Respondiendo según la teoría de la probabilidad. Cinturón de seguridad.
Primero configuremos algunas notaciones y suposiciones. Deje que [matemáticas] X, Y [/ matemáticas] las variables aleatorias denoten los lugares donde están la madre y su hija, respectivamente, a la vez. Simplifique aún más el problema asumiendo que la cuadrícula de búsqueda es una línea. Suponga que [matemática] X, Y [/ matemática] son variables aleatorias uniformes con el soporte [matemática] 0 [/ matemática] a [matemática] l [/ matemática], donde [matemática] l [/ matemática] es la longitud de La línea de búsqueda. Esta suposición en inglés dice que la madre y su hijo están deambulando por la red sin ninguna estrategia en mente. Sin pérdida de generalidad, tome [matemáticas] l = 1 [/ matemáticas]. Además, suponga que [math] X [/ math] y [math] Y [/ math] son independientes , esta suposición en inglés dice que la madre y su hijo están deambulando por la cuadrícula sin tener ni idea de cómo está buscando el otro .
El objetivo es comparar las dos estrategias mencionadas, el niño vagando y quedarse en un lugar.
Con nuestras anotaciones desarrolladas para el problema anterior, cuando el niño está en itinerancia , el objetivo se logra cuando [math] | XY | \ leq \ epsilon [/ math] para algunos muy pequeños [math] \ epsilon \ in (0,1) [/matemáticas].
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Entonces,
[matemáticas] \ Pr \ {| XY | \ leq \ epsilon \} = \ Pr \ {- \ epsilon \ leq XY \ leq \ epsilon \} = 2 \ left (\ frac {1} {2} – \ frac { (1- \ epsilon) ^ 2} {2} \ right) = – \ epsilon ^ 2 + 2 \ epsilon <2 \ epsilon. [/ Math]
Con nuestras anotaciones desarrolladas para el problema anterior, cuando el niño está quieto, el objetivo se logra cuando [math] | X-0.5 | \ leq \ epsilon [/ math] para algunos muy pequeños [math] \ epsilon \ in (0, 1) [/ matemáticas]. Donde supuse que el niño se queda quieto en el medio de la línea de búsqueda.
Entonces,
[matemáticas] \ Pr \ {| X-0.5 | \ leq \ epsilon \} = \ Pr \ {0.5- \ epsilon \ leq X \ leq 0.5+ \ epsilon \} = 2 \ epsilon. [/ math]
Claramente, la probabilidad de encontrar al niño cuando todavía está en un lugar ( cuando [matemáticas] Y [/ matemáticas] es cualquiera de los valores entre [matemáticas] \ epsilon [/ matemáticas] y [matemáticas] 1- \ epsilon [ / math]) es más alto en comparación cuando incluso el niño se está moviendo, de acuerdo con las otras respuestas [math] 3 [/ math] en este hilo. Es fácil ver que esta conclusión puede revertirse en los casos de esquina cuando [math] Y [/ math] es cualquiera de los valores en [math] (0, \ epsilon) [/ math] o [math] (1- \ epsilon, 1) [/ math], aunque la conclusión inversa ocurre raramente ya que [math] \ epsilon [/ math] es muy pequeña.
También tenga en cuenta que cuando [math] \ epsilon [/ math] es muy pequeño , las probabilidades de ambas estrategias son casi iguales, lo que hace que ambas estrategias sean igualmente adecuadas. Pero heurísticamente, la conclusión aún se mantiene, ya que la búsqueda no es realmente una variable aleatoria uniforme, primero se busca en el área donde ambos se separaron inicialmente, por lo tanto, se debe considerar una distribución desigual de una variable aleatoria.
PD: Encontré esta pregunta en Quora ya que la probabilidad (estadísticas) es uno de los temas agregados a esta pregunta. Creo que el OP de esta pregunta necesitaba más un enfoque heurístico del problema a través de la teoría de la probabilidad. ¡Para la heurística, no puedo hacer un mejor trabajo respondiendo que las otras respuestas [matemáticas] 3 [/ matemáticas] en este hilo! Espero que esto ayude de alguna manera, fue una respuesta divertida para escribir.