Fakultät für Mathematik. Einladung. Weihnachtsvorlesung.

Ähnliche Dokumente
H mm. H mm

Berechnung von Teilmengen

Online-Anhang. Instruktionen für die Probanden

Online - Team Wettbewerb 2013

Vorlesung 2a. Diskret uniform verteilte Zufