“三個(gè)臭皮匠，頂個(gè)諸葛亮”

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這個(gè)例子估計(jì)有很多人之前看到過，我是在高二時(shí)學(xué)概率那段時(shí)間在一本課外書上看到的。

這里面隱藏的數(shù)學(xué)模型是：

做一個(gè)決策，有兩種方案，問哪種的成功的概率大。

1、由一個(gè)一流的人才來決定，他正確的概率是75%。

2、由三個(gè)二流的人才來覺得，他們正確的概率都為70%

第一種方案正確的概率是p(1)=70%，

第二種方案正確的概率有三種情況，即三個(gè)人ABC都正確的概率+AB正確C錯誤的概率+AC正確B錯誤概率+BC正確C錯誤概率

p(2)=70%*70%*70%+3(70%*70%*30%)

=78.4%>p(1)

“這句話信息量好大”

這是網(wǎng)上比較流行的一個(gè)回復(fù)，往往用來說明一件事或一句話很內(nèi)涵。比如“自從室友交了女朋友，寢室網(wǎng)速都變快了。”這個(gè)你就可以回復(fù)“信息量好大”。那么到底信息量大在哪，是不是一句話字?jǐn)?shù)越多信息量就越大？或者說如何量化的來度量信息量呢？

1948年，著名的科學(xué)家香農(nóng)提出了信息熵，解決了對信息度量的問題。信息熵能夠反映知道一個(gè)事件的結(jié)果后平均會給你帶來多大的信息量。如果某個(gè)事件發(fā)生的概率為p，那么當(dāng)你知道他確實(shí)發(fā)生后你所獲得的信息量就為-log(p)。簡單通俗來說一條信息的信息量的大小，就等于不確定性的多少。

來比較下這兩句話哪句信息量大：

”自從室友交了女朋友，寢室網(wǎng)速都變快了。”

”自從室友交了女朋友，他經(jīng)常不在寢室了。”

因?yàn)榍鞍刖涠家粯?#xff0c;所以來比較后半句的信息量。

第一句話，網(wǎng)速為什么會變快了？或許說明室友經(jīng)常不在寢室了，或許又可以說明之前室友在寢室經(jīng)常看電影所以導(dǎo)致網(wǎng)速不快，看什么電影？或許又可以說明是經(jīng)常在看泥轟國動作片。總之，不確定性太多，所以信息量好大。-log(p(不在寢室))-log(p(看電影))-log(p(電影是泥轟國動作片))。-log(p)都是正數(shù)。相比之下，第二句話也是相同的字?jǐn)?shù)，但信息量就小得多。-log(p(不在寢室))。當(dāng)然，這不完全是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)證明，感興趣的同學(xué)可以建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型分析，這里只是拋磚引玉。

“漢語是世界上最簡潔的語言”

這句直觀的感受同樣也是可以用數(shù)學(xué)來證明的。采集一批相同字?jǐn)?shù)的中文和其他語言的樣本，計(jì)算信息熵和冗余度不難得出結(jié)論。過程可以參看《數(shù)學(xué)之美》一書，就不在這長篇大論了。太多公式了立馬分分鐘掉關(guān)注。這樣的例子還有很多，有興趣你可以留心收集一下。

寫到這里忍不住又回過頭來吐槽一下“三個(gè)臭皮匠，頂個(gè)諸葛亮”這句話。這句話原話是“三個(gè)裨將，頂個(gè)諸葛亮”，裨將在古代的地位相當(dāng)于現(xiàn)在的副總裁二把手，演變到后來人們?yōu)榱送怀鰣F(tuán)隊(duì)的作用就變成了“皮匠”，這個(gè)還不足以突出，所以前面又加個(gè)“臭”字。效果相當(dāng)于單說一個(gè)”傻逼“已不足以滿足你的情緒的時(shí)候可以成“臭傻逼”，仿佛把團(tuán)隊(duì)成員講得越渣就越能體現(xiàn)出團(tuán)隊(duì)的偉大出來。但事實(shí)上在企業(yè)中三個(gè)二流人才真能頂?shù)眠^一個(gè)一流人才嗎？不見得。通常是一個(gè)一流能做極致的一件事30個(gè)二流一起做出來照樣是二流。

所以企業(yè)中往往是這樣的：

二流+二流=兩個(gè)二流

一流+二流=兩個(gè)二流

一流+一流=兩個(gè)超一流

—THE END—

來源：數(shù)學(xué)加油吧

編輯?∑Gemini

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總結(jié)

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