и извлечь из нее шар.</p>
    <p>— Может ли это увеличить шанс преступника избежать наказания о великий визирь? — почтительно обратился судья к сидевшему с ним рядом визирю.</p>
    <p>— Не думаю, — ответствовал визирь, считавший себя большим знатоком по части математических проблем. — Всего имеется пятьдесят черных шаров и пятьдесят белых шаров, а поскольку подсудимый будет извлекать шар вслепую, шансы извлечь черный или белый шар остаются прежними, как бы он ни перекладывал шары из урны в урну или ни распределял шары по любому числу урн.</p>
    <p>— В таком случае, — решил судья, — раз перекладывание шаров ничего не меняет, почему бы нам не исполнить последнюю просьбу подсудимого? Это следует сделать хотя бы для того, чтобы продемонстрировать нашему великому султану, что вновь назначенный им суд в соответствии с пожеланиями нашего владыки придерживается либеральных тенденций при вынесении приговоров.</p>
    <p>— Будь по-твоему, — разрешил судья Абдулу, все еще стоявшему перед ним на коленях. — Можешь перекладывать шар, как сочтешь нужным.</p>
    <p><emphasis>Поднявшись с колен и подойдя к столу, на котором стояли урны, Абдул приступил к делу. Сначала он пересыпал все шары из одной урны в другую, а затем, выбрав один белый шар, переложил его в первую (пустую) урну. Эта нехитрая операция повысила его шансы остаться в живых с 50 % почти до 75 %. После того как ему завязали глаза, он с вероятностью 50 % мог выбрать урну с одним белым шаром, а если бы он выбрал другую («не ту») урну, то у него все же было бы 49 из 99 шансов (т. е. почти 50 %) извлечь из нее не черный, а белый шар.</emphasis></p>
    <p>История умалчивает о том, позволило ли Абдулу такое увеличение благоприятных шансов спасти свою жизнь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Скачки наоборот</p>
    </title>
    <p>Однажды в солнечный день (как, впрочем, все дни в той части земного шара) один англичанин сидел на камне посреди пустыни во владениях султана ибн-аль-Каза. Он умирал от скуки, так как делать ему было абсолютно нечего, хотя денег у него в карманах было достаточно для того, чтобы заплатить за любое развлечение. И когда англичанин к великому своему удовольствию увидел проезжавших мимо верховых бедуинов, он знаком попросил их приблизиться.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_002.png"/>
    <empty-line/>
    <p>— Друзья, — обратился к бедуинам англичанин, показывая им сверкающую на солнце золотую гинею, — не окажите ли вы мне любезность проскакать вон до той пальмы. Тот, чья лошадь придет последней, получит в награду эту золотую монету.</p>
    <p>— Чья лошадь придет последней? — воскликнули бедуины, которые оба знали английский.</p>
    <p>— Именно! И понимаю, что условие состязания необычно, но такова моя прихоть. А теперь — внимание, на старт, марш!</p>
    <p>Желая получить в награду золотую гинею, бедуины пустились было к видневшейся вдалеке пальме, но поскольку каждый из них стремился сдержать свою лошадь, оба всадника почти не двигались с места. Когда оба бедуина уже были готовы отказаться от участия в состязании, перед ними внезапно возник дервиш. Оба всадника спрыгнули с коней и распростерлись перед ним на горячем песке пустыни.</p>
    <p>— Что вас тревожит, дети мои? — спросил дервиш низким голосом. И бедуины объяснили ему необычное условие скачек.</p>
    <p>— Может быть, нам нужно разделить приз между собой или условиться, что тот, кто выиграет скачку, если его лошадь придет последней, отдаст золотую гинею другому, — предложил один из бедуинов.</p>
    <p>— О нет! — возразил дервиш. — Нужно быть честным во всех своих деяниях, даже если речь идет об уговорах с англичанами. Вам нужно просто… — и дервиш прошептал свой совет бедуинам.</p>
    <p>— Да благословит тебя Аллах! — воскликнули бедуины, вскочили в седла и пришпорили лошадей.</p>
    <p>Быстрее ветра они понеслись к пальме. Судьба скачек была решена в считанные минуты, и англичанину пришлось уплатить гинею победителю. Что посоветовал дервиш бедуинам?</p>
    <p><emphasis>Дервиш дал бедуинам очень простой совет: поменяться лошадьми.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>2. Сэм-Игрок</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_003.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Карточки в шляпе</p>
    </title>
    <p>Объяснить в два слова, кто таком Сэм-Игрок, проще всего, назвав его «живым компьютером».</p>
    <p>Способность Сэма честно зарабатывать свой хлеб основана на его непостижимой способности оценивать шансы на выигрыш и проигрыш в любой азартной игре, которая когда-либо была изобретена человеком. Разумеется, умение Сэма молниеносно подсчитывать шансы «за» и «против» целиком опирается на его замечательную память и отнюдь не свидетельствует о его аналитических способностях.</p>
    <p>Другая отличительная черта Сэма-Игрока — его доброе отзывчивое сердце. Матери Сэма-младшего Сэм-старший дал слово, что сын вырастет уважаемым человеком. И Сэм-Игрок сдержал свое обещание. Он рассудил, что Сэм-младший должен хотя бы частично унаследовать способности отца просчитывать комбинации. А что, скажите на милость, в наши дни может пользоваться большим уважением, чем математик, способный производить сложнейшие расчеты?</p>
    <p>И Сэм-младший был отправлен в колледж. Правда, по окончании колледжа он мог бы до конца жизни ездить на работу и с работы в городском автобусе, а не за рулем собственного «кадиллака», как Сэм- старший. И хотя у Сэма-младшего могло появиться немало умных книг, он вполне мог так и не обзавестись маленькой черной записной книжечкой с именами и адресами всех хористок в городе. Но главное было бы достигнуто: Сэм-младший непременно стал бы уважаемым человеком.</p>
    <p>Нужно сказать, что Сэм-старший очень гордился своими профессиональными способностями. Когда Сэм-младший был на последнем курсе колледжа, Сэм-старший узнал из беседы с сыном, что современные физики широко используют во многих вычислениях методы теории вероятностей. Желая показать сыну, что и по части новой для него теории он многих заткнет за пояс, Сэм-Игрок написал обширный трактат, чтобы продемонстрировать свое искусство в вычислении вероятностей.</p>
    <p>Сэм-младший попытался было объяснить отцу, что теория вероятностей далеко не исчерпывается вычислением вероятностей и что в ней разработаны весьма тонкие математические методы.</p>
    <p>Сэм-младший усомнился даже в том, понимает ли Сэм-старший по-настоящему глубоко фундаментальные принципы теории вероятностей даже в простейших случаях вычисления благоприятных и неблагоприятных шансов, в чем Сэм-старший мнил себя непревзойденным знатоком.</p>
    <p>— Рассмотрим в качестве примера, — предложил Сэм-младший, — хотя бы следующую игру. Я кладу в шляпу три карточки: одну красную с обеих сторон, одну белую с обеих сторон и одну красную с одной стороны и белую с другой.</p>
    <p>Предположим, что я извлекаю из шляпы одну карточку. Вынутая мной карточка обращена к нам красной стороной, какого цвета у нее другая сторона, мы не знаем.</p>
    <p>— Ты хочешь, чтобы я догадался, какого цвета другая сторона? — спросил Сэм-Игрок.</p>
    <p>— Совершенно верно, — согласился Сэм-младший. — Точнее говоря, ты должен сообщить мне, какова вероятность того, что у вынутой мною карточки другая сторона красная. Раз у вынутой мной карточки одна сторона красная, то она может быть только одной из двух карточек: либо красно-красной, либо красно-белой. Ты согласен?</p>
    <p>— Согласен.</p>
    <p>— Вот я и спрашиваю, какова вероятность того, что извлеченная мной карточка оказалась красно-красной? — заявил Сэм-младший.</p>
    <p>— Мог бы придумать задачу и посложнее, — проворчал Сэм- старший. Простота предложенной сыном задачи вызывала у него отвращение. — Ты мог извлечь из шляпы только две карточки, поэтому вероятность того, что у тебя в руке красно-красная карточка, равна одной второй.</p>
    <p>— Я знал, что ты так и скажешь, — кивнул Сэм-младший, — но твой ответ неверен!</p>
    <p>— Подумать только! И для этого твоя мать хотела, чтобы я послал тебя учиться в колледж! — воскликнул Сэм-старший. — Уж не думаешь ли ты, что разбираешься в вероятностях лучше моего? Чтобы оценивать шансы «за» и «против», никакой математики не требуется. Необходим лишь здравый смысл.</p>
    <p><emphasis>— Не сердись, — терпеливо увещевал разбушевавшегося родителя Сэм-младший. — Все дело в правильном определении вероятности. Твой ответ подразумевает, что извлечена одна из двух возможных карточек, и что поэтому вероятность равна одной второй, но ты совсем не учитываешь условия задачи. Я сказал, что извлек из шляпы карточку с красной «лицевой» стороной. Чтобы вычислить вероятность того, что извлечена красно-красная карточка, я должен сначала спросить себя, сколькими способами я могу извлечь из шляпы карточку с красной стороной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Все это так, — согласился Сэм-старший, — но почему это меняет ответ?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— А вот почему, — терпеливо продолжал Сэм-младший. — У карточек в шляпе всего три красные стороны, а именно: две красные стороны у красно-красной карты и одна красная сторона у красно-белой карточки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— А кто спорит? — возразил Сэм-старший.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Но тогда ты должен признать, что существует три способа вытянуть карточку с красной лицевой стороной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Согласен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Прекрасно! А теперь рассмотрим подробнее те три способа, которыми я могу извлечь карточку с лицевой красной стороной. При одном способе оборотная сторона карточки белая, т. е. я извлек красно-белую карточку, в двух других случаях оборотная сторона карточки красная, т. е. в каждом случае я извлекаю красно-красную карточку. Таким образом, из трех возможных способов извлечь карточку с красной лицевой стороной в двух случаях оборотная сторона карточки оказывается красной и только в одном случае белой. Следовательно, вероятность того, что у извлеченной карточки оборотная сторона красная, равна двум третьим.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Постой, постой! — усомнился Сэм-старший. — Говоришь ты складно, но слишком быстро, и я не успеваю следить за твоими рассуждениями.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_004.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>— Попробую доказать свое рассуждение иначе, — невозмутимо продолжал Сэм-младший. — Ты согласился сыграть со мной в эту игру в предположении, что я извлек из шляпы карточку с красной лицевой стороной, но с тем же успехом мы могли бы сыграть в эту игру в предположении, что я извлек карточку с белой лицевой стороной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Разумеется, — кивнул Сэм-старший, — разницы никакой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Условимся теперь сыграть в новую игру, — продолжал Сэм- младший. — Если я извлеку карточку с красной лицевой стороной, то ты должен будешь определить вероятность того, что извлечена красно-красная карточка, а если я извлеку карточку с белой лицевой стороной, то ты должен будешь определить вероятность того, что извлечена бело-белая карточка. Суть проблемы на этом примере особенно ясна. Игра остается одной и той же, играем ли мы «на красное» или «на белое». Поэтому, играя на красное или на белое, мы получаем ту же самую вероятность, которую получили бы, играя только на красное или только на белое. А вот если бы мы вздумали играть на красное и на белое, то ответ был бы иным. Вопрос, который я задаю в действительности, звучит так: какова вероятность извлечь из трех карточек в шляпе карточку, обе стороны которой одного цвета, по сравнению с вероятностью извлечь карточку, стороны которой различного цвета? Ответ задачи в этом случае гласит, что вероятности относятся как 2: 1, поскольку две карточки из трех имеют обе стороны одного цвета.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тузы</p>
    </title>
    <p>— Подумаешь! — произнес Сэм-старший, явно желая оправдать свою неудачу. — Ты просто придумал задачу-уродца. Такой место в кунсткамере. Я уверен, что на практике необходимость использовать строгое определение вероятности при решении настоящих задач никогда не возникает. К тому же никто не играет в игры с какими-то дурацкими карточками!</p>
    <p>— В этом я как раз не уверен, — возразил Сэм-младший. — Я могу привести аналогичный пример с настоящими игральными картами.</p>
    <p>— Великолепно! Действительно, почему бы нам не попробовать сыграть настоящими картами?</p>
    <p>— Договорились. Предположим, что у тебя на руках обычная взятка из карт для игры в бридж. Одна карта во взятке — туз пик, остальные двенадцать карт совершенно случайны.</p>
    <p>— Ты хочешь сказать, — уточнил Сэм-старший, — что мы рассматриваем взятку только в том случае, если в ней есть туз пик?</p>
    <p>— Совершенно верно, — подтвердил Сэм-младший. — Если взятка не содержит туза пик, мы ее просто не рассматриваем, а перетасовываем колоду и сдаем другую взятку. Мы играем в нашу игру только в том случае если во взятке есть туз пик.</p>
    <p>— Понял. Продолжай.</p>
    <p>— Среди двенадцати остальных карт во взятке могут быть тузы других мастей, присутствие туза пик гарантировано, но существует ненулевая вероятность того, что в колоде в действительности два или больше тузов.</p>
    <p>— Пока все понятно, — кивнул Сэм-старший.</p>
    <p>— Тогда рассмотрим другую ситуацию, — продолжил Сэм-млад- ший — На этот раз предположим, что у тебя на руках другая взятка карт для игры в бридж. Но теперь мы знаем лишь, что во взятке есть туз — какой-то масти. Если тузов во взятке нет, то такую колоду мы просто не рассматриваем. Вторую взятку мы допускаем к рассмотрению только в том случае, если в ней есть по крайней мере один туз. И в этом случае среди остальных двенадцати карт взятки могут быть и другие тузы, и существует отличная от нуля вероятность того, что во взятке два или более тузов.</p>
    <p>Я хочу, чтобы ты сравнил вероятности обнаружить два или более тузов в этих двух случаях. Напомню, что в первом случае во взятке непременно есть туз пик, а во втором случае — туз какой-то масти. Как отличаются друг от друга вероятности обнаружить в колодах два или более тузов в этих случаях?</p>
    <p>— Послушай-ка, сынок, — произнес Сэм-старший, терпеливо выслушав условия задачи. — Я играл в карты, когда тебя еще и на свете не было. Поверь мне, никакой разницы между тузом пик и тузом любой другой масти нет. Гарантировать, что во взятке есть туз пик, то же самое, что гарантировать, что во взятке есть туз какой-то масти, как ты изволил выразиться. И в обоих случаях вероятность того, что среда остальных двенадцати карт есть еще один или несколько тузов, в точности одна и та же.</p>
    <p>— Ты хочешь сказать, что по-твоему вероятность иметь во взятке два или более тузов в первом и во втором случаях одинакова?</p>
    <p>— Именно это я и сказал.</p>
    <p>— Тогда ты опять заблуждаешься, — улыбнулся Сэм-младший, — причем по той же причине, что и прежде.</p>
    <p>— Тебе придется очень постараться, чтобы убедить меня в этом.</p>
