La justification mathématique de l'inopportunité de descendre l'escalier mécanique dans le métro

Contrairement aux rĂšgles d'utilisation du mĂ©tro, afin de gagner du temps, chacun de nous a couru au moins une fois dans sa vie dans l'escalator. À premiĂšre vue, il semble que cela soit absolument logique et correct: si vous voulez partir plus vite - essayez d'ĂȘtre sur la plateforme le plus tĂŽt possible. Cependant, presque immĂ©diatement, le scĂ©nario suivant vient Ă  l'esprit: vous descendez l'escalier mĂ©canique, descendez vers la plate-forme et les portes de la voiture se ferment juste devant votre nez. Pendant que vous attendez le prochain train - les gens qui sont montĂ©s sur l'escalator en mĂȘme temps que vous avez le temps de vous arrĂȘter tranquillement descendent et prennent le prochain train. Dans ce cas, il n'y a pas de gain. Alors, comment est-il rationnel de descendre l'escalier mĂ©canique et cela vaut-il la peine de le faire? Je m'empresse de vous faire plaisir - la rĂ©ponse est trouvĂ©e! Ci-dessous se trouve une justification mathĂ©matique de l'inexpĂ©rience (oui, ce n'est PAS) de descendre l'escalier mĂ©canique dans le mĂ©tro.

ÉnoncĂ© de tĂąche


Avant de passer au raisonnement mathĂ©matique, il convient de mentionner que, naturellement, je ne suis pas le premier Ă  rĂ©flĂ©chir Ă  cette question. Sur Internet, vous pouvez trouver un nombre suffisant d'articles et mĂȘme des actualitĂ©s des chaĂźnes fĂ©dĂ©rales sur ce sujet. Cependant, Ă  chaque fois, l'essence de telles expĂ©riences rĂ©side dans la descente habituelle de l'escalator avec la comparaison ultĂ©rieure du temps gagnĂ© avec le temps de la personne debout sur l'escalator. Un peu mieux si les auteurs tentent d'Ă©valuer l'efficacitĂ© de la descente. Encore mieux s'ils fournissent toujours des statistiques. Pour les statistiques, en passant, je dirai un merci spĂ©cial un peu plus bas. En lien avec le manque de clartĂ© de ces expĂ©riences et le manque de conclusions pratiques, j'ai Ă©tĂ© conçu, puis rĂ©alisĂ©, une analyse du processus en cours.

Et donc, nous formulons les conditions du problÚme et désignons les restrictions:

  1. L'expĂ©rience (mentale) implique deux personnes qui s'approchent de l'escalator en mĂȘme temps Ă  un moment alĂ©atoire et n'ont aucune idĂ©e de l'endroit oĂč se trouve le train.
  2. L'une de ces personnes est debout sur un escalator et passe du temps dans une descente. $ T $ égal au temps de mouvement de l'escalier mécanique.
  3. Le second accĂ©lĂšre vers le bas de l'escalator, augmentant sa vitesse $ K $ fois, rĂ©duisant ainsi le temps de descente du mĂȘme nombre de fois: $ Tusk = T / K $ .
  4. Une descente accélérée est considérée comme efficace , ce qui a conduit à ce que la personne debout sur l'escalator n'a pas le temps de monter dans le train, dans laquelle la personne qui s'échappe sur l'escalator a le temps de monter à bord.
  5. DĂ©signer par $ P $ - la probabilitĂ© d'une descente effective. Ensuite, selon l'Ă©quilibre de Nash, une personne n'est prĂȘte Ă  tenter sa chance et Ă  descendre l'escalier mĂ©canique que si la probabilitĂ© d'une descente effective est supĂ©rieure ou Ă©gale Ă  la probabilitĂ© d'une descente ou d'un arrĂȘt inefficace en place, soit 0,5. Si la probabilitĂ© d'une descente effective est supĂ©rieure ou Ă©gale Ă  0,5, la dĂ©cision de descendre l'escalier mĂ©canique sera jugĂ©e appropriĂ©e . Si moins de 0,5 - impossible .
  6. Nous nĂ©gligeons le fait que dans la vraie vie, en rĂšgle gĂ©nĂ©rale, il est nĂ©cessaire d'aller plus loin jusqu'Ă  la voiture aprĂšs avoir quittĂ© l'escalator ou d'attendre que les gens la quittent, les trains circulent Ă  intervalles variables et restent un certain temps immobiles avant d'ouvrir et aprĂšs avoir fermĂ© les portes, c'est-Ă -dire que nous supposerons que si au moment de quitter l'escalier mĂ©canique le train est Ă  la gare, alors ses portes sont ouvertes et le participant Ă  l'expĂ©rience se retrouve instantanĂ©ment dans la voiture, le train lui-mĂȘme ouvre (ferme) les portes et arrive (part) Ă  la gare (de la gare) instantanĂ©ment et dnomomentno.

Progression de la décision


Dessinons l'axe du temps (Fig.1). L'axe entier sera des intervalles consĂ©cutifs entre les trains. Ci-aprĂšs, un seul intervalle sera pris en compte. Divisez l'intervalle indiquĂ© en 4 segments Ă©gaux. Le point 0 sur cet axe correspond au moment oĂč le train quitte la gare. Le point 3 correspond Ă  l'arrivĂ©e du train et Ă  l'ouverture des portes. Point 4 - fermeture des portes et dĂ©part du train. Ainsi, pour la commoditĂ© de la reprĂ©sentation graphique et des calculs, l'intervalle entre les trains est comptĂ© entre les instants de dĂ©part des trains de la gare. Les 3 premiers segments sont le temps que les passagers sont obligĂ©s d'attendre pour le train qui arrive. Le quatriĂšme segment est le temps d’arrĂȘt du train, lorsque les passagers peuvent monter Ă  bord. Mettez aussi ce temps $ T $ (temps de descente sur l'escalator) est Ă©gal Ă  deux segments. Coefficient $ K $ Ă©gal Ă  2, c'est-Ă -dire le temps de descente courant 2 fois moins et Ă©gal Ă  un segment.

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Maintenant, pour déterminer la probabilité $ P $ , découvrez dans quelle période la décision de faire du jogging conduira au fait que la descente sera effective. Par exemple, si nos participants s'approchent de l'escalator au temps 0, alors le premier sera sur la plate-forme au moment $ T_1 $ (Fig.2), et la seconde plus tÎt, en ce moment $ T_2 $ . Mais, comme on peut le voir sur la figure, à aucun de ces moments, il n'y a un train à la gare, ce qui signifie que la descente était inefficace.

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Prenons un autre cas (Fig. 3): les participants Ă  l'expĂ©rience s'approchent de l'escalator au temps 2. Comme dans le cas prĂ©cĂ©dent, le premier sera sur la plate-forme au moment $ T_1 $ , et la seconde plus tĂŽt, en ce moment $ T_2 $ . Mais il est Ă©vident qu'Ă  chaque fois le train est Ă  la gare. Ainsi, les deux auront le temps de monter Ă  bord du mĂȘme train, donc la descente Ă©tait tout aussi inefficace.

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De plus, il est facile de comprendre qu'à tout moment dans l'intervalle de 2 à 3, la descente est efficace, car la personne évadée parvient toujours à monter à bord du train, et non celle qui s'est échappée. Si vous choisissez des points horaires entre 3 et 4, les deux participants sont en retard pour le train et sont obligés d'attendre le prochain ensemble, c'est-à-dire que courir à nouveau est inefficace.

Il s'avÚre que sur 4 périodes conventionnelles, il n'est efficace de descendre que si les participants s'approchent de l'escalator entre 2 et 3 fois (Fig. 4). La probabilité d'y entrer est de 1/4. Par conséquent, dans les conditions données de la tùche, il est impossible de prendre une décision de délabrement, car le deuxiÚme participant est plus susceptible (avec une probabilité de 3/4) de courir en vain et sera obligé d'attendre le train avec le premier, qui est descendu plus tard.

