On partial information retrieval: the unconstrained 100 prisoner problem
On partial information retrieval: the unconstrained 100 prisoner problem
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关于部分信息检索：无约束的 100 名囚犯问题
DOI：
10.1007/s00236-022-00436-y
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0.6
通讯作者：
Wong, Tian An
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lodato, Ivano;Shekatkar, Snehal M.;Wong, Tian An
我们考虑经典的100囚犯问题及其变体的推广，包括空盒子，其中一个团队的获胜概率取决于尝试的次数，以及获胜者的数量。我们称之为无约束的100人问题。在介绍了3类主要策略之后，我们定义了各种“混合”策略，并量化了它们的获胜效率。当没有分析结果时，我们利用蒙特卡罗模拟来高精度地估计获胜概率。根据得到的结果，我们推测除了经典（约束）问题中获胜概率最大化的策略外，所有策略在弱条件下都收敛于参与者数量或空盒子的随机策略。最后，我们评论了我们的结果在理解信息检索过程中的可能应用，例如生物体中的“记忆”。
We consider a generalization of the classical 100 prisoner problem and its variant, involving empty boxes, whereby winning probabilities for a team depend on the number of attempts, as well as on the number of winners. We call this the unconstrained 100 prisoner problem. After introducing the 3 main classes of strategies, we define a variety of ‘hybrid’ strategies and quantify their winning-efficiency. Whenever analytic results are not available, we make use of Monte Carlo simulations to estimate with high accuracy the winning probabilities. Based on the results obtained, we conjecture thatallstrategies, except for the strategy maximizing the winning probability of the classical (constrained) problem, converge to the random strategy under weak conditions on the number of players or empty boxes. We conclude by commenting on the possible applications of our results in understanding processes of information retrieval, such as “memory” in living organisms.
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