    <p><emphasis>— Позволь, я попытаюсь сформулировать из сказанного более простую задачу, — предложил Сэм-младший. — Чтобы основные идеи теории вероятностей стали видны более отчетливо, возьмем взятку, состоящую только из четырех карт: туза пик, туза треф и двойки пик, двойки треф. Из такой уменьшенной взятки ты получаешь взятки только из двух карт. Все остальные условия остаются прежними, т. е. в первом случае гарантируется, что из двух карт у тебя на руках одна — туз пик, а другая — какая-то. Во втором случае из двух карт одна заведомо туз какой-то масти, а другая — любая.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Полагаю, ты согласишься, что сравнение вероятностей в уменьшенных взятках более наглядно и поучительно, чем сравнение вероятностей в полных взятках для игры в бридж?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Не спорю, — согласился Сэм-старший. — Числа получатся другими, но отношение вероятностей для упрощенной игры покажет, каким должен быть ответ в случае полных взяток для игры в бридж.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Прекрасно! В таком случае ответь, пожалуйста, какие возможные взятки могут оказаться у тебя в упрощенной задаче с непременным тузом пик?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Проще простого! Вот они:</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_005.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>И разумеется, вероятность получить взятку с двумя тузами из трех взяток с непременным тузом пик равна 2/3.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Правильно, — подтвердил Сэм-младший. — А каковы возможные взятки во втором случае, когда требуется, чтобы в колоде непременно был какой-нибудь козырь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— И в этом случае ответ очень прост:</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_006.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>На этот раз мы получаем пять возможных взяток, а из этих пяти только в одной взятке два туза, что дает вероятность, равную только 1/5. Но почему так?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сэм-младший рассмеялся и объяснил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Вероятность благоприятного исхода по определению равна отношению числа благоприятных исходов к общему числу испытаний. И в первой, и во второй рассмотренной нами задаче в заблуждение вводит общее число возможных испытаний.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В упрощенной задаче ограничение на масть туза (то обстоятельство, что в колоде непременно должен быть туз пик) приводило только к уменьшению общего числа возможных раскладов колоды. Но это условие ничуть не изменило число благоприятных исходов, т. е. благоприятных раскладов взятки, удовлетворяющих условиям задачи. Разумеется, в задаче о «полновесной» взятке, в настоящей, а не упрощенной игре в бридж, числитель дроби, выражающей требуемую вероятность, т. е. число благоприятных исходов, будет ограничен условием непременного присутствия туза определенной масти, но общее число возможных взяток с тузом пик будет ограничено гораздо сильнее. Вероятность в этом случае оказывается больше, чем в случае, когда во взятке непременно должен быть туз какой-то масти.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вероятность случайного события</p>
    </title>
    <p>— Ты начинаешь убеждать меня, — вздохнул Сэм. — Может быть, нам лучше перейти к бросанию монеты или чему-нибудь в том же духе?</p>
    <p>— По правде говоря, я не собирался заходить так далеко, но ты напомнил мне одну интересную историю. Когда я учился на последнем курсе в колледже, нам пришлось прослушать один дурацкий курс, который не дал ровно ничего нашему образованию. Должно быть, этот курс был включен в программу в незапамятные времена, и о нем просто- напросто забыли. Лектор чувствовал себя очень неловко и всячески давал нам понять, что ему очень неловко попусту тратить наше время. В утешение в начале семестра он сообщил нам, что поставит всем только отличные и хорошие оценки, поэтому нам следует беспокоиться не об успеваемости, а только о напрасно потраченном времени.</p>
    <p>Лектор был человеком, помешанным на честности, и когда ему в конце семестра пришлось выставлять оценки, не обошлось без небольшой проблемы. Дело в том, что он всем собирался поставить только хорошие и отличные оценки, распределив их среди студентов случайным образом: каждый, прослушавший курс, мог с вероятностью 1/2 получить оценку «отлично» и с такой же вероятностью — оценку «хорошо».</p>
    <p>Наш лектор намеревался пройтись по списку студентов и, останавливаясь на каждой фамилии, бросать монетку: орел означал бы «отлично», а решка — оценку «хорошо». Но прежде чем он приступил к бросанию монеты, его пронзила ужасная мысль: что если монета слегка несимметрична? Ведь тогда вероятности выпадения орла и решки окажутся смещенными, и оценки будут распределяться нечестно!</p>
    <p>Проблема, с которой столкнулся наш лектор, состояла в следующем: если монета несимметрична, то можно ли случайным образом распределить оценки среди студентов, прослушавших курс, так, чтобы каждый из них с одинаковой вероятностью мог получить и отличную, и хорошую оценку?</p>
    <p><emphasis>Сэм-старший издал короткий смешок и заметил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Я всегда знал, что оценки ставятся наобум, но не думал, что кому-нибудь понадобится исключать эффект возможной асимметрии монеты. Все же, как мне кажется, я знаю, что нужно сделать. Что если лектор станет бросать монету дважды? Разве не верно, что независимо от смещения вероятность выпадения сначала орла, а потом решки в точности равна вероятности выпадения сначала решки, а потом орла?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сэм-младший тоже рассмеялся:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Что верно, то верно! А если оба бросания завершатся одинаковыми исходами, то их нужно просто исключить и бросать монетку снова два раза подряд. В зачет идут только те бросания, при которых сначала выпадает орел, а потом решка, или сначала решка, а потом орел. Тогда лектор выставляет оценку «отлично», если первым выпадает орел, и «хорошо», если первой выпадает решка.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Причина, по которой такая тактика дает правильный результат, очень любопытна, — продолжал Сэм-младший, — и я хотел бы пояснить, в чем тут дело.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Путь <code>р</code> — вероятность выпадения орла при первом или втором бросании. Тогда вероятность выпадения решки равна <code>1 — р</code>. Следовательно, вероятность выпадения в первом бросании орла, а во втором решки равна произведению <code>р</code> и <code>1 — р</code>, т. е. <code>р(1 — р)</code>.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Точно так же вероятность выпадения при первом бросании решки, а при втором орла равна <code>(р — 1)р</code>.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Но так как умножение обыкновенных чисел коммутативно, т. е. произведение не зависит от порядка сомножителей, оба произведения равны:</emphasis></p>
    <p><code>р(1 — р) = (1 — р)р</code></p>
    <p><emphasis>Поэтому твой ответ правилен.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Бросание монет</p>
    </title>
    <p>Сэм-старший улыбнулся и сказал:</p>
    <p>— Я знал, что когда дело дойдет до денег, я смогу показать тебе, что разбираюсь в своем деле.</p>
    <p>— Никогда в этом не сомневался, — заверил отца Сэм-младший. — Я только хотел обратить твое внимание на некоторые тонкости в простейших понятиях теории вероятностей. В том деле, которым ты занимаешься, приходится думать не только о вероятностях, но и о многом другом, например основательно разбираться в теории игр: ведь то, что ты делаешь, по существу сводится к разработке стратегий.</p>
    <p>— Ничего подобного! — запротестовал Сэм-старший. — Просто у меня большой опыт в тех делах, которыми я занимаюсь, только и всего.</p>
    <p>— Никто не спорит и не ставит под сомнение, что ты можешь действовать интуитивно. Но твои приемы есть не что иное как методы теории игр. Если не возражаешь, я попытаюсь продемонстрировать это на очень простом примере.</p>
    <p>Предположим, что мы играем с тобой в нехитрую игру. Каждый из нас бросает свою монету. Если обе монеты выпадают вверх орлами или вверх решками, то выигрываешь ты. Если монеты выпадают по-разному, одна вверх орлом, другая вверх решкой, то выигрываю я, причем безразлично, чья именно монета выпадает вверх орлом, а чья — вверх решкой. А теперь сделаем игру более интересной.</p>
    <p>Если выигрываешь ты, то я плачу тебе 9 пенсов за два орла и 1 пенс за две решки. Если же выигрываю я, то при любом раскладе, т. е. независимо от того, выпадает ли комбинация «орел-решка» или «решка- орел», ты платишь мне 5 центов.</p>
    <p>Перед игрой и даже во время игры ты можешь как угодно менять свои монеты на фальшивые.</p>
    <p>Как видишь, все сказанное делает игру с бросанием монет гораздо интереснее. Она позволяет выработать удобную стратегию. Поскольку наибольший выигрыш тебе сулит выпадение комбинации «орел-орел», ты можешь предпочесть заменить свои монеты такими, которые чаще выпадают вверх орлом. Но поскольку мне об этом известно, я могу пойти на замену своих монет такими, которые чаще выпадают вверх решкой, так как я выигрываю при выпадении комбинаций «орел-решка» и «решка-орел».</p>
    <p>Таким образом, перед каждым из нас возникает проблема: как лучше всего построить схему замены своих монет фальшивыми, если известно, что партнер вырабатывает для себя аналогичную схему.</p>
    <p>— Что и говорить, звучит заманчиво, — вынужден был признать Сэм. — Так как в среднем я мог бы каждый раз выиграть среднее между девятью центами и одним центом, а ты — среднее между пятью и пятью центами, т. е. столько же, сколько и я, мы имеем равные шансы на выигрыш, и я считаю игру честной. Я готов сыграть с тобой и уверен, что сумею заменить свои монеты фальшивыми так, чтобы перехитрить тебя и научить хотя бы немного уважать старших.</p>
    <p><emphasis>Сэм-младший покачал головой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Не сердись, но я не возьму твоих денег. Дело в том, что игра, которую я тебе предлагаю, мошенническая: я могу выбрать такую стратегию замены монет фальшивыми, что при достаточно длинной серии бросаний ты можешь лишь надеяться свести проигрыш до минимума. Но ты непременно проиграешь, а я выиграю. Более того, я могу математически вычислить, какую долю бросаний у меня составит выпадение орла независимо от того, выпадает у тебя орел или решка. И из вычислений я могу узнать, сколько смогу выиграть при достаточно длинной серии бросаний.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я покажу тебе, как производятся такие вычисления, хотя ты можешь поверить мне на слово. Просто мне кажется, что тебе будет интересно. Вот как это делается.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Напомню, что я хочу вычислить долю бросаний, в которых у меня должен был бы выпасть орел. Обозначим ее через <code>х</code>, а размеры моего платежа через <code>Р</code>.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рассмотрим сначала, что происходит, когда у тебя выпадают орлы. Всякий раз, когда моя монета падает вверх орлом и у тебя выпал орел, я теряю 9 центов. Так как доля орлов составляет <code>х</code> от общего числа бросаний, это означает, что в моей платежной функции есть член — <code>9х</code>. Аналогичным образом, всякий раз, когда у меня выпадают решки, а у тебя орлы, я выигрываю 5 центов. Так как решки составляют <code>(1 — х)</code> часть от всех бросаний, в моей платежной функции должен быть член <code>5(1 — х)</code>.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Таким образом, если я запишу мою полную платежную функцию для тех случаев, когда у тебя выпадают орлы, то она окажется</emphasis></p>
    <p><code>Р<sub>орлы</sub> = —<strong>9х</strong> + 5(1 — <strong>х</strong>)</code>,</p>
    <p><emphasis>или просто</emphasis></p>
    <p><code>Р<sub>орлы</sub> = -14х + 5</code>.</p>
    <p><emphasis>Вот ее график:</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_007.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Рассмотрим теперь, что происходит, когда у тебя выпадают решки. Действуя так же, как прежде, я получаю платежную функцию</emphasis></p>
    <p><code>Р<sub>решки</sub> = +5х — 1(1 — х),</code></p>
    <p><code>Р<sub>решки</sub> = 6х — 1</code></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_008.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Накладывая оба графика один на другой, мы находим, что они пересекаются при <code>х = 0,3</code> и <code>Р = 0,8</code></emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_009.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Это означает, что если я заменю 3/10 моих монет на фальшивые и случайным образом распределю фальшивые монеты среди моих монет, то в достаточно длинной серии бросаний я буду в среднем выигрывать 0,6 цента всякий раз, когда твоя и моя монеты выпадут обе либо вверх орлами, либо вверх решками.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дни рождения</p>
    </title>
    <p>— Придумано хитро, хотя, должен признаться, я никак не возьму в толк, как же все получается, — признался Сэм-старший. — Сегодня вечером я собираюсь заглянуть в клуб. Кстати, нет ли у тебя подходящей математической задачки с неожиданным решением? Мне бы хотелось немного позабавиться и позабавить членов клуба.</p>
    <p>— Как не быть! — улыбнулся Сэм-младший. — Но сначала скажи мне, пожалуйста, сколько членов клуба соберется сегодня вечером.</p>
    <p>— Человек эдак тридцать, — прикинул Сэм-старший.</p>
    <p>— Великолепно! Дело в том, что я хочу рассказать тебе об одной задаче о днях рождения, а для нее людей должно быть достаточно много. Представь себе, что тебе известны дни рождения всех членов клуба, которые соберутся сегодня, какова по-твоему вероятность совпадения дней рождения двух членов клуба? Под днем рождения я имею в виду не год, а только месяц и день.</p>
    <p>— Мне кажется, что вероятность совпадения дней рождения у двух из тридцати случайным образом собравшихся людей должна быть что- нибудь около 0,05, но я готов держать пари из расчета 5 к 1.</p>
    <p>— Охотно принимаю пари, — согласился Сэм-младший, — а заодно предлагаю тебе заключить пари с кем-нибудь из членов клуба. Даже если кто-нибудь из них предложит тебе пари из расчета 1 к 1, то рекомендую тебе принять такое пари.</p>
    <p>— А вот этого я решительно не понимаю! — воскликнул Сэм- старший.</p>
    <p><emphasis>— Между тем перед тобой один из примеров того, что мы называем «мультипликативной природой независимых вероятностей». Ты опрашиваешь членов клуба об их днях рождения до тех пор, пока чей- нибудь день рождения не повторится, и в худшем случае тебе придется опросить всех тридцать членов клуба. Так как опрос продолжается только в том случае, если день рождения очередного члена клуба не совпадает с днем рождения ни одного из ранее опрошенных членов клуба, вероятности, которые требуется перемножить, — это вероятности несовпадения дня рождения каждого из вновь опрошенных. А вероятность совпадения дней рождения, разумеется, равна единице минус полученная вероятность несовпадения дней рождения.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Иначе говоря, день рождения второго из опрошенных тобой членов клуба с вероятностью 364/365 не совпадает с днем рождения первого из опрошенных. Что же касается третьего из опрошенных, то его день рождения может совпадать с днями рождения любого из первых двух опрошенных, поэтому вероятность того, что его день рождения не совпадает с их днями рождения, составляет 363/365.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это означает, что после того, как ты опросил трех членов круга об их днях рождения, вероятность совпадения дней рождения у двух из трех опрошенных стала равна <code>1 — 364/365 * 363/365</code></emphasis></p>
    <p><emphasis>А когда ты опросишь всех 30 членов клуба, вероятность совпадения дней рождения у двух из них окажется равной</emphasis></p>
    <image l:href="#i_010.png"/>
    <p><emphasis>Оценить это число можно различными способами, но ответ, разумеется, будет одинаков. Он означает, что вероятность совпадения двух дней рождения составляет примерно 0.7. т. е. ты можешь заключить пари на то, что у кого-то из 30 членов клуба дни рождения совпадают с шансами на выигрыш, более высокими, чем 2 к 1.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Поразительно! — не мог не признать Сэм-старший. — А сколько людей следовало бы опросить, чтобы я мог, заключить пари 1 к 1 на то, что у двух из них дни рождения совпадают?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Примерно 24 человека. Интересно, что после 24 шансы на выигрыш такого пари быстро возрастают.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Теннисный турнир</p>
    </title>
    <p>— Думаю, что пока задач на вероятности хватит, — сказал Сэм- старший. — Мне и с тем, что ты мне сообщил, придется разбираться несколько недель. Насколько я знаю, ты собираешься этим летом хорошенько подзаняться теннисом и забудешь про всякую математику.</p>
    <p>— Я действительно хочу поиграть в теннис, — подтвердил Сэм- младший, — но, как ни странно, именно в связи с теннисом я столкнулся с одной задачей, которую никак не могу решить, несмотря на всю мою математическую подготовку.</p>
    <p>— А какое отношение имеет математика к теннису? — удивился Сэм-старший. — Поясни!</p>
    <p>— Речь идет не о применении математики в теннисе, хотя и такое в принципе возможно, — ответил Сэм-младший. — Но в данном случае речь идет о другом. Я провожу турнир юных теннисистов и никак не могу сосчитать, сколько упаковок теннисных мячей мне понадобится для того, чтобы полностью обеспечить участников. При проведении турнира мы берем всех участников и разбиваем их на пары в играх первого тура. Затем мы берем победителей, разбиваем их на пары для второго тура и продолжаем в том же духе до тех пор, пока не останется один-единственный победитель.</p>
    <p>Проблема состоит в том, что для каждой встречи между двумя игроками я должен приготовить упаковку новеньких теннисных мячей. Если в каком-нибудь туре соревнования выходит нечетное число игроков, то один из них при жеребьевке вытягивает билетик с надписью «Всего хорошего!» и не участвует в очередном туре, но если возможно, его допускают к участию в следующем туре.</p>
    <p>Мои расчеты затрудняет возможность появления «нечетных» игроков в конце то одного, то другого тура — тех, кто вытягивает билетик с надписью «Всего хорошего!» Я никак не могу сосчитать полное количество встреч, которые будут сыграны, если число участников турнира считать известным и принять во внимание тех, кто, вытащив билетик с надписью «Всего хорошего!», может пропустить один тур и оказаться в следующем.</p>
    <p><emphasis>Сэм-старший рассмеялся;</emphasis></p>
    <p><emphasis>— На этот раз я могу помочь твоей беде. Позабудь о том, что в конце любого тура число победителей может оказаться нечетным. Вместо того чтобы подсчитывать число встреч, которые могут состояться тур за туром с учетом того, что отдельные игроки могут, минуя очередной тур, переходить в следующий, гораздо проще посмотреть на весь турнир в целом. Если отвлечься от деталей, то можно с уверенностью сказать, что при каждой встрече один участник вылетает. Следовательно, если исходное число участников турнира равно п, а после финальной встречи должен остаться один-единственный победитель турнира, то п — 1 участников должны выбыть. Для этого необходимо провести п — 1 встреч. Следовательно, тебе необходимо позаботиться o n — 1 упаковках теннисных мячей.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Односторонняя игра</p>
    </title>
    <p>Как-то раз Сэм-старший и его сын, начинающий вкушать плоды математического просвещения, поспорив по какому-то малозначительному поводу, заключили пари, и Сэм-младший предложил отцу, чтобы проигравший не платил выигравшему обычную ставку в несколько долларов, а сыграл с ним в игру, которая бы и определила, сколько нужно уплатить.</p>
    <p>— Игра очень простая, — убеждал отца Сэм-младший, — мы просто бросим монету. Предположим, что ты проиграл пари. Мы бросаем монету, и если ты угадываешь исход бросания, то на этом все и кончается, и ты мне ничего не должен. С другой стороны, если исход бросания предсказан тобой неверно, то ты платишь мне 2 доллара, и мы бросаем монету второй раз. Если ты правильно угадываешь исход второго бросания, то игра на этом заканчивается и ты мне ничего больше не платишь. Таким образом, в этом случае я получаю от тебя всего 2 доллара. Если же исход второго бросания угадан тобой неверно, то ты платишь мне еще 4 доллара и т. д. Каждый раз, когда ты не угадываешь исход бросания, тебе придется уплатить мне вдвое больше, чем в предыдущий раз.</p>
    <p>Игра продолжается лишь до тех пор, пока ты неверно предсказываешь исход бросания монеты. Как только ты угадываешь исход бросания, игра прекращается, и ты больше мне ничего не платишь. Идет?</p>
    <p>— Идет! — согласился Сэм-старший, в котором проснулся азарт игрока. — Даже если я проиграю пари, то у меня останется шанс пятьдесят на пятьдесят остаться при своих, а если я не угадаю исход первого бросания, то затем мне вскоре все равно удастся правильно предсказать исход другого бросания, и я все же выиграю.</p>
    <p>На следующий день выяснилось, что Сэм-старший проиграл пари. Пришлось бросать монету, чтобы выяснить, сколько он должен уплатить Сэму-младшему.</p>
    <p>— А почему бы нам не оценить математически, сколько ты мне должен, вместо того чтобы по-настоящему бросать монету? Если ты против, я охотно все подсчитаю. Ведь ты же сам хотел, чтобы я изучал математику, так почему бы мне не воспользоваться тем, чему меня научили?</p>
    <p>— Валяй, — неохотно согласился Сэм-старший. Разумеется, он предпочел бы попросту, без затей, бросать монету. — Только объясни мне понятно, как ты делаешь все эти математические вычисления, чтобы определить, сколько я тебе должен. Если все будет правильно, то я, конечно, уплачу сколько надо.</p>
    <p>— Не бойся, все очень просто, и ты легко поймешь суть дела без всякой математики. При первом бросании я могу с одинаковыми шансами не получить ничего или выиграть 2 доллара. Поэтому я поступлю честно, если попрошу тебя уплатить мне 1 доллар вместо того, чтобы бросать монету.</p>
    <p>— Достаточно честно, — подтвердил Сэм-старший.</p>
    <p>— Хорошо! А что ты скажешь по поводу второго бросания? Ведь если я выиграю, то получу 4 доллара. Существует 1 шанс против 2, что монету вообще придется бросать второй раз, поскольку это произойдет только в том случае, если ты не угадаешь исход первого бросания. Но если нам все же придется бросать монету во второй раз, то существует 1 шанс против 2, что я выиграю и получу от тебя 4 доллара. Следовательно, только в 1 случае из 4 я получу эти 4 доллара, если мы «по-настоящему» станем бросать монету. Поэтому предлагаю тебе уплатить мне четвертую часть от 4 долларов, т. е. 1 доллар, чтобы мы обошлись без бросания монеты.</p>
    <p>— Гм, — забеспокоился Сэм-старший, — за то, что мы не будем бросать монету по-настоящему во второй раз, я должен уплатить тебе 1 доллар. А что ты скажешь о третьем бросании? Оно тоже обойдется мне в 1 доллар?</p>
    <p>— Конечно, — подтвердил Сэм-младший. — За третье бросание я мог бы выиграть и 8 долларов, разумеется, если бы до него дошло дело, а это может случиться только в том случае, если я выиграю первые два бросания. Вероятность такого события (двух моих выигрышей) равна 1/4. Кроме того, если мы бросим монету в третий раз, то я могу выиграть только с вероятностью 1/2, поэтому вероятность выиграть 8 долларов равна 1/8. Те же соображения остаются в силе и относительно любого последующего бросания, поэтому я могу попросить у тебя по 1 доллару за каждое из бесконечной серии бросаний. Разумеется, на твоем счете в банке нет такого количества долларов, но я человек не злой и обойдусь с тобой по-хорошему: ты дашь мне всего лишь 10 тысяч долларов, которые я хочу израсходовать на покупку нового спортивного автомобиля.</p>
    <p>— Ничего себе «по-хорошему!» — взорвался от негодования Сэм- старший. — Да ты просто юный мошенник! Вот как ты используешь свое математическое образование! Впрочем, придется тебе подождать до завтра — возможно, мне удастся найти слабое место в твоих рассуждениях.</p>
    <p>Весь день до самого вечера Сэм снова и снова перебирал в уме рассуждения сына, но никак не мог обнаружить в них ошибки. Все выглядело так, словно он, Сэм-старший, действительно должен был платить сыну по 1 доллару за каждое последующее бросание монеты и таким образом отдать Сэму-младшему все свои деньги. Доведенный почти до отчаяния, Сэм-старший вдруг вспомнил, что частенько встречал в клубе невысокого седоголового человека, о котором говорили, что он отставной профессор математики.</p>
    <p>— Ну разве мой сын не умница? — со смешанными чувствами подумал Сэм-старший. — Насколько мне помнится, тот пожилой джентльмен всегда проигрывал, несмотря на все свои познания в математике.</p>
    <p>Отыскав имя и адрес профессора в книге регистрации членов клуба, Сэм-старший в тот же вечер постучал в дверь дома, где жил профессор.</p>
    <p>— Хочу сделать вам предложение, — заявил Сэм профессору. — Я берусь оплатить все ваши долги в клубе, если вы поможете мне решить одну математическую задачу.</p>
    <p>И Сэм-старший поведал профессору свои затруднения.</p>
    <p>— Очень любезно с вашей стороны, — ответил профессор, потирая руки. — Трюк, к которому прибег ваш сын, известен в теории вероятностей под названием Петербургского парадокса и был придумал швейцарским математиком Леонардом Эйлером, состоявшим в ту пору на службе при российском императорском дворе. Не сочтите за нескромность, но могу ли я спросить, сколько денег на вашем банковском счете?</p>
    <p>— Но я вовсе не желаю выплачивать все свои деньги этому мальчишке!</p>
    <p><emphasis>— А вам и не придется этого делать! Размеры вашего банковского счета необходимы мне для того, чтобы оценить, сколько раз вам придется сыграть в вашу игру.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Суть дела заключается в следующем: хотя абсолютно верно, что за каждое последующее бросание монеты вы должны платить сыну по 1 доллару, учитывать вы должны только то количество бросаний, которое вам по силам оплатить до того, как вы полностью разоритесь и станете банкротом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если вы сыграете с сыном п игр, все время проигрывая, то вам придется уплатить сыну </emphasis><code>2 + 4 + 8 + 16 +… + 2<sup>n</sup></code><emphasis> долларов. Это не что иное, как геометрическая прогрессия и ее сумма равна числу 2, умноженному на самого себя столько раз, сколько игр вы сыграете, плюс еще 1 раз. минус 2. Математически это можно записать как</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_011.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Это число очень быстро возрастает с числом бросаний монеты. Пример: если вы неправильно угадаете исходы 10 первых бросаний, то вам придется уплатить сыну</emphasis> <code>2<sup>n+1</sup> — 2</code><emphasis> при</emphasis> <code>n = 10,</code><emphasis> т. е.</emphasis> <code>2<sup>11</sup> — 2 = 2046</code><emphasis> долларов. Думаю, что на вашем счете в банке денег больше?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Да, у меня около полумиллиона долларов, — откровенно признался Сэм.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Чтобы проиграть полмиллиона долларов, вам потребуется подряд не угадать исходы 18 бросаний монеты. Если вы не угадаете исход 19-го бросания, то у вас не хватит денег, чтобы расплатиться. Поэтому ваш сын может рассчитывать не более чем на 18 бросаний, а вы должны уплатить ему 18 долларов. Можете сделать это завтра утром.</emphasis></p>
    <p>— Миллион благодарностей, профессор! — воскликнул Сэм-Игрок. — Жаль, что сын уже почти взрослый, и я не могу выпороть его ремнем! Восемнадцать долларов были бы очень кстати! Всего доброго, сэр! Буду счастлив оплатить все ваши долги в клубе!</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>3. Старый машинист</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_012.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проходящие поезда</p>
    </title>
    <p>В небольшом городке на северо-западе США жил вышедший на пенсию машинист Уильям Джонсон. Железнодорожная магистраль, на которой он прослужил долгие годы, проходила через городок. Мистера Джонсона мучила бессонница и он частенько просыпался среди ночи и не мог заснуть до утра. Иногда в подобных случаях мистер Джонсон отправлялся на прогулку по пустынным улицам городка и неизменно приходил к переезду. Там он стоял, задумчиво глядя на рельсы, пока мимо, словно возникнув из ночной тьмы, не проносился поезд. При виде мелькающих вагонов на душе у мистера Джонсона становилось легче, он брел к себе домой и с высокой вероятностью засыпал.</p>
    <p>Спустя некоторое время мистер Джонсон сделал прелюбопытное наблюдение: большинство поездов, которые он видел на переезде, шли в восточном направлении и лишь немногие — в западном, между тем мистеру Джонсону было прекрасно известно, что на этой линии на восток и на запад ходило одинаковое количество поездов, причем восточные и западные поезда чередовались. Мистер Джонсон уже было решил, что ошибся в своих подсчетах и, чтобы избавиться от сомнений, обзавелся блокнотом, в котором стал отмечать буквами «В» и «3» проходившие мимо поезда в зависимости от того, в каком направлении они шли. К концу первой недели набралось пять «В» и только две «3». Наблюдения на следующей неделе дали такое же соотношение.</p>
    <p>— Может быть, все дело в том, что я просыпаюсь ночью в одно и то же время, — подумал, мистер Джонсон, — и прихожу к переезду незадолго до прохождения поездов, идущих на восток?</p>
    <p>Озадаченный, мистер Джонсон решил предпринять строгое статистическое изучение проблемы и распространить наблюдения на дневное время. Он попросил своего приятеля составить для него длинный перечень произвольно выбранных моментов времени, например 9.35 утра, 12.00 — полдень, 3.07 дня и т. д., и, стоя у железнодорожного переезда, скрупулезно отмечал поезда, проходившие в указанное в перечне время на восток или на запад. Но все было тщетно: результат оказался тем же, что и прежде. Из ста поездов, проследовавших через переезд мимо мистера Джонсона, около семидесяти пяти шли на восток и только двадцать пять — на запад. В отчаянии мистер Джонсон даже позвонил в депо ближайшего большого города, пытаясь выяснить, не направлялись ли восточные поезда по какой-нибудь другой линии, но его заверили, что ничего подобного не происходило, все поезда следуют точно по расписанию и что поездов, идущих в восточном направлении, ровно столько же, сколько идущих на запад. Таинственное предпочтение поездов к направлению на восток довело мистера Джонсона до отчаяния. Он совсем потерял сон и тяжело заболел.</p>
    <p>Местный врач, к которому обратился мистер Джонсон, был большим любителем математики и на досуге собирал задачи-головоломки.</p>
    <p>— Это что-то новенькое, — заключил он, когда мистер Джонсон поведал ему о причинах своих треволнений. — Впрочем, минуту! Ведь должно же существовать какое-то рациональное объяснение!</p>
    <p>И, поразмыслив несколько минут, врач дал правильное объяснение мучившей мистера Джонсона головоломке.</p>
    <p><emphasis>— Видите ли, — начал врач свое объяснение, — все дело именно в том, что поезда идут строго по расписанию, хотя вы и приходите к железнодорожному переезду в случайно выбранные моменты времени. Предположим, что поезда, идущие на восток, проходят через переезд в начале каждого часа, а поезда, идущие на запад, — каждый час с четвертью. Пусть число поездов, идущих на восток и на запад, будет одинаковым. Выясним теперь, какой поезд первым пройдет мимо вас, когда вы встанете у переезда. Если вы прибудете после начала часа, но не позже, чем час с четвертью, скажем, между 1.00 и 1.15, то первым мимо вас проследует поезд на запад, т. е. поезд, проходящий в 1.15. Но если вы опоздаете к этому поезду, то следующий поезд пройдет в 2.00 на восток.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Так как вы приходите на переезд в случайно выбранные моменты времени, то вероятность того, что вы прибудете в первую четверть часа, в три раза меньше, чем вероятность, что вы прибудете в остальные три четверти часа. Следовательно, вероятность, что первый поезд пройдет на восток, в три раза больше, чем вероятность, что он пройдет на запад. Именно это вы и наблюдали.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Но я не понимаю, — возразил мистер Джонсон. — Если вероятность встретить поезд, идущий на восток, в три раза больше вероятности встретить поезд, идущий на запад, то разве не следует из этого математически, что поездов, идущих на восток, должно быть больше? Я не очень силен в математике, но такой вывод представляется мне естественным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Нет, вы заблуждаетесь, — улыбнулся врач. — Ну как вы не поймете? Первый поезд с большей вероятностью пройдет мимо вас на восток потому, что вероятность вашего появления на переезде в промежутке между поездом на запад и поездом на восток больше, чем вероятностъ появления в промежутке между поездом на восток и поездом на запад. Правда, ждать поезда в первом случае вам приходится гораздо дольше, чем во втором.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Как так? — воскликнул окончательно запутавшийся машинист. — Что значит «ждать дольше»?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Сейчас вам все станет ясно, — терпеливо продолжал объяснять врач. — Если вы приходите к переезду в первую четверть часа, то первым мимо вас проходит поезд на запад и ждать вам придется не более пятнадцати минут. Более того, реальное время ожидания составит в среднем всего лишь семь с половиной минут. С другой стороны, если вы опоздаете к поезду, идущему на запад, то вам придется в течение почти сорока пяти минут ждать, пока пройдет поезд на восток. Таким образом, хотя вероятность, что первым мимо вас проследует поезд на восток, в три раза больше, чем вероятность, что первым пройдет поезд на запад, поезда на восток вам придется ждать втрое дольше, что в какой-то мере уравнивает шансы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Может быть, отношение числа поездов, идущих на восток, к числу поездов, идущих на запад, и не будет в точности совпадать с отношением четверти часа к трем четвертям, но я ничуть не сомневаюсь, что, просмотрев свой перечень случайно выбранных моментов времени, вы обнаружите отношение, близкое к названному. Такова общая схема событий. Если количество поездов, идущих на восток и на запад, одинаково, то ваши наблюдения, производимые достаточно долго, могут привести только к одному результату: поезда, идущие в восточном направлении, будут встречаться чаще, чем поезда, идущие в западном направлении. Лишь бы интервал от каждого поезда, идущего на восток, до поезда, идущего на запад, был короче, чем интервал от каждого поезда, идущего на запад, до поезда, идущего на восток.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Мне нужно хорошенько все это обдумать, — произнес мистер Джонсон, почесав в затылке. — Значит, по-вашему, все дело в расписании поездов?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Если хотите, разгадку мучившей вас загадки можно изложить иначе, не упоминая ни словом о расписании, — предложил врач</emphasis><a l:href="#n_5" type="note">[5]</a><emphasis>. — Возьмем, например, один-единственный поезд «Суперчиф», курсирующий между Чикаго и Лос-Анджелесом. Предположим, что мы находимся в пятистах милях от Чикаго и в тысяче пятистах милях от Лос-Анджелеса</emphasis><a l:href="#n_6" type="note">[6]</a><emphasis> и что вы приходите к переезду в случайно выбранные моменты времени. Где с наибольшей вероятностью находится в этот момент поезд?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Так как до Лос-Анджелеса втрое дальше, чем до Чикаго, то шансы 3: 1 за то, что поезд находится к западу от вас, а не к востоку. А коль скоро он находится к западу от вас, то впервые поезд пройдет мимо вас, двигаясь на восток. Разумеется, если между Чикаго и Калифорнией курсирует не один, а много поездов, как это и происходит в действительности, то ситуация не изменится, и первый поезд, который проследует мимо нашего городка в любой момент времени, вероятнее всего будет двигаться на восток.</emphasis></p>
    <p>— Весьма вам признателен, доктор, — произнес мистер Джонсон, встав с кресла и взяв шляпу. — Вы излечили меня без всяких лекарств.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Встречные поезда</p>
    </title>
    <p>Через несколько дней после того, как мистер Джонсон нанес визит врачу, тот позвонил ему по телефону.</p>
    <p>— Не могли бы вы заглянуть сегодня ко мне в приемную? — спросил врач. — Мне очень хотелось бы обсудить с вами еще один вопрос относительно железной дороги.</p>
    <p>— С удовольствием, — охотно согласился мистер Джонсон, у которого после выхода на пенсию свободного времени стало хоть отбавляй.</p>
    <p>— Я хочу предложить вашему вниманию одну задачку, о которой узнал от моего пациента, — сообщил доктор, когда мистер Джонсон устроился в кресле и вопросительно посмотрел на хозяина кабинета. — В разговоре с ним я рассказал о тех треволнениях, которые вам пришлось пережить из-за поездов, идущих на восток и на запад. В ответ пациент сообщил мне, что когда он едет в своей автомашине на работу, ему приходится пересекать железную дорогу — одноколейку, по которой в основном курсируют товарные поезда. Каждый такой поезд насчитывает много вагонов и тащится через переезд необычайно медленно. Моему пациенту приходится подолгу простаивать перед закрытым шлагбаумом, глядя на мерцающие сигнальные огни и еле движущуюся вереницу вагонов. Мой пациент мечтает о прокладке еще одной, второй, колеи. Это позволило бы, по его мнению, товарным поездам идущим на восток и на запад, лишь иногда встречаться на переезде, отчего общее время ожидания для водителей автомашин сократилось бы. А как по-вашему, сократилось бы время ожидания для автотранспорта от прокладки второй колеи?</p>
    <p>— Разумеется, сократилось бы, — подтвердил старый машинист. — Если общее число поездов останется неизменным, то из-за случайных перекрытий встречных поездов у переезда средняя продолжительность простоя автотранспорта у переезда должна сократиться. Ведь это так ясно! Если два поезда минуют переезд одновременно, то время, которое потратил бы автомобилист, пропуская их, сократилось бы вдвое — до времени, которое ему пришлось бы ждать у шлагбаума, пока пройдет один поезд.</p>
    <p>— Но так было бы только в том случае, если бы оба поезда в точности «перекрылись», т. е. одновременно въезжали на переезд и одновременно покидали его. В другом предельном случае ситуация была совершенно другой. Представьте себе, что локомотив одного въезжает на переезд в тот самый момент, когда его покидает тормозная площадка последнего вагона другого поезда. Что тогда?</p>
    <p>— Ничего особенного. Мне кажется, этот случай ничем не отличается от того, когда оба поезда вообще не перекрываются.</p>
    <p><emphasis>— О нет! Тут вы, мистер Джонсон, глубоко заблуждаетесь. Я могу доказать это вам с помощью нехитрой арифметики. Предположим, что в среднем в каждом направлении за один час проходит один поезд и что каждый поезд минует переезд за 6 минут, и вычислим, сколько приходится ждать автомобилисту у закрытого шлагбаума в этом случае. Вероятность прибыть к закрытому шлагбаума (во время прохождения поезда через переезд) и любоваться мерцающими красными фонарями равна 1/10. Поскольку автомобилист с равной вероятностью может прибыть к переезду, когда поезд только выезжает на переезд или покидает его, то среднее время ожидания у закрытого шлагбаума составляет 3 минуты. Таким образом, в этом случае ждать в среднем, пока поезд минует переезд, придется 3 минуты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Предположим теперь, что встречные поезда всегда немного перекрываются, минуя переезд — локомотив одного поезда чуть-чуть заходит за тормозную площадку последнего вагона другого. Как нетрудно понять, в этом случае все происходит так, как если бы поездов было вдвое меньше, но каждый поезд стал бы вдвое длиннее.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Какая разница? — возразил мистер Джонсон.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Разница есть, причем большая! Разумеется, вероятность подъехать к закрытому шлагбауму на переезде остается прежней. Но ждать у закрытого шлагбаума в этом случае пришлось бы вдвое дольше.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Таким образом, подъехав к переезду и увидев, что встречные поезда перекрылись только локомотивами, автомобилист вынужден будет ждать вдвое дольше.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Понимаю, — задумчиво проговорил старый машинист, — если бы между поездами был промежуток в несколько минут, то автомобилист, пропустив один поезд, мог бы миновать переезд до того, как другой поезд прибудет к переезду, а если поезда перекрываются, то никакого промежутка между ними не получается.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Рад, что вы обратили внимание на это важное обстоятельство, — улыбнулся врач. — Итак, мы пришли к заключению, что в случае точного перекрытия встречных поездов среднее время ожидания у переезда сокращается вдвое, а если поезда едва перекрываются, то время ожидания удваивается.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— А что происходит, если поезда на переезде перекрываются ровно наполовину? — поинтересовался мистер Джонсон.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Давайте выясним. В этом случае поездов становится как будто вдвое меньше, но длина каждого поезда увеличивается на</emphasis> <code>50 %</code><emphasis>, т. е. поезд как бы становится в полтора раза длиннее. В этом случае вероятность подъехать к переезду, когда через него проходит поезд, нужно умножить на</emphasis> <code>1,5 / 2</code><emphasis>, а среднее время ожидания увеличивается в полтора раза. Итого: среднее время ожидания изменится в </emphasis><code>1,5 / 2 * 1,5 = 1,125</code><emphasis> раза. Таким образом, если встречные поезда на переезде перекрываются наполовину, то время ожидания увеличивается на</emphasis> <code>12,5 %</code>.</p>
    <p><emphasis>— Подумать только! — с удивлением заметил мистер Джонсон. — Даже когда поезда перекрываются наполовину, автомобилисту приходится ждать дольше.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Как видите, мистер Джонсон, время ожидания существенно зависит от того, насколько перекрываются встречные поезда на переезде. Давайте построим график, ведь теперь мы знаем, во сколько увеличивается время ожидания при полном перекрытии поездов, при их перекрытии наполовину и при едва начавшемся перекрытии, — предложил врач, доставая карандаш. — Как видите, полная площадь, соответствующая увеличению среднего времени ожидания (треугольник А), гораздо больше, чем полная площадь, соответствующая уменьшению среднего времени ожидания (треугольник <emphasis>В).</emphasis> Отсюда следует, что в среднем перекрытие встречных поездов заставляет автомобилистов ждать у переезда дольше, чем в том случае, когда одно и то же количество поездов курсирует по одноколейному пути в обоих направлениях.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_013.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шмель</p>
    </title>
    <p>— А еще какие-нибудь задачи про поезда вы знаете? — немного помолчав, спросил старый машинист.</p>
    <p>— Знаю еще одну, только она очень простая. Два поезда выходят одновременно навстречу другу друга со станций А и B, разделяемых расстоянием в 100 миль<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Каждый из поездов движется со скоростью 50 миль/ч. Вместе с поездами со станции А по направлению к станции В вдоль железной дороги вылетает шмель, развивающий в полете скорость 70 миль/ч. Долетев до поезда, идущего со станции B, шмель в испуге поворачивает назад и летит к станции А, пока не встретит поезд, идущий к станции B, и т. д. Так он летает туда и обратно между сближающимися поездами. Когда же те, наконец, встречаются, шмель при виде мчащихся с двух сторон железных чудовищ пугается настолько, что замертво падает на землю.</p>
    <p>Спрашивается, какое расстояние успевает пролететь шмель?</p>
    <p><emphasis>— Сейчас узнаем, — пробормотал себе под нос мистер Джонсон. — Задачка, действительно, не очень трудная. Если два поезда движутся навстречу друг другу со скоростью 50 миль/ч каждый и отправляются одновременно со станций, расположенных в 100 милях одна от другой, то поезда должны встретиться через час после отправления посередине пути. С какой скоростью, вы говорили, летел шмель?</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_014.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>— Семьдесят миль в час.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Значит, он успел пролететь семьдесят миль. Правильно?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Абсолютно правильно! — воскликнул врач. — Но то, что вы так легко решили эту задачу, свидетельствует о том что вы не математик! Настоящий математик стал бы искать решения в виде бесконечного ряда, суммируя времена, за которые шмель покрывает отрезки своего пути, совершая полеты туда и обратно между поездами. При таком подходе решение задачи становится весьма трудным, так как члены суммируемого ряда имеют достаточно сложный вид. Мне рассказывали, что Джон фон Нейман</emphasis><a l:href="#n_8" type="note">[8]</a><emphasis>. один из величайших математиков XX века, задумавшись на несколько секунд, дал правильный ответ — 70 миль.</emphasis></p>
    <p>— О! — воскликнул человек, задавший ему эту задачу. — Вы все-таки нашли простое решение, а я думал, что вы станете суммировать в уме бесконечный ряд.</p>
    <p>— А я и просуммировал ряд, — спокойно ответил Джон фон Нейман, который был известен своей способностью производить в уме сложнейшие вычисления со скоростью, уступавшей только электронным компьютерам, в развитие которых он внес существенный вклад.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почтовые голуби</p>
    </title>
    <p>Однажды мистер Джонсон поведал своему приятелю с математическим складом ума об одной трудной задаче, с которой ему пришлось столкнуться, когда он служил машинистом на железной дороге. Войскам связи настоятельно потребовалось провести испытание почтовых голубей, и представители командования этого рода войск обратились к мистеру Джонсону с просьбой выпустить двух почтовых голубей в точках маршрута, отстоящих на расстоянии ровно 50 миль и разделенных по времени ровно на 1 час.</p>
    <p>На одном из участков маршрута был прямолинейный отрезок длиной 100 миль. По расписанию поезд должен был преодолеть эти 100 миль ровно за 2 часа, т. е. двигаться в течение 2 часов со средней скоростью 50 миль/ч. Но на этом стомильном отрезке было немало станций. Продолжительность стоянок, естественно, определялась расписанием, в котором было указано время прибытия поезда на каждую станцию и время отправления. Машинист мог нагнать потерянное время, двигаясь с более высокой скоростью, и ему всегда удавалось уложиться на стомильном отрезке в требуемые два часа.</p>
    <p>— Но именно потому, что я покрываю 100 миль за 2 часа, — сказал мистер Джонсон своему приятелю, — нет никаких оснований предполагать, что в течение этих 2 часов непременно найдется часовой промежуток времени, на протяжении которого я двигаюсь со средней скоростью 50 миль/ч.</p>
    <p><emphasis>— Не хотелось бы огорчать вас, но, к сожалению, вы заблуждаетесь, — засмеялся врач. — Нетрудно доказать, что независимо от того, как менялась скорость поезда в течение 2 часов, за которые вы преодолеваете отрезок в 100 миль, непременно найдется по крайней мере один одночасовой промежуток времени, за который вы проезжаете ровно 50 миль. Проще всего в этом можно убедиться следующим образом. Представим себе, что 2 часа разделены на 2 последовательных промежутка времени продолжительностью 1 час каждый.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Предположим также, что ни за первый, ни за второй час вы не проезжаете ровно 50 миль, так как в противном случае задача была бы решена. Мы можем также, не ограничивая общности, предположить, что средняя скорость за первый час меньше 50 миль/ч, а за второй час — больше 50 миль/ч. Как вы увидите из дальнейшего, мои рассуждения не зависят от того, в который из часовых промежутков, в первый или во второй, средняя скорость была больше.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мысленно представим себе промежуток времени продолжительностью в 1 час, непрерывно движущийся вдоль шкалы времени, на которой отложены один за другим первый и второй часы движения поезда. В начальном положении наш промежуток времени полностью совпадает с первым часом, в конечном положении — со вторым часом. Рассмотрим среднюю скорость поезда за часовой промежуток, скользящий вдоль шкалы времени. Так как в начальном положении наш часовой промежуток полностью перекрывается с первым часом, то средняя скорость за этот промежуток в самом начале меньше, чем 50 миль/ч. Непрерывно перемещая его направо, мы в конце концов совместим его со вторым часом, и тогда средняя скорость за скользящий часовой промежуток станет больше, чем 50 миль/ч.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Таким образом, непрерывно сдвигая часовой промежуток слева направо, мы непрерывным же образом изменяем среднюю скорость от значения, меньшего 50 миль/ч, до значения, большего 50 миль/ч. Следовательно, в некотором промежуточном положении часового промежутка средняя скорость за этот час должна быть в точности равна 50 милям/ч. Тем самым мое утверждение доказано.</emphasis></p>
    <p>Машинист вздохнул и заметил:</p>
    <p>— Думаю, что вы правы, хотя войскам связи от этого не легче, так как я мог заранее знать, когда именно поезд начнет проходить тот самый участок, на котором он развивает среднюю скорость в 50 миль/ч, и поэтому не мог установить, когда мне следовало бы выпустить почтовых голубей. Но пока я размышляю над этим, мне хотелось бы предложить вам одну практическую задачку, которая может вас заинтересовать.</p>
    <p>— Предлагайте, — охотно согласился доктор, — хотя я не очень силен в практических задачах.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Летнее время</p>
    </title>
    <p>— Как вы знаете, — начал мистер Джонсон, — я долгие годы водил поезда на одной и той же дистанции. Каждый вечер я прибывал в свой родной город точно по расписанию в одно и то же время и передавал поезд другому машинисту, которому предстояло вести его дальше.</p>
    <p>— Это мне известно, — подтвердил доктор.</p>
    <p>Поскольку железнодорожное расписание выдерживалось с идеальной точностью, моя жена точно знала, когда я прибываю в город, и подъезжала на автомобиле к вокзалу, чтобы отвезти меня домой. Каждый вечер она подъезжала к вокзалу в ту самую минуту, когда мой поезд останавливался, и забирала меня.</p>
    <p>— Заботливая у вас женушка, — заметил доктор.</p>
    <p>— Так вот, — продолжал машинист, — как сейчас помню, однажды между несколькими штатами разгорелся спор относительно того, следует ли переходить на летнее время. Случилось так, что мой штат не перешел на летнее время, а поскольку дистанция, на которой я водил поезда, начиналась в соседнем штате, перешедшем на летнее время, расписание было нарушено, и я прибыл на станцию в свой родной город в первый же вечер после введения летнего времени на час раньше (по часам в моем городе). И только тогда я вдруг понял, что моя жена заедет за мной только через час. Помню также, что мой сменщик-машинист, которому предстояло вести поезд дальше, сломал свои наручные часы, переводя их то на час вперед, то на час назад, и мне пришлось одолжить ему мои часы.</p>
    <p>Так как мне предстояло прождать целый час, я счел за благо отправиться домой пешком. Так я и шел, пока не встретил по дороге жену, ехавшую, чтобы подобрать меня после рейса и доставить домой. Я сел в автомобиль, и мы поехали домой. По прибытии я взглянул на настенные часы и увидел, что хотя изрядный отрезок пути я прошел пешком, жена доставила меня домой на 20 минут раньше обычного. Часов у меня, как я уже говорил, не было, но пешком я шел довольно долго. Я попытался было вычислить, сколько времени я шел пешком, но запутался и бросил выкладки. Может быть, вы могли бы сказать мне, как долго я шел пешком?</p>
    <p><emphasis>— Разумеется, — кивнул доктор. — Проще всего вычислить, как долго вам пришлось идти пешком, если «позабыть» о вас и сосредоточиться только на пути, который пришлось проделать в тот вечер вашей жене. Из сказанного вами нам известно, что ваша жена выехала из дому в обычное время, но вернулась на 20 минут раньше, чем обычно. Чтобы сэкономить 20 минут на пути до станции и обратно, ваша жена должна была сократить на 10 минут путь от дома на станцию и на 10 минут путь от станции домой. Иначе говоря, ваша жена подобрала вас за 10 минут до того, как она прибыла бы на станцию до введения летнего времени в соседнем штате. Но она прибыла бы на станцию через час после того, как вы отправились домой пешком. Следовательно, вы шли пешком все время, составляющее разность между 10 минутами и 1 часом, т. е. 50 минут.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>4. Путешествия расширяют кругозор</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_015.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Три лица, испачканных сажей</p>
    </title>
    <p>Всякий, кому случалось путешествовать по Европе, отлично знает, что пассажиры в британских поездах имеют обыкновение держать окна в купе открытыми, чтобы дышать свежим воздухом. Разумеется, вместе со свежим воздухом в купе попадает изрядное количество дыма, изрыгаемого локомотивом, в котором по британскому обычаю в качестве топлива используется уголь.</p>
    <p>Однажды клубы дыма через открытое окно попали в купе, в котором чинно сидели трое благовоспитанных жителей туманного Альбиона — леди и два джентльмена. В результате этого незначительного происшествия лица всех трех пассажиров оказались испачканными сажей и являли забавный контраст с их безупречными костюмами и снобистскими манерами. Леди (ее звали мисс Аткинсон) оторвала глаза от книги, которую читала, и, несмотря на все свое великолепное воспитание, не смогла удержаться от смеха при виде открывшегося ей нелепого зрелища. Но ее спутники, джентльмены, также рассмеялись.</p>
    <p>При этом (возможно, в силу свойств истинно британского характера) каждый из трех пассажиров полагал, что его (или ее) лицо не испачкано и что двое пассажиров смеются, глядя, как выпачканы сажей их лица (правила хорошего тона запрещали каждому открыто уставиться на предметы своего интереса, поэтому угадать, над кем смеется каждый из пассажиров, было решительно невозможно).</p>
    <p>Так продолжалось несколько минут. Затем мисс Аткинсон, получившая более основательное образование, чем ее спутники, и работавшая учительницей в школе, поняла, что сажей испачканы не только лица ее спутников, но и ее, по-видимому, собственное лицо. Она достала носовой платок и тщательно вытерла свое лицо. При взгляде на носовой платок мисс Аткинсон убедилась, что ее предположение было правильным. Как она пришла к заключению, что ее лицо испачкано сажей?</p>
    <p><emphasis>Мисс Аткинсон решила проблему без особого труда, приняв в качестве исходного разумное предположение о том, что ее попутчики, хотя и не столь умны и образованы, как она сама, но все же не полные идиоты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Предположим, — подумала мисс Аткинсон, что мое лицо не испачкано сажей (надеюсь, что так оно и есть на самом деле!) и что эти два джентльмена смеются, поскольку каждый из них видит испачканное сажей лицо соседа по купе. Как мог бы рассуждать в этом случае каждый из джентльменов? Естественно, он должен был бы спросить себя, почему смеется его сосед, а поскольку он увидел бы, что мое лицо не испачкано сажей, то сразу бы понял, что тот может смеяться по одной-единственной причине, а именно потому, что его собственное лицо испачкано сажей. Такое заключение элементарно, а поскольку ни один из моих попутчиков не пришел к нему, то это означает, что мое исходное предположение (о том, что мое лицо не испачкано сажей) неверно. Следовательно, мне нужно стереть сажу с лица, чтобы не выглядеть смешной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Логическое умозаключение мисс Аткинсон допускает обобщение на случай, когда в купе находятся более трех пассажиров и лица у всех испачканы сажей. Действительно, четвертый пассажир, обладающий еще более развитыми способностями к логическому мышлению, чем мисс Аткинсон, мог бы рассуждать следующим образом:</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Если мое лицо не испачкано сажей, то трое моих попутчиков должны смеяться друг над другом. Но по крайней мере у одного из них хватит ума, чтобы сообразить, что если бы его лицо не было испачкано сажей, то двое других пассажиров смеялись бы друг над другом и, если они не круглые идиоты, должны были бы понять, что их лица испачканы сажей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>И т. д. и т. д.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Поцелуй в темноте</p>
    </title>
    <p>Во время нацистской оккупации Франции в купе поезда, шедшего из Парижа в Марсель, ехало четверо пассажиров. Компания подобралась пестрая: молодая очень красивая девушка, пожилая почтенная дама, немецкий офицер и француз средних лет неопределенной профессии. Все четверо не были знакомы друг с другом, и в купе поезда, мчавшегося на юг, царило молчание. Когда поезд въехал в туннель, свет в купе погас, и на несколько минут четверо пассажиров оказались в кромешной темноте,</p>
    <p>Внезапно раздался звук поцелуя, за которым послышался мощный удар: судя по всему, кто-то из пассажиров основательно «приложил» кого-то из попутчиков. Когда поезд вырвался из туннеля, все четверо пассажиров с невозмутимым видом сидели на своих местах, и только у немецкого офицера под глазом наливался огромный синяк.</p>
    <p>— Так ему и надо, — подумала пожилая дама. — А девчонка молодец! Настоящая французская девушка, умеющая постоять за себя и дать отпор этим наглым бошам! Побольше бы таких девушек!</p>
    <p>— Странный вкус у этого немецкого офицера, — размышляла молодая француженка. — Вместо того чтобы поцеловать меня, он предпочел поцеловать эту старую грымзу! Непостижимо!</p>
    <p>Немецкий офицер, прижимая носовой платок к пострадавшему глазу, над которым назревал огромный синяк, также не мог никак понять, что произошло в темноте.</p>
    <p>— По-видимому, этот француз попытался поцеловать девушку, — подумал он, — а та в темноте промахнулась и ударила меня.</p>
    <p>Спрашивается, что думал француз и что произошло в действительности?</p>
    <p><emphasis>Хотя некоторые читатели, возможно, сочтут, что эта задача не может быть отнесена к числу математических задач-головоломок, тем не менее она допускает единственное решение. Француз, бывший членом одной из подпольных групп Сопротивления, был очень горд своей выдумкой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Спору нет, немцы очень умны, — размышлял он, — но офицер ни за что не догадается, что я поцеловал тыльную сторону своей руки, а потом вмазал бошу кулаком по его мерзкой роже!</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Хлебный рацион<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a></p>
    </title>
    <p>После того, как Германия проиграла войну, экономическая ситуация в стране стала быстро ухудшаться. Все продукты были строго нормированы, а самый главный продукт питания, хлеб, выдавался из расчета 200 г на душу населения в день. Все пекари получили строжайшую инструкцию изготовить специальные формы для выпечки 200-граммовых хлебцев — по 1 хлебцу в день на каждого из окрестных жителей.</p>
    <p>Старый профессор Карл Z. каждое утро по дороге в университет заходил в булочную, чтобы купить дневную порцию хлеба. Однажды он заявил булочнику:</p>
    <p>— Бесчестный вы человек! Вы обманываете своих покупателей! Ваши формы на 5 % меньше, чем должны быть для выпечки 200-граммовых хлебцев, а сэкономленную муку вы продаете на черном рынке!</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_016.png"/>
    <empty-line/>
    <p>— Помилуйте, герр профессор! — возразил булочник. — Никто и никогда не выпекал хлебцы одного и того же размера. Одни хлебцы получаются на несколько процентов меньше нормы, другие — на несколько процентов больше.</p>
    <p>— Вот именно! — подтвердил профессор. — В течение нескольких месяцев я ежедневно взвешивал хлебцы, которые покупал у вас, на точных весах в моей лаборатории. Разумеется, результаты взвешивания дали естественный разброс. Вот график, на котором показано число хлебцев различного веса по сравнению с правильным весом (нормой).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_017.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Как видите, одни хлебцы весят всего 185 г, другие — целых 205 г, но средний вес (среднее арифметическое всех измерений) равен 195 г, вместо положенных 200 г. Вам нужно срочно изготовить новые формы для хлебцев правильных размеров, иначе я буду вынужден сообщить о вас властям.</p>
    <p>— Разумеется, я изготовлю новые формы завтра же, герр профессор! — пообещал перепуганный булочник. — Смею заверить вас, что ошибка больше не повторится.</p>
    <p>Через несколько месяцев профессор Z. снова обратился к булочнику.</p>
    <p>— Я сообщил о вас властям сегодня, — сказал профессор. — Вы не изменили формы и продолжаете обманывать своих покупателей.</p>
    <p>— Но герр профессор! — воскликнул булочник. — Уж теперь-то вы не можете обвинять меня в том, что я обманываю покупателей. Разве в хлебцах, которые вы покупали у меня за последние несколько месяцев, был недовес?</p>
    <p>— Недовеса не было. Все хлебцы были весом в 200 г или тяжелее. Но объяснялось это не тем, что вы изготовили формы больших размеров, а тем, что отбирали для меня хлебцы покрупнее.</p>
    <p>— Ну, этого вы никогда не сможете доказать! — презрительно процедил булочник.</p>
    <p><emphasis>— Еще как смогу! — возразил профессор Z. — Вот какое статистическое распределение я получил, взвешивая хлебцы, купленные у вас за последние несколько месяцев:</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_018.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Вместо стандартного распределения ошибок, открытого великим немецкие математиком Карлом Фридрихом Гауссом, получилась сильно искаженная кривая, обрезанная слева и медленно спадающая справа. Статистические отклонения от среднего не могут привести к такому распределению. Ясно, что оно создано искусственно — тем. что вы отбирали для меня хлебцы весом от 200 г и более. Кривая, которую вы видите, — хвост гауссова распределения, т. е. того самого распределения, которое я получил, взвешивая хлебцы перед нашим первым разговором. Не сомневаюсь, что власти, отвечающие за распределение продуктов, прислушаются к моему сообщению.</emphasis></p>
    <p><emphasis>И повернувшись на каблуках, профессор Z. вышел из булочной.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>5. Юный Николас</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_019.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Домино на шахматной доске</p>
    </title>
    <p>Юный Николас очень хотел стать членом «Клуба любителей шахмат и шашек» своего города, но в клуб принимали только взрослых. Ему же неизменно отказывали в приеме, считая, что он еще не дорос. По мнению знатоков, составлявших славу и гордость клуба, столь юный претендент на звание члена клуба еще не может обладать в должной мере развитым воображением, способностью мысленно представлять расположение шахматных фигур или шашек на доске и обладать другими качествами, необходимыми истинному любителю шахмат и шашек.</p>
    <p>Знатоки пребывали в полной уверенности, что они правы, хотя юный Николас, несмотря на свой возраст, уже проявил себя как весьма неординарный игрок в шахматы и шашки.</p>
    <p>Однажды вечером юный Николас по обыкновению торчал в клубе, наблюдая за игрой мастеров. В ответ на робкую просьбу разрешить и ему сыграть партию, Николасу с насмешкой посоветовали научиться сначала играть в детскую игру домино.</p>
    <p>— Простите, сэр, — возразил юный Николас, — но я не понимаю, каким образом умение играть в домино будет способствовать повышению моей шахматной или шашечной квалификации.</p>
    <p>— А ты попробуй, тогда поймешь.</p>
    <p>Через несколько дней юный Николас сообщил одному из завсегдатаев клуба, что, занимаясь, как ему было сказано, изучением игры в домино, он натолкнулся на одну интересную задачу, устанавливающую связь между игрой в домино и шахматами.</p>
    <p>Не скрывая насмешливых улыбок, присутствовавшие при разговоре члены клуба окружили Николаса и с интересом выслушали его сообщение.</p>
    <p>— Как хорошо известно каждому из нас, — начал Николас солидным тоном, — шахматная доска состоит из 64 квадратных полей, по 8 полей вдоль каждой из сторон. Если бы мы попытались покрыть всю шахматную доску домино, то, так как каждый камень домино имеет форму прямоугольника шириной в одно поле и длиной в два поля, нам для этого понадобилось бы 32 домино. Предположим, что у нас всего лишь 31 домино. Тогда независимо от того, как мы будем располагать их на шахматной доске, два поля останутся непокрытыми. Если я начну укладывать домино на шахматную доску, оставив непокрытым поле в левом верхнем углу доски, и буду укладывать домино вплотную друг к другу, пока не исчерпаю весь запас из 31 камней, ясно, что еще одно поле должно остаться непокрытым. Задача состоит в том, чтобы это непокрытое поле оказалось в правом нижнем углу доски.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_020.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Мне кажется, джентльмены, что эта одна из задач на умение мысленно представить себе расположение фигур на шахматной доске, в решении которых вы достигли таких вершин.</p>
    <p>Завсегдатаи клуба переглянулись и согласились, что предложенная юным Николасом задача действительно интересна. Затем любители шахмат и шашек приступили к решению. Они раздобыли комплект из 31 домино и принялись усердно выкладывать их на шахматную доску то одним, то другим способом, но, как ни бились, покрыть доску домино так, чтобы поле в правом нижнем углу доски осталось свободным, им не удавалось.</p>
    <p>Через несколько дней они официально уведомили юного Николаса, что покрыть шахматную доску так, чтобы поле в правом нижнем углу доски осталось свободным, невозможно. Тем самым задача была решена.</p>
    <p>— Но откуда вы знаете, что задача неразрешима? — спросил Николас.</p>
    <p>— А как же? — удивился один из завсегдатаев клуба. — Мы перепробовали укладывать домино на шахматную доску всевозможными способами, и ни один из них не привел к желаемому результату, поэтому решение невозможно.</p>
    <p>— Думаю, что вы правы, — признал юный Николас, — хотя и не объяснили, почему задача неразрешима.</p>
    <p>— Как почему? — в один голос воскликнули завсегдатаи клуба. — Потому что нам не удалось найти его.</p>
    <p>— Мне бы хотелось, джентльмены, получить более обоснованный ответ, — мягко возразил юный Николас.</p>
    <p>— А какой ответ может быть более обоснованным? — искренне удивились члены клуба.</p>
    <p><emphasis>— Хотя бы следующий, — пояснил юный Николас. — Я бы предложил рассматривать задачу с такой точки зрения. Поскольку на любой шахматной доске число черных и белых полей одинаково, а каждый камень домино покрывает ровно одно черное и одно белое поле, то два поля, оставшиеся непокрытыми, должны быть различного цвета. Между тем угловые поля, стоящие на противоположных концах диагонали, — одного цвета. Следовательно, как бы вы ни покрывали шахматную доску камнями домино, вам не удастся расположить домино так, чтобы угловые поля на одной диагонали остались свободными. Перед нами, джентльмены, любопытный образчик задачи, в которой введение на первый взгляд ничего не значащего условия упрощает решение. В действительности же все, что необходимо для формулировки задачи, это квадрат (доска), разлинованная «в клеточку» на 8 х 8 меньших квадратов. Шахматная раскраска меньших квадратов здесь ни при чем — все квадраты могут быть одного цвета. Другое дело, что для решения задачи нам придется разделить квадраты на две группы — одни могут быть черными, а другие белыми. И такое разделение позволяет легко и просто решить задачу!</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Кирпичики</p>
    </title>
    <p>На одного из завсегдатаев клуба логика рассуждений Николаса произвела столь сильное впечатление, что он предложил принять Николаса в члены клуба и предоставить тем самым юному дарованию возможность играть в шашки. Другой завсегдатай клуба решительно возражал против принятия Николаса в члены клуба, ссылаясь на то, что тот «еще мал для этого» и что ему более пристало по возрасту играть в детские игры.</p>
    <p>— Лучше всего в кубики, — с презрительной усмешкой добавил он.</p>
    <p>Другой член клуба, относившийся к юному Николасу с большой симпатией, заметил:</p>
    <p>— Кстати, о кубиках, джентльмены. Я вспомнил об одной задачке. Требуется возвести некоторое сооружение, используя в качестве кирпичей домино. Мне кажется, что эта задачка могла бы представить для вас определенный интерес.</p>
    <p>— Не думаю, чтобы нам стоило тратить время и выслушивать какие-то задачки о возведении игрушечных сооружений из домино, — возразил другой член клуба с плохо скрытым отвращением.</p>
    <p>— Но почему бы вам не выслушать задачку? — настаивал первый. — Вдруг она вам понравится.</p>
    <p>Предположим, что у вас имеется неограниченный запас домино. Задача состоит в том, чтобы построить из домино столбик, верх которого образует как можно длинный «козырек», т. е. смещен на максимальное расстояние относительно основания. Вы вольны сдвигать каждое домино относительно предыдущего на сколько угодно большое или малое расстояние. Важно лишь, чтобы весь столб был устойчив и не опрокидывался.</p>
    <p>Сразу же было высказано несколько догадок относительно того, сколь велик может быть «козырек». Оценки колебались от половины до целого домино (по длине).</p>
    <p>— Должен огорчить вас, джентльмены, — заявил с улыбкой член клуба, отстаивавший Николаса, — но я не слышу ни одного правильного ответа.</p>
    <p>— А какой же, по-вашему, длины может быть козырек? — спросили его с нетерпением завсегдатаи клуба.</p>
    <p>— Как ни странно это звучит, джентльмены, — последовал невозмутимый ответ, — но козырек можно построить любой длины.</p>
    <p>— Не верим! — в один голос воскликнули присутствовавшие. — Докажите!</p>
    <p>— А что ты думаешь по этому поводу, Николас? — спросил у юного Николаса его сторонник.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_021.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>— Задача решается очень просто, — ответил юный Николас. — Устойчивость в столбике можно анализировать начиная с верхнего домино и постепенно, шаг за шагом, спускаясь ниже. Максимальный сдвиг верхнего домино относительно домино, лежащего непосредственно под ним (второго сверхуj, равен половине домино, поэтому центр тяжести верхнего домино приходится на грань второго сверху домино.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Итак, сдвиг на половину длины домино у нас уже есть. Выясним теперь, где находится центр тяжести двух верхних домино. Если мы попытаемся водрузить два верхних домино поверх третьего, то обнаружим, что общий центр тяжести находится на расстоянии, равном 1/4 длины домино, от покрытого сверху конца среднего домино. Поэтому два верхних домино мы можем водрузить поверх третьего сверху домино с дополнительным сдвигом, равным 1/4 длины домино.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_022.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Вычислив центр тяжести трех верхних домино, мы обнаружим, что он находится на расстоянии, равном 1/6 от покрытого двумя верхними домино конца третьего домино. Продолжая этот процесс, мы обнаружим, что полный сдвиг оказывается равным</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_023.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>и т. д. до бесконечности.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Все ли здесь корректно математически? — спросил один из завсегдатаев клуба у того члена клуба, который сформулировал задачу и, как оказалось, был математиком.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Все корректно, — заверил математик других членов клуба. — Написанную Николасом формулу можно представить в виде</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_024.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Сумма в квадратных скобках известна под названием гармонического ряда. Он расходится; под этим я имею в виду, что, суммируя ряд, мы можем превзойти любое наперед заданное число. Проще всего убедиться в этом, объединив члены ряда в группы, сумма членов в каждой из которых больше 1/2. Действительно, разобьем члены ряда на группы следующим образом:</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_025.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Нетрудно видеть, что сумма членов в каждой группе больше 1/2, то есть 1/3 + 1/4 больше, чем 1/4 + 1/4 = 1/2, 1/5 + 1/6 + 1/7 + 1/8 больше, чем 1/8 + 1/8 + 1/8 + 1/8 = 1/2 и т. д.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вы видите, джентльмены, что, задав длину «козырька», т. е. величину сдвига, вы можете без особого труда вычислить из скольких домино вам придется возвести столб, если воспользуетесь формулой, предложенной юным Николасом. Я вел свои расчеты сверху вниз, но строить столб из домино вам, разумеется, придется как обычно, снизу вверх.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Разноцветные нити</p>
    </title>
    <p>Задачи о покрытии шахматной доски домино и о сооружении «козырька» из домино настолько захватили членов «Клуба любителей шахмат и шашек», что они стали посматривать друг на друга, не найдется ли у кого-нибудь еще интересной задачки. Молчание решился прервать юный Николас.</p>
    <p>— У меня есть еще одна задача, которая, возможно, заинтересует вас, джентльмены, — произнес он.</p>
    <p>— Выкладывай свою задачку, тебе слово, — предложили члены клуба. На этот раз они явно поверили в способности юного Николаса.</p>
    <p>— Предположим, что в каждую из четырех стен этой комнаты вбито по одному гвоздю и что, кроме того, по одному гвоздю вбито в ее пол и потолок. Между этими гвоздями требуется натянуть нити. От каждого гвоздя ко всем другим должно быть протянуто по нити. Нити имеются двух цветов — красные и синие. Каждая нить, натянутая между любыми двумя гвоздями, либо красная, либо синяя.</p>
    <p>Нити образуют много треугольников, т. е. любые три гвоздя можно рассматривать как вершины некоторого треугольника, а нити, натянутые между этими тремя гвоздями, — как стороны треугольника. Задача заключается в том, чтобы выяснить, можно ли выбрать цвета нитей так, чтобы ни у одного треугольника все три стороны не были одного цвета.</p>
    <p>— Очень трудная задача, — задумчиво произнес математик. — Необходимо произвести комбинаторные расчеты, вычислить перестановки, сочетания и т. п. Не думаю, чтобы ты основательно разбирался во всей этой алгебре, Ник.</p>
    <p>— А я и не разбираюсь, сэр, — почтительно ответил юный Ник, — но тем не менее могу решить эту задачу.</p>
    <p>— Может быть, — согласился математик. — Тогда расскажи нам, как она решается.</p>
    <p>— На самом деле задача решается очень просто, — ответил юный Николас. — Необходимо только знать, с чего начать.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_026.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Прежде всего скажу вам ответ задачи: всегда найдется по крайней мере один треугольник, все стороны которого одного цвета. Попробую доказать, почему это так.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рассмотрим любой гвоздь. От него к другим гвоздям должны быть протянуты пять нитей. Какие бы цвета вы ни выбрали, по крайней мере три из них должны быть одного цвета, так как нити могут быть только двух цветов — либо синие, либо красные. Для конкретности предположим, что три нити красные.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рассмотрим теперь те три гвоздя, которые образуют вершины треугольника, между которыми протянуты эти нити.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если мы хотим, чтобы три стороны любого треугольника не были одного цвета, то нити, натянутые между этими тремя гвоздями, не должны быть одного цвета. Попросту говоря, все стороны треугольника, к вершинам которого протянуты три красные нити, не могут быть синими. По крайней мере одна из сторон должна быть красной. Но тогда она замыкает треугольник, все стороны которого красные, а одна из вершин совпадает с исходным гвоздем.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>6. Яхт-клуб</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_027.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Под парусом в безветренную погоду</p>
    </title>
    <p>Однажды летом в жаркий безветренный полдень на веранде яхт- клуба собралось несколько яхтсменов. Они потягивали джин с тоником и лениво переговаривались между собой.</p>
    <p>— Без ветра под парусом особенно не походишь, — философски заметил один из них.</p>
    <p>— Не скажи! Иногда и в безветрие можно исхитриться, — возразил другой яхтсмен. — Как сейчас помню, однажды я прошел под парусом в полный штиль довольно приличную дистанцию.</p>
    <p>— Штиль действительно был полным? Ни малейшего дуновения ветерка?</p>
    <p>— Именно так!</p>
    <p>— А как же ты управлялся с парусом?</p>
    <p>— Как обычно.</p>
    <p>— Может быть, ты дул себе в парус? Что ты делал?</p>
    <p>— Ничего особенного. Я же говорю, что шел под парусом, как обычно. Чтобы было понятнее, я скажу несколько слов об обстановке. Я находился на небольшой яхте посредине реки, когда ветер внезапно упал. Ни весел, ни двигателя на яхте не было, и меня стало сносить по течению. Примерно в ста ярдах<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a> прямо по курсу я увидел небольшую гребную лодку. Весла торчали по обе стороны ее корпуса, но сама лодка была пуста. Если бы мне удалось добраться до этой лодки, то я смог бы отбуксировать яхту в то место, куда направлялся. Но как преодолеть эти сто ярдов? Так как наступил полный штиль, лодку и яхту сносило вниз по течению реки с одинаковой скоростью, и расстояние между ними не сокращалось ни на дюйм<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
    <p>— И что же ты сделал?</p>
    <p>— Попробуй догадаться.</p>
    <p>— Не знаю, что и думать. Вроде бы в полный штиль без весел нельзя плыть по течению быстрее, чем само течение.</p>
    <p><emphasis>— Оказывается, можно. Я сказал, что стоял полный штиль, имея в виду, что воздух был неподвижен относительно суши. Но поскольку яхту сносило вниз по течению, относительно яхты дул едва заметный бриз, направленный против течения. Ситуация была такой же, как если бы я находился на озере, а легкий ветер дул со стороны неподвижной гребной лодки. Поэтому я стал галсировать против встречного ветра и благополучно добрался до лодки.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Лодка и бутылка</p>
    </title>
    <p>— Твое решение задачи о лодке звучит прямо как специальная теория относительности Эйнштейна, — заметил один из яхтсменов.</p>
    <p>— Речь идет всего лишь об относительном движении. В этом ты прав, но до специальной теории относительности очень далеко, — возразил другой яхтсмен, большой любитель научно-популярной литературы. — Но этот случай напомнил мне другую историю, в которой важную роль играет, какую систему координат выбрать для описания явлений.</p>
    <p>Однажды некто греб в лодке по реке против течения. На носу лодки стояла наполовину уже пустая бутылка отличного виски. Когда гребец проплывал под мостом, лодку слегка качнуло, и бутылка упала за борт. Не заметив пропажи, человек в лодке продолжал грести против течения, а бутылка между тем поплыла по течению. Через 20 минут человек заметил, что бутылка исчезла, повернул назад (временем, необходимым для совершения поворота, можно пренебречь) и поплыл вдогонку за бутылкой. Будучи от природы флегматичным, он продолжал грести в том же темпе, в каком греб против течения, но если его скорость относительно берегов до поворота была равна разности между скоростью лодки и скоростью течения, то теперь она стала равна сумме тех же скоростей. По прошествии некоторого времени гребец увидел бутылку и подобрал ее в одной миле<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a> от моста (ниже его по течению).</p>
    <p>Может ли кто-нибудь на основе этих данных сказать, какой была скорость течения?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_028.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Несколько членов клуба, любители математики, принялись решать задачу, а один из них даже составил алгебраическое уравнение, связывавшее две неизвестные величины: скорость лодки относительно воды и скорость течения реки. Но ни прямой, ни алгебраический подход не позволили решить задачу, и в конце концов знатоки пришли к заключению, что данных просто недостаточно.</p>
    <p><emphasis>— И все же решение задачи существует, причем очень простое, — заявил яхтсмен, предложивший задачу. — Необходимо лишь рассматривать задачу в системе координат, движущейся вместе с водой в реке. В такой системе координат вода в реке как бы останавливается (река превращается в озеро), а берега и мост движутся относительно системы координат. Если вы плывете на гребной лодке по озеру, уронили что-нибудь в воду и подобрали пропажу через 20 минут после того, как заметили ее, то вам понадобится ровно 20 минут, чтобы вернуться в то место, откуда вы устремились вслед за пропажей. Таким образом, бутылка пробыла в воде 40 минут, а за это время мост переместился относительно воды на 1 милю. Следовательно, скорость моста относительно воды или, что то же самое, скорость течения относительно моста и берегов составляет 1 милю за 40 минут, или 1,5 мили в час. Просто, не правда ли?</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Но вы не можете таким же способом найти скорость лодки, — заметил яхтсмен, пытавшийся решить задачу с помощью алгебраического уравнения. — Ведь в задаче две неизвестные величины.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Вы правы, но скорость лодки относительно воды не имеет отношения к задаче, и я не просил найти ее. Трудность, с который вы столкнулись, пытаясь решить задачу алгебраически, связана с тем, что вы пытались найти две неизвестные величины, располагая лишь одним уравнением. В действительности вторая неизвестная величина выпадает, но уравнение выглядело таким сложным, что вы этого не заметили.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Джин и тоник</p>
    </title>
    <p>— А вот еще одна задачка для вас, — произнес один из яхтсменов, потягивая джин с тоником. — Предположим, что перед вами два бокала, наполненные вровень один неразбавленным джином, другой — чистым тоником. Вы отливаете в мерный стаканчик джин из первого бокала и переливаете его во второй бокал, хорошенько перемешиваете содержимое второго бокала, после чего наполняете смесью мерный стаканчик и переливаете смесь в первый бокал.</p>