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Les remarques suivantes seront parfaitement justes:

  1. Les intervalles entre les trains peuvent Ă  la fois diminuer et augmenter. Le temps de stationnement peut augmenter et le temps d'attente peut diminuer (avec le mĂȘme intervalle) et vice versa.
  2. La vitesse de descente de l'escalator est constante, mais le temps de descente peut varier, car les stations peuvent ĂȘtre plus ou moins profondes.
  3. Le deuxiĂšme participant pourrait bien courir non pas 2, mais 3 ou mĂȘme 4 fois plus vite que l'escalator.

Pour Ă©valuer l'impact des changements dans les facteurs ci-dessus, il est nĂ©cessaire de dĂ©river la relation entre ces valeurs et la probabilitĂ© de monter sur l'escalator Ă  un moment oĂč il est efficace de s'Ă©puiser.

Pour ce faire, nous allons dĂ©crire un autre cas (Fig. 5). Nous laissons toutes les donnĂ©es originales inchangĂ©es Ă  l'exception d'une: coefficient $ K $ augmenter Ă  4. Autrement dit, le deuxiĂšme participant sera au fond 4 fois plus rapide que le premier. Pour la commoditĂ© de l'image, nous divisons notre intervalle en 8 parties Ă©gales. Ainsi, le temps de descente sur l'escalator est dĂ©sormais Ă©gal Ă  4 segments, le train s'arrĂȘte Ă  deux, le temps d'attente est de 6 et le temps de descente pour rouler seul. Il n'est pas difficile de dĂ©couvrir que maintenant la durĂ©e de l'intervalle de temps «effectif» (de 4 Ă  7 points dans le temps) est de 3. C'est-Ă -dire la probabilitĂ© $ P $ Ă©gal Ă  3/8. C'est dĂ©jĂ  plus que dans le premier cas, mais nous n'avons pas du tout effectuĂ© ces changements pour Ă©valuer la probabilitĂ©.

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Sur la base des figures 4 et 5, il est Ă©vident que la longueur du segment «effectif» est $ (Tint-T / K) - (Tint-T) $ . Divisez-le par la longueur de l'intervalle et obtenez la probabilitĂ© $ P = ((Teinte-T / K) - (Teinte-T)) / Teinte $ oĂč $ Tint = Wait + Stop $ .
Nous effectuons une série de transformations: $ P = ((Tint-T / K) - (Tint-T)) / Tint = (Tint-T / K-Tint + T) / Tint = $$ (T-T / K) / Teinte = (T / Teinte) * ((K-1) / K) $ .
La formule finale: $ P = (T / Teinte) * ((K-1) / K) $ .

Sur la base de cette formule, plusieurs conclusions fondamentales peuvent ĂȘtre tirĂ©es Ă  la fois:

  1. La valeur de probabilité n'est pas affectée par les changements dans le temps de stationnement et le temps d'attente du train si l'intervalle total ne change pas (Fig. 6).
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  2. Plus l'intervalle entre les trains est grand, plus la probabilité P est faible (Fig. 7).
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  3. La probabilité augmente si le rapport du temps de descente sur l'escalator à l'intervalle et / ou au coefficient K augmente.

ChÚque de fidélité


Voyons maintenant à quel point la formule dérivée est vraie?

Pour vérifier l'exactitude de la formule, nous nous tournons vers les statistiques, qui étaient trÚs utiles en 2014 par le correspondant du Village. J'exprime ma reconnaissance et, naturellement, à la fin de l'article je laisserai un lien vers l'article d'origine. Il est également bon que les statistiques soient présentées sous forme d'infographies visuelles.

Expérience 1. Station de métro Chekhovskaya

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Calculez la probabilité $ P $ .
Ici $ T = 131 avec $ ; $ Teinte = 180 s $ ; $ DĂ©fense = 61 s $ ; K $ = T / Tusk = 131/61 = 2,15 $ ; $ P = (T / Teinte) * ((K-1) / K) = (131/180) * ((2,15-1) / 2,15) ≈0,4 $ .

Le rĂ©sultat obtenu, apparemment, diverge des donnĂ©es expĂ©rimentales. La formule est-elle mauvaise? Non! L'infographie montre que la descente vers la gare implique un trajet sur deux escaliers mĂ©caniques, cependant, le temps de transition entre eux n'est pas pris en compte. Si, pour plus de fiabilitĂ©, nous supposons que la transition prend au moins 30 secondes, alors, en remplaçant une nouvelle valeur $ T = 161 avec $ nous obtenons: K $ = T / Tusk = 161/61 = 2,64 $ ; $ P = (T / Teinte) * ((K-1) / K) = (161/180) * ((2.64-1) / 2.64) ≈0.55 $ , qui est beaucoup plus proche du rĂ©sultat expĂ©rimental. Il convient Ă©galement de noter que l'expĂ©rience ne prĂ©voyait que 10 rĂ©pĂ©titions. En augmentant le nombre de rĂ©pĂ©titions, il est possible d'obtenir une coĂŻncidence presque complĂšte des donnĂ©es calculĂ©es avec les rĂ©sultats obtenus pendant l'expĂ©rience.

Expérience 2. Station de métro "Victory Park"

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Calculez la probabilité $ P $ .
Ici $ T = 180 s $ ; $ Teinte = 50 s $ ; $ DĂ©fense = 80 s $ ; K $ = T / Tusk = 180/80 = 2,25 $ ; $ P = (T / Teinte) * ((K-1) / K) = (180/50) * ((2.25-1) / 2.25) ≈ 1,98 $ .
On peut voir que nous avons obtenu une probabilitĂ© supĂ©rieure Ă  un. Mais il n'y a pas de contradiction ici. Si vous regardez la forme gĂ©nĂ©rale de la formule, il devient Ă©vident que dans le cas oĂč le temps de descente sur l'escalator est Ă©gal Ă  l'intervalle entre les trains, une augmentation de la vitesse d'au moins 2 fois rendra la probabilitĂ© qu'une descente accĂ©lĂ©rĂ©e soit effective Ă©gale Ă  0,5. Si le temps de trajet de l'escalator est supĂ©rieur Ă  l'intervalle, alors avec le mĂȘme coefficient $ K $ la probabilitĂ© d'attraper un train plus tĂŽt ne fera qu'augmenter. Enfin, si le temps de descente sur l'escalator est 2 fois ou plus l'intervalle, la personne qui court dans 100% des cas sera Ă  l'heure pour le train que le reste de l'escalator n'aura pas le temps. C'est cet effet que nous observons dans cette expĂ©rience: le correspondant a conclu qu'il s'Ă©tait emportĂ© dans 10 cas sur 10.

Expérience 3. Station de métro Park Kultury

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Calculez la probabilité $ P $ .
Ici $ T = 115 s $ ; $ Teinte = 50 s $ ; $ DĂ©fense = 60 s $ ; K $ = T / Tusk = 115/60 = 1,92 $ ; $ P = (T / Teinte) * ((K-1) / K) = (115/50) * ((1.92-1) / 1.92) ≈ 1,1 $ .

Encore une erreur? Pas du tout. On peut voir que, comme indiquĂ© ci-dessus, le temps de descente sur l'escalator est 2 fois l'intervalle entre les trains. Le temps de course est 2 fois moins long. Il s'avĂšre que chaque descente doit ĂȘtre efficace. Mais n'oubliez pas qu'avant d'entamer la discussion, nous avons fait l'hypothĂšse concernant la fermeture instantanĂ©e des portes et au moins le dĂ©part instantanĂ© du train de la gare. Si vous imaginez une telle option comme dans la figure 8, il devient clair que dans la vie rĂ©elle, une personne fugueuse peut ne pas avoir le temps de s'asseoir au point 1 (par exemple, le train partira un peu plus tĂŽt) et au point 2, le train, au contraire, retardera un peu, puis une personne qui ne court pas s’asseoira avec une personne qui courra tard dans le train prĂ©cĂ©dent.

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Je suppose que dans les deux temps «inefficaces», cela s'est produit. Il y a tout lieu de penser qu'avec une augmentation du nombre de répétitions de l'expérience, le pourcentage de cycles "efficaces" tendra à 100%.

Conclusions


Maintenant que, sur la base des donnĂ©es expĂ©rimentales disponibles, il a Ă©tĂ© possible de confirmer l'exactitude de la formule, nous allons l'analyser et tirer des conclusions. Étant donnĂ© qu'au tout dĂ©but, nous avons convenu que nous envisagerions la dĂ©cision de courir vers le bas si la probabilitĂ© d'une descente effective est supĂ©rieure ou Ă©gale Ă  0,5. C'est littĂ©ralement, si nous pouvons ĂȘtre sĂ»rs que dans au moins la moitiĂ© des cas, nous courrons pour une bonne raison, alors cela vaut vraiment la peine de prendre le risque et de courir, parce que si nous sommes en retard, nous ne perdrons pratiquement rien. Sur la base de ce qui prĂ©cĂšde, nous rĂ©Ă©crivons la formule de probabilitĂ© comme suit: $ 1 / 2≀ (T / Teinte) * ((K-1) / K) $ .

Il est intĂ©ressant de noter que, comme nous l'avons dĂ©jĂ  dĂ©couvert, il est logique de toujours $ T / Teinte ≄2 $ . Dans le mĂȘme temps, il est Ă©galement vrai que si $ T / Teinte ≀0,5 $ , quelle que soit la vitesse Ă  laquelle vous courez, la probabilitĂ© de monter plus tĂŽt dans un train est infĂ©rieure Ă  0,5, car il est Ă©vident que $ (K-1) / K $ ne sera jamais supĂ©rieur ou Ă©gal Ă  1.

Voyons maintenant la vitesse du correspondant. En moyenne, c'est environ 2 fois la vitesse de l'escalator (le temps de descente est 2 fois moins). En gĂ©nĂ©ral, ces donnĂ©es coĂŻncident avec les rĂ©sultats de mes propres expĂ©riences (je ne vois pas l'intĂ©rĂȘt de les apporter). En rĂšgle gĂ©nĂ©rale, il est dĂ©jĂ  difficile de dĂ©velopper une vitesse avec un coefficient K d'au moins 3: il y a beaucoup de gens qui veulent descendre en bas sur un vĂ©ritable escalator et, de plus, les gens debout Ă  gauche ou leurs affaires (sacs, valises) peuvent interfĂ©rer. Moyens $ K = 2 $ et $ (K-1) / K = 1/22 $ . Autrement dit, une dĂ©cision d'accĂ©lĂ©ration ne sera appropriĂ©e que si le rapport $ T / Teinte $ pas moins de 1. Et cela n'est possible que lorsque le temps de descente sur l'escalator descendant n'est pas infĂ©rieur Ă  l'intervalle entre les trains. Dans un vrai mĂ©tro, oĂč l'intervalle moyen entre les trains est de 2 minutes, toutes les gares ne peuvent pas se vanter d'une longue descente. En rĂšgle gĂ©nĂ©rale, mĂȘme dans le mĂ©tro de Saint-PĂ©tersbourg, le temps de trajet de l'escalator est d'environ 1 minute 30 secondes, soit 0,75 fois moins que l'intervalle. De cela dĂ©coule la conclusion fondamentale la plus Ă©vidente et la plus importante: si vous savez avec certitude que l'escalator de cette station se dĂ©place moins que l'intervalle entre les trains, alors il n'est pas pratique de le parcourir.

PS Veuillez tenir compte du fait que cette tùche ne prend pas en compte la nécessité de monter dans un chariot spécifique. Il s'agit exclusivement de monter sur le quai puis de monter dans le train.

Source de données expérimentales: The Village . Merci encore!

Source: https://habr.com/ru/post/fr473246/


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