    <p>Вопрос заключается в следующем. Чего больше: джина в бокале с тоником или тоника в бокале с джином?</p>
    <p>— Разумеется, больше джина в стакане с тоником, — заметил другой яхтсмен, — ведь вы налили в бокал с тоником мерный стаканчик неразбавленного джина, а влили в бокал с джином мерный стаканчик смеси тоника с джином.</p>
    <p><emphasis>— Насколько я могу судить, вы совершенно уверены в этом, но вынужден вас разочаровать: ваш ответ совершенно неверен. Подумайте сами. Вы переливаете мерный стаканчик жидкости из первого бокала во второй, а затем мерный стаканчик жидкости возвращаете из второго бокала в первый. Так как первоначально оба бокала были налиты вровень, они остаются налитыми вровень и после переливаний. Это означает, что джин, отлитый из первого бокала, восполнен тоником из второго бокала и находится во втором бокале, восполняя убыль тоника. Следовательно, джина в бокале с тоником ровно столько же, сколько тоника — в бокале с джином.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Признаться, я все еще не понимаю.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_029.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>— О'кей. Попробуем разобраться во всем с числами. Предположим, что в каждом из бокалов первоначально содержалось по 3 унции жидкости</emphasis><a l:href="#n_13" type="note">[13]</a><emphasis> и что мерный стаканчик вмещает 1 унцию жидкости. Вы берете треть джина, или 1 его унцию, и переливаете в бокал с тоником, в котором в результате оказывается 4 унции жидкости. Во втором бокале теперь содержится три четверти тоника и одна четверть джина. Вы тщательно перемешиваете содержимое второго бокала и отливаете из него в мерный стаканчик 1 унцию смеси. Эта смесь содержит три четверти тоника и одну четверть джина. После того как вы переливаете мерный стаканчик такой смеси в первый бокал, баланс по количеству жидкости восстанавливается, но теперь у вас в первом бокале 2 1/4 унции джина и 3/4 унции тоника. А оставшиеся в бокале с тоником 3/4 унции джина заменяют перелитые в бокал с джином 3/4 унции тоника. Понятно?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если бы было так, как думали вы, и джина во втором бокале после двух переливаний оказалось больше, чем тоника в бокале с джином, то это означало бы, что общее количество джина увеличилось, а общее количество тоника — уменьшилось. Неплохой способ превращать воду в вино!</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Баржа в шлюзе</p>
    </title>
    <p>— Вернемся к задачам, связанным с водной стихией, — вмешался в разговор еще один яхтсмен. — Вот одна неплохая задачка для вас. Я задавал ее в свое время нескольким физикам, и ни один из них не смог правильно решить ее. Баржа с грузом металлолома на борту вошла в шлюз. По какой-то неизвестной причине матросы на барже начали сбрасывать металлолом в воду и занимались этим до тех пор, пока полностью не опустошили трюмы баржи. Вопрос заключается в том, что произойдет с уровнем воды в шлюзе?</p>
    <p>— Ничего, уровень воды в шлюзе не изменится, — сказал один из яхтсменов.</p>
    <p>— Нет, уровень воды в шлюзе поднимется, — настаивал другой.</p>
    <p><emphasis>— Именно такие ответы я получал от физиков, — заметил первый яхтсмен. — Но в действительности ни тот, ни другой ответ не верен. Уровень воды в шлюзе понизится. Дело в том, что по закону Архимеда любое плавающее тело вытесняет объем воды, вес которого равен весу тела. Так как железо гораздо тяжелее воды, объем вытесняемой воды, когда железо находится на плаву, в трюме баржи, гораздо больше объема железа. Когда же железо оказывается в воде на дне шлюза, оно вытесняет лишь то количество воды, которое соответствует его объему. Следовательно, уровень воды в шлюзе, после того как железо выброшено за борт, должен понизиться.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Мне не совсем ясно, — запротестовал один из слушателей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Давайте рассуждать иначе. Астрономы утверждают, что некоторые звезды, например белый карлик Сириус Б, состоят из вещества, которое в миллион раз плотнее воды. Кубический сантиметр такого вещества весил бы несколько тонн. Если столь тяжелый кубик поместить на баржу, то баржа осядет в воде очень глубоко и уровень воды в шлюзе поднимется. Если же кубический сантиметр звездного вещества покоится на дне, то он вытесняет всего лишь 1 кубический сантиметр воды, т. е. практически ничего, и уровень воды в шлюзе понижается. В случае с металлоломом получится то же самое, только различие в уровнях воды будет не столь заметно.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>7. Аэронавтика</p>
   </title>
   <section>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_030.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Против ветра</p>
    </title>
    <p>Как-то раз группа офицеров ВВС США сидела в столовой при аэродроме, попивала кофе и разглядывала последние выпуски юмористических журналов.</p>
    <p>— Послушай-ка, Джек, — спросил один из летчиков, — ты, кажется, собирался сегодня слетать на базу N и вернуться к обеду?</p>
    <p>— Я изменил свои планы, — ответил Джек. — База N находится к востоку отсюда, а сегодня дует сильный восточный ветер, который намного уменьшит мою скорость. Я предпочитаю слетать на базу завтра. Метеорологи предсказывают на завтра тихую погоду.</p>
    <p>— Но если ты планировал вернуться сегодня же, то ветер никак не скажется на продолжительности полета, — удивился первый офицер. — Ветер вряд ли утихнет сегодня до заката и на обратном пути станет попутным. Сколько времени проиграешь по пути на базу, столько наверстаешь на обратном пути.</p>
    <p>— Разве? — усомнился Джек.</p>
    <p>— Конечно. Какие могут быть сомнения?</p>
    <p>— Сразу видно, что летный стаж у тебя не особенно велик, — заметил Джек, — ив специальной теории относительности ты не силен.</p>
    <p>— А при чем здесь специальная теория относительности?</p>
    <p>— Так уж случилось, приятель, что именно она стала теоретической основой эксперимента Майкельсона, с помощью которого тот пытался обнаружить так называемый «эфирный ветер», вызываемый движением Земли в космическом пространстве…</p>
    <p><emphasis>Но прежде всего мне хотелось бы решить задачу, связанную с моим полетом на базу N. На тот случай, если ты не слишком силен в математике, я попытаюсь сначала объяснить суть решения на словах. Как тебе известно, из-за встречного ветра скорость самолета уменьшается, поэтому на путь туда времени затрачивается больше, а из-за попутного ветра скорость самолета увеличивается, поэтому на обратный путь времени уходит меньше. Это означает, что сопротивление воздуха, или уменьшение скорости, оказывают на тебя более длительное воздействие, а с повышенной скоростью ты летишь более короткое время. Следовательно, «потери» больше, чем «прибыль». Понятно?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Но если по математике у тебя было «отлично», то убедить тебя в правильности решения может лишь формула. Пусть V — скорость моего самолета (я хочу сказать, скорость в полете относительно земли), a v — скорость ветра. Если расстояние до базы N равно L, то полетное время при встречном ветре равно L/(V-v), а при попутном ветре L/(V+v). Следовательно, на полет туда и обратно я затрачу время</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_031.png"/>
    <p><emphasis>Так как 2L/V — время на полет туда и обратно в безветренную погоду, мы заключаем, что в ветреный день полетное время туда и обратно всегда больше. Например, если скорость ветра была бы равна половине скорости самолета v/V = 1/2, то продолжительность полета увеличилась бы в раза по сравнению с продолжительностью полета при отсутствии ветра. А если бы скорость ветра была лишь чуть-чуть меньше скорости самолета, то на то, чтобы преодолеть даже короткие расстояния против ветра, потребовался бы не один день; а если бы V оказалась равной скорости ветра v, то время в полете обратилось бы в бесконечность. Разумеется, для реактивного самолета, на котором я летаю, скорость ветра особого значения не имеет, и когда я сослался на ветреную погоду, то сделал это нарочно, чтобы только удивить тебя. В действительности же мне позвонили и сообщили, что человек, с которым я должен был встретиться, прибудет завтра.</emphasis></p>
    <p>— Прекрасно! Если ты не спешишь, то расскажи мне об эксперименте Майкельсона.</p>
    <p>— Охотно. Проблема состояла в следующем. Чтобы объяснить, как свет распространяется в пространстве, некоторые ученые предположили, что существует некая субстанция, названная ими эфиром, которая заполняет всю Вселенную. Майкельсону пришла мысль, что если бы эфир существовал, то можно было бы обнаружить эфирный ветер, обдувающий Землю, когда она движется в космическом пространстве. Земля обращается вокруг Солнца со скоростью около 29,8 км/с, поэтому эфирный ветер мы должны ощущать так же, как ты ощущаешь ветер, дующий тебе в лицо, когда ты летишь в открытой кабине.</p>
    <p>В своем эксперименте Майкельсон послал два пучка света, один — в направлении гипотетического эфирного ветра, другой — в перпендикулярном направлении. В конце пути каждый из пучков отражался назад, к источнику, где оба пучка сравнивались, Майкельсон ожидал, что пучок, распространяющийся в направлении эфирного ветра и против него, вернется к источнику с опозданием, как это было бы с моим самолетом, если бы я слетал в ветреный день на базу N и обратно, а пучок, распространяющийся перпендикулярно эфирному ветру, также запаздывал бы, но время запаздывания было бы другим. Сравнивая времена запаздывания пучков. Майкельсон надеялся обнаружить движение Земли сквозь световой эфир.</p>
    <p>— И ему удалось обнаружить эфирный ветер?</p>
    <p>— Нет. Оказалось, что оба пучка возвращались к источнику одновременно и без какого бы то ни было запаздывания. Отрицательный результат эксперимента Майкельсона очень озадачил физиков, пока Эйнштейн не объяснил его, создав свою знаменитую специальную теорию относительности, перевернувшую старые представления о пространстве и времени. Должен признаться, что я никогда не думал, что предстоящий полет на базу N приведет меня к этому небольшому экскурсу по поводу теории относительности Эйнштейна. Забавно, как задача о полете против ветра и возвращении с попутным ветром может ввести в заблуждение. На первый взгляд кажется, что проигрыш во времени при полете против ветра полностью компенсируется выигрышем во времени при полете с попутным ветром на обратном пути.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Самонаводящиеся ракеты</p>
    </title>
    <p>— Раз ты так лихо решаешь головоломные задачи, — заметил первый офицер, — я хочу предложить тебе одну весьма замысловатую задачку, которую недавно услышал от приятеля. Представь себе четыре самонаводящиеся ракеты, первоначально расположенные в вершинах квадрата со стороной 20 миль<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>. Каждая ракета, как видно из рисунка, нацелена на другую — в соседней вершине квадрата, если вершины обходить по часовой стрелке.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_032.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Говоривший на минуту остановился и набросал в блокноте небольшой чертеж, который вы видите на рисунке, после чего продолжал:</p>
    <p>— Скорость ракет пусть будет, скажем, 1 миля в секунду. При таком расположении все четыре ракеты после запуска будут постепенно поворачиваться вправо по часовой стрелке, держа курс на свою цель, и в конце концов столкнутся в центре квадрата. Требуется определить, какое расстояние успеют пролететь ракеты от запуска до столкновения.</p>
    <p>— Это очень трудная математическая задача, — задумчиво произнес Джек. — Для решения ее, по-видимому, придется ввести полярные координаты с началом в центре квадрата, тогда я смогу написать дифференциальное уравнение для траекторий ракет. Но, разумеется, я не могу сделать это, не сходя с места.</p>
    <p>— В этом-то все и дело. Всякий, кто знает высшую математику, может решить эту задачку, но вся соль в том и состоит, чтобы найти ее решение, настолько простое, что понять его смог всякий</p>
    <p>— Не думаю, чтобы такое решение можно было найти. Мне кажется, что траектории ракет имеют форму весьма замысловатых геометрических фигур.</p>
    <p><emphasis>— Вся хитрость в том и состоит, что знать траектории ракет тебе совсем не нужно. Все, что необходимо иметь в виду для решения, — простой и очевидный факт: во время полета четыре ракеты располагаются в вершинах квадрата, который сжимается и поворачивается по часовой стрелке. Забудем о вращении и сосредоточим внимание только на сжатии квадрата. Так как ракеты нацелены друг на друга, скорость каждой ракеты всегда направлена вдоль одной из сторон сжимающегося квадрата на ракету, расположенную в соседней вершине. Следовательно, скорость, с которой сжимаются стороны квадрата, равна скорости ракет, т. е. составляет 1 милю в секунду. А так как первоначально каждая ракета находилась на расстоянии 20 миль от цели, от запуска до столкновения ракет проходит 20 секунд.</emphasis></p>
    <p><emphasis>— Очень, очень интересно, — произнес Джек. — Надо будет как- нибудь на маневрах проверить решение на четырех истребителях. Вот потеха получится!</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дозаправка</p>
    </title>
    <p>— А вот еще одна задача, которая, возможно, заинтересует вас, друзья, — вмешался в разговор другой летчик. — Предположим, что вы получили задание доставить бомбу в некоторую удаленную точку земного шара, расстояние до которой во много раз превосходит дальность полета без дозаправки имеющегося в вашем распоряжении самолета. Вам не остается ничего другого, как воспользоваться методом дозаправки в воздухе. Предположим, что одновременно с одного и того же аэродрома взлетают несколько одинаковых самолетов, которые дозаправляют друг друга в воздухе и постепенно, один за другим, прекращают полет.</p>
    <p>Сколько самолетов понадобится вам для выполнения задания? Для простоты мы будем предполагать, что расход топлива измеряется в милях на галлон<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a> и не зависит от нагрузки самолета.</p>
    <p>— Знаешь, мы все слишком устали, чтобы решать такие сложные задачи, поэтому ты просто сообщи нам решение, — предложил один из летчиков.</p>
    <p><emphasis>— Будь по-вашему. Предположим, что первоначально в вашем распоряжении имеется n одинаковых самолетов, включая тот, на борту которого находится бомба, и что топливные баки всех самолетов перед вылетом полностью заправлены. В полете наступает такой момент, когда в баках любого из n самолетов топлива остается ровно столько, сколько необходимо для полной заправки топливных баков всех (n — 1) остальных самолетов. Например, если с аэродрома в полет отправились 10 самолетов и каждый нес в топливных баках 10 000 галлонов топлива, то они летят до тех пор, пока у каждого не останется по 9000 галлонов топлива. В этот момент все топливо, находящееся на борту одного из 10 самолетов, используется для дозаправки 9 остальных самолетов, самолет с опустошенными баками прекращает полет, а остальные самолеты продолжат полет с полностью заправленными топливными баками. Следующая дозаправка производится, когда запас топлива в баках каждого самолета уменьшится на 1/9. Самолет-заправщик, отдав все имевшееся у него топливо, совершает посадку, а остальные 8 самолетов с полностью заправленными топливными баками продолжают полет. Следующие дозаправки производятся, когда запас топлива в баках каждого самолета уменьшится на 1/8, 1/7 и т. д., пока не останется один-единственный самолет, на борту которого находится бомба. Израсходовав все топливо до последней капли, он достигает цели и сбрасывает бомбу.</emphasis></p>
    <p>Обозначив дальность полета без дозаправки через R, количество самолетов — через n, мы получаем формулу для расстояния до цели, которое может преодолеть самолет — носитель бомбы:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_033.png"/>
    <p><emphasis>Например, при n = 10 сумма в квадратных скобках равна 2,929. Это означает, что при такой схеме дозаправки, о которой я только что рассказал, можно долететь до цели, находящейся почти втрое дальше, чем позволяет дальность полета отдельно взятого самолета</emphasis><a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Эпилог. Мораль</p>
   </title>
   <p>Книга была написана. Мы втроем, Гамов, Стерн и еще один любитель задач-головоломок Теодор фон Карман<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>, сидели в ресторанчике в Вудз Хоул за бутылкой сливовицы. Возник вопрос, поровну ли поделен крепкий напиток.</p>
   <p>— Предположим, что все трое из нас — законченные эгоцентристы. Можем ли мы разделить сливовицу так, чтобы каждый из нас был удовлетворен, если ему достанется не меньше сливовицы, чем любому другому? — спросил Гамов. — Мы хорошо знаем, как решается эта задача в случае, когда спорят двое завистливых детей. Один из спорщиков делит предмет спора на две части, которые он считает равноценными, а другой получает право выбрать любую из двух частей по своему усмотрению. Как следовало бы обобщить эту задачу о справедливом разделе на случай трех участников спора?</p>
   <p>Фон Карман, улыбнувшись, обратился к Стерну:</p>
   <p>— Позвольте мне слегка переформулировать задачу, после чего вы, я в этом просто уверен, не сможете не решить ее. Рассмотрим задачу, которая ставится так: каждый из нас должен быть удовлетворен, если ему достанется по крайней мере причитающаяся ему доля сливовицы (т. е. по крайней мере 1/3 содержимого бутылки). Теперь для вас не составит труда решить задачу.</p>
   <p><emphasis>— Действительно, кажется, я понял, как решить задачу, — сказал Стерн. — Фон Карман делит сливовицу на три порции, которые он считает равными, и поэтому будет удовлетворен, получив любую из них.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_034.png"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Если Гамов считает, что в рюмке А сливовицы больше, чем в В или С, а я считаю, что больше всего сливовицы налито в рюмку В, то никаких осложнений не возникает. Гамов берет себе рюмку А, я — рюмку В, а фон Карман получает рюмку С. Затруднение может возникнуть только в том случае, если и Гамов, и я сочтем, что больше всего сливовицы оказалось налитой в рюмку А. Но и в этом случае, если мы оба согласимся, что в рюмке В сливовицы больше, чем в рюмке С, то задача существенно упрощается. Гамову и мне необходимо разделить содержимое рюмок В и С так, как это делают двое детей в задаче о честном разделе, а фон Карману достанется рюмка С.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Единственная трудность возникает в том случае, когда и Гамов и я сочтем, что больше всего сливовицы в рюмке А, но при этом Гамову будет казаться, что в рюмке В сливовицы больше, чем в рюмке С, а мне — что в рюмке С сливовицы больше, чем в рюмке В. В этом случае я предоставлю Гамову разделить содержимое рюмок А и В так, как ему кажется будет поровну. При этом он перельет часть сливовицы из рюмки А в рюмку В.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Если после переливания я буду по-прежнему думать, что в рюмке А сливовицы больше, чем в любой из двух остальных рюмок, и возьму ее себе, то Гамову не останется ничего другого, как выбрать рюмку В, поскольку до переливания он считал, что меньше всего сливовицы в рюмке С, а это означает, что в С заведомо меньше 1/3 всей сливовицы. Разумеется, фон Карман предпочел бы выбрать рюмку В, так как после того, как он разлил поровну (как ему казалось) сливовицу по трем рюмкам, Гамов добавил в В сливовицы из рюмки А. Но поскольку задача сформулирована так, что каждый из нас должен быть удовлетворен, если получит по крайней мере причитающуюся ему долю спиртного, т. е. 1/3 всей сливовицы, фон Карман не сможет протестовать, даже если Гамов выберет рюмку В.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Если же после того, как Гамов отольет сливовицу из рюмки А в рюмку В, то в силу тех же соображений я бы выбрал рюмку В, Гамов довольствовался бы рюмкой А, а фон Карману досталась бы рюмка С.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Если бы после переливания я решил выбрать рюмку С, то фон Карман мог бы взять рюмку В, а Гамов должен был бы взять рюмку А.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Выслушав решение, фон Карман улыбнулся:</emphasis></p>
   <p><emphasis>— Теперь вы понимаете, почему я слегка изменил условия задачи? Вместо того чтобы каждый из нас считал себя удовлетворенным, если ему досталось по крайней мере столько же сливовицы, сколько любому из остальных, я предложил, чтобы каждый из нас довольствовался, получив не менее причитающейся ему честной доли — 1/3 сливовицы. Один из этапов вашего решения показывает, что задача в первоначальной формулировке неразрешима.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Эту головоломку, мне кажется, можно по праву отнести к проблемам с моралью из области человеческих отношений.</emphasis></p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Принятые в Квазиабабии торговые единицы веса воспроизводят систему единиц, имевших хождение в Англии, США и Странах Содружества до введения метрической системы. В 1 торговом фунте 16 унций (453,59 г). В 1 унции 28,35 г. (Унция делилась на 16 драхм (по 1,77 г), драхма — на 3 скрупулы (по 0,59 г) и скрупула — на 10 гран (по 0,059 г)). — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Великий султан предполагает в своих рассуждениях, что соотношение мальчиков и девочек равно. Это не вполне корректно с точки зрения биологии. — Прим. авт.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Сюжет этой истории сообщил одному из нас (Г. Г.) проф. Виктор Амазаспович Абмарцумян. (Академик В. А. Амбарцумян — выдающийся астрофизик. — Прим. перев.)</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Сюжет этой истории сообщил одному из нас (Г. Г.) проф. Альберт Сент-Дьерди. (Известный биохимик, один из основоположников биоэнергетики. — Прим. перев.)</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>В предлагаемом варианте объяснение непосредственно применимо и к задаче о лифтах, о которой шла речь в прологе.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Так как для рассуждения важны не абсолютные, а относительные расстояния, единицы длины не существенны (при условии, что оба расстояния измеряются в одних и тех же единицах). — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Задачу можно решать и в милях, не переводя их в привычные километры. Для тех читателей, кто захочет «ощутить» полученный ответ, сообщаем, что 1 миля = 1609,315 метра. (Это так называемая английская («сухопутная») миля. Ее не нужно смешивать с более длинной морской милей (1852 м).) — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Джон фон Нейман — выдающийся математик современности, внесший значительный вклад в развитие многих областей математики, теоретической физики и вычислительной техники. — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Об этом случае, действительно происшедшем после второе мировой войны в Гамбурге, автору сообщил доктор Карл Геде.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>1 ярд, или 3 фута, составляет 0,914 м. — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>1 дюйм составляет 25,4 мм. — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Как всякий «водоплавающий», моряк или речник, рассказчик использует не английскую милю (1609,315 м), как все «сухопутные крысы» в странах английского языка, а морскую милю (1852 м). — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Торговая единица веса, равная 28,35 г. — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Это круглое число указано для удобства решения. Без ущерба смыслу задачи можно считать, что длина стороны квадрата равна 20 км. — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Единица объема. В США, где происходит действие этой задачи, 1 галлон для жидкости (топлива) равен 3,78543 дм<sup>3</sup>. — Прим. перев.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Читатель, должно быть, уже заметил, что в квадратных скобках стоит тот же бесконечный ряд, с которым мы уже сталкивались в задаче о наклонном столбике из домино (стр. 70).</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Теодор фон Карман — выдающийся специалист в области аэродинамики</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAKAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbUAAAE1CAMAAABXxI43AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZcAAAENCAMAAAD0RdgaAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaIAAAEwCAMAAADCe4UVAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUwAAACtCAMAAADs37b+AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPgAAAILCAMAAADylqGnAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPMAAANZCAMAAADtR/gYAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_007.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcQAAAEiCAMAAABQnFKyAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcYAAAEfCAMAAADsjZb8AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i
ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAABhQTFRF////AAAAkpKStra2SUlJJCQk29vbbW1txcs+zAAA
C6tJREFUeNrsnW1jsyoMhiuE8P//8cQXtFYtttoZve4Pz87ZVqdcEhIg4fFACCGEEEIIIYQQ
QgidWuq90grm5arK0wpgROfE6KsqiITKK9bWLsZYjSQ0kFGMLuELUVqOgRay2xtdMqfa9MtI
E9nF2I2S9Q8DA6RJjDIeEev/oYlseqpjjAGMdjEOhrQCo1GMddjYf8fjqprFGDJGxVG1jTE8
80T2MGo3f0NXtO7idCCJGI1jDCxCXgEjQyIYERgRGMEIRjAiMCIwIjCCEYERfaRYiSzOkb5i
DFXFhOr5pKHdcRq9L8KoLG2cl2Knl/2K5HCYGfye5MBoc2RsVvE9GE3b1Kr3WFTTdv7pwAdG
E6qqseOp/r2Lg84nv5xO0zquYDTTG+u4cdbYph8IGE04qtJkKgY3101bgdGMs/oSMGoU52th
VI1xXAwrwWhFspgaBUZjDmsAIxgRGNGXro08EiRdTnIDow3PpmoDxyVYYLQRaHRZbu4BRrtj
YtsVV2qGgfESAiMYERgRGBEYwYjAiI7EyCbxS2CkETCqCIwIjAiMYERgRB/JezCaV0G1cDAa
6IvvS/eD8fzqN/2ri2C0jdG1rNhSZVd96kY1i1FTdYcIRgsYZRkj+Y12MLpFjCqNwGgBo3YY
y4uNoZNijCsHv4HRRNj47rBpMJ5fo3JxAYxmpSGprd8IRuNya7k4YAQjAiMCIxjBCEb0f2EH
GC8hv1LLH4xXsbhgBCMCIwIjAiMYERgRGBEYwYjAiMCIkvzs8VRgNCbJ2xsdGC13x6SqWkk6
BqOh4W855xiMVhSWk1TBaGmAdLg4xqXrFMFoQ3ExnVi166tgPH9nbOONqHN+D0nj5mJHP/P9
4KPSGy8RcTA2GpoFWM4aB6MhgRGMCIxov6gjMjVu2rORdIpqOtmYCo521dbgqCqmxm0b0yZe
XK9vDEYDHFXfHUAFxksIjGBEYERgRGAEIwIjAiMCIxgRGBEYERjBiMCIwIjACEYERnS0fE3I
Kxitd7T3CYxgPLtSZqNItXZ8AxjPrzZxQ1dOxAWjCYzS21YwghGdwKguYVQnldOU5wHGUysR
0gbjzNgYh0ocSlOdOmpsUqkWXJz+AHIKqnyrw4uZuJRQVcMMMxg11XZseyUYvw3rjm3DJst4
LUcVF+frftIXrD32D6UhMCgYj2Aog3sRD27Dzs0B4869Y4RQ/OENKG+7Oxg3D1WqA8Pwi8aL
q5E/GD9p0lGktlrhdNeIQx5g3De2yMPhbxg+fP03o4JxL4RewsiW/mrOpKQrgrHYlo4Qxt+G
NPIA496hRZCftpa+ixfBWO7s/zC0mMGY3p2Y5tyigPFz/yIz/B+nSmR0D2D8oB+G/+uGk7fJ
u/oWwop5BeOih5hdGgMreWBcHRDF2ViNBeOyXxqcnZsG45MtdcGSLQXjHMPQMxRrG1vc28nz
2/TDYTw0OBKAcezTBGfz/jGqmodDcWYf4uYY3dANveWNnnfGOCwfivW9uu6u2419XsZ3zv7T
3NTFcT3EeJHnuR9GzQNivIwhuhtG9eE/F57AuAfCfv3QWnio7yjdB2M2pQY9GgFj+zrHfi+N
yeFwZb+xNkva4QYY+2maaDbCXz1/s9M9Yvxg2StdpiQ3wJhNqfUIf4VS6M52vCzGC0X47yjp
RTH63i+VS0T41R091d6WVu4qszT3w+j7dAt3oSn/m2H0hkN8MHYMLzlbeiuMebI0XnIRvHqX
H3cFjNmliVfdyPC2hoN1jOpzAvCFN6PEaxvVYQH4cW8Zxpg3YrjH7WUVY07GFxgaxegv7pfe
AWOPUCLwrGLMm0sD46FRjJqHQ+expTYx6rBZAWNqFOOQAYwtNYsx/rhgIhiPuLsfF0wE4+5u
aSgoz4TOjNGPynxFDgoxiTEvPNUxPghNYtShMk0dH8LHJMahQlT09MNt7vz5XBpmvI32xsGj
qUP8e/TDbG78DvNSp8ioGiL8cJvxUPvdNVowrxHfzX/8O8bBo6niraZLuxIoWjI99Xavyv9i
1NGhCDfzaVx3zlzJOajvjzT7R4x+OBXhjuFhbIpfF1IMfZ+UU2HUkS2962xp1wLvnYGc+R8W
d4//B0Y/PtjixsuHpdPFGWNctKo/xziaLD14ylt/6/T6fnCvv6ZjM+o/n3Yp+FS2P6ZTNKbn
B2hpkvBw6u4MxvHRZ+hXilOj6oowBjCeFGPKWghlxyKvYVRXS5oKhqHqvkj9r4gLfdHt+mvt
TjqpfzP9RuXmFOofxq5SQvMbEppvp0u69M3x8bHNCvCKQnMneyh5gvtcJ+5yP9I8lx8HEc05
8OE7jDuPjStmfqh5WUf4+vl1tk6TVDtdZx9X2lWT52yKKfsSjtKVg9HFCYDdMC5eyG2LDvfD
KOfG2J2nmxydd+2iocW3DOtYjKPQojSy2M99jfvshdSdtlS6p+vEPCaGgsLENccgtVFbPEp5
N4zu5WaG0GLLfPd+1ZZ1r94Yd7IOC++nK3pv09Fxcbst/DaIkg+DQ73s9qkjJzqOwOjHC08P
9JuJvaNmS2trzkYMkxj9bdedroNRxxsxaFmLGMcZT+wtNYrR2zz0EIyzoUVgX6JNjH5kS2Fo
E+Owl0aop2AT48ilOdOsi/qblgX4CONQtvRcjdbf1svsbhQF42x0GOLhdUt9mg7eEIGGkPbA
+Je0FL3+DryNGA8q0za75WvrARqhyit40xHAfW39T35g7gaM/qBN+m5+R3Ra6q4lpe/MkFQU
ZpaW4pZKLO2ui+d26j590jnGUox5pk107wdJg5mm68cpxh7AZozVzA91S5tMLU5e8w2VWYwa
M8NCn2ZTEaJ2c1jyfZ86gIau5aXMHA6kXp/JbZmakDoGbobYkTmX7oGKdkCdEmMfHS7EhtLs
rX2xh2ELxmy0J20f58e6RYx+4Zk2JXHmjjfeBNK9l3rWIlnrGHMi/mIthTC3W0q2YIy5F032
bGrXC11Zb9RhSJwYULfJJZP+0zoY4v5N2nIu+09D2BWMQ8lLXWHgXGx24E19zC290Y1dzWHP
fjcOSemw1jd7mH4gbHFTB3hu9F+toS1+Lv3x1MgCRh2Oj/XrH9cZN2QrxjjGGHPX8c0Pyr0T
1xmFGTcklPeiocPFMcZqYWphySGsG05kYqV8p99g7GfaChZ/FzGGLVYsDG2tLzm1G64Vmtff
t+9BmjuQgbBsfqsek5DVl0ex/VsTnu79wOp3rxjz4mHJLE3bcN9hdEP6njaPGifRY/m0T2PG
Wl/s+WzKDRhz07vpX46lnTF7bU+WpM0iOKaa6DPGzUW8u49/hTF3x3QRmbys21YxXX7XqylG
t+Easbst1xrIMGCUwkvEF7s8BD1tCL552NS1c5nHGHMifnlJk64ntYmU2g0rrtoYXrUN17wL
kwFINu4+1n4WNvQY01CkYUOr5ZoK7TPE4bWK5RNK+abHGPM9xHrU3DxArnrJPUYv4aNS7M2T
tcnpoafntlqN9Hlpc8SenEoNHw8jtV1JT9SUn0s75zd8tLHrqbiE6wdE19+NlNqoGYwq35nS
9xjz0aPbq5amTNi2qITPVsxtTqdpx+PmKf1TJPjFxpAm07dZpNq6qP00frn8cV9sGeJMzNIm
T/ljMKa2l6/KYUhvBQeM/oNFzDk3PP7XcZrp/Xk9TtcXW+ZhJI5j8snz+PzA8xWMfocl/JTU
nk1jf7+7hEZitVjHeJb+5SdlHCVrZDf9bIS/9xHAfv9VnDh5FiOKXZvqi6sXC3vM63zDXH75
uC7NAx3AsXP2/PJc37pdTwnmT8ueMxilz8KPYDxGzep6bFxWeRoTwqf5m88Y8562+CYPGX3l
JUk/qPtqf4xuurAExuNI+najRPuvVE1T+4+3D2QvV0O3Odg/TVnQ4D/xXiWFGyF8vH0gd2P3
umoBxh/Ku12cbpXX0AKjeomuTm8EIwIjAiMCIxgRGNFhESkYryBmcTCqCIwIjOhZAkYworOI
haprRByUXEQIIYQQQofqT4ABAKtwMLBl8Ct5AAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAc0AAAEqCAMAAABA2vsVAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUEAAABUCAMAAAArvHWfAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASAAAABFCAMAAADdE8vvAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaoAAAEYCAMAAAA6U0K6AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARoAAAC7CAMAAACNWqF3AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARQAAABjCAMAAABt/g+GAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZIAAAEOCAMAAACU+GHwAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASEAAADMCAMAAAALbuXBAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_017.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAN8AAACaCAMAAAAesm3BAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANoAAACUCAMAAADCkcf1AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_019.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAa8AAAESCAMAAAB94aqYAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_020.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOgAAACVCAMAAABly0ZVAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIIAAAA1CAMAAAC6EsMCAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i
ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAABhQTFRF////AAAAtra229vbSUlJbW1tJCQkkpKSpCMRGwAA
AT5JREFUeNrsmAmOgzAMRROv97/xOKFU6oQyqTGgjvxRFpBSHnbkfLWUVCo1CvcFf9+sE2gT
B4HWWDkQWPoA9g3Wt1mbYIuOJ6YuBApNayJ0BHAg1ET4IgSsk799HgLMFp0TEyG3R+Hfb8fg
0sSekzIRwveC3I9AciEC1aobUXAhvHNH5qN21A2fDo+r9IEGibz1d1TPE9GzkTJJ7TBsPK+h
3/lSXJqFCWzRYo9XS4ntHehMoiv7Su7DMwqBxiIqWq5FGBcJfDMC1JhFVyNoInyCMOXwMGov
6LbVppMQcBKhTJVMjkJgvLQuDAjt4BP3fgxB0CMIEJOIAwdlVHVEP0FYgT6goEQcEd6PQD4E
s6q87e94NKu02ESJ/HvSwO2S3roNfXhRWh3pOjPZbRsYlJv11E5eANG63qdSv/UjwAADmAeS
SNmwCwAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_022.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJEAAABhCAMAAADhlLMIAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJYAAAAqCAMAAABm11LeAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_024.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALQAAAAsCAMAAAD7JmIuAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i
ZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAABhQTFRF////AAAAbW1ttra2JCQkkpKSSUlJ29vbnfW1cgAA
AbBJREFUeNrsmNGSwjAIRQsE+P8/3kTrNtCGNtrZGWe5D1oF4wlJgHZZUqlUKpVKjYWI9BUs
xNs1EOnJWL37XhzOWWagiRBH4yB0JjgbybofWIPgiMBcrHn8V1PQ1v3AGkWaEjqhE3oCmsvX
QROXHppCaA6hOYTWD6BlF2kDjWP35moxgAMrg8XEd6GJq/QytHX3WHxuvQXahfE80k7lA+u/
gpaneABdqqC9yIE7/Vqfn3W10pqBXlZ9tR4P6WYtmzW3x19BPxePZOneNmhh3zBil6Ye0EoA
XVuNY3ePRUg2q3louxmwy+CP67WzlXWQFzT5glbad+SgiUbQ1t1j1fkI6BjaTQl3FYxM1fmN
NPlhqgFK1Hvo2N1XtWq1BcSdMldd3q2IinoGHbgf7WKJ7rZAlwlFB7FbtCsdDQX/rBww10W+
D9ofxLMME97ZFoySxW3QMtdPS5wCdTintgZ3QRN1x/gcurnz8H472vGtHILgHdA1tRJdh7bu
HqsFEiRahnsiDU18+WGNdfdM0uIZ5R6YeIAVPKzRpn4JOd6yxn0fG6H3f7zfTrykUqnU5/oR
YAB4Ygf9gI/nDgAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASoAAAApCAMAAAC1B5QHAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_026.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMUAAADRCAMAAABLoYZPAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAa4AAAEcCAMAAACoKaDWAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWwAAACrCAMAAAB121YzAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAR4AAAB6CAMAAABeBcwcAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ0AAAFQCAMAAABTd1P6AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ4AAABRCAMAAADVazDoAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVEAAAFWCAMAAADnrV7IAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbMAAABtCAMAAAAccH9eAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX0AAACBCAMAAAAbgJq1AAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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</binary>
</FictionBook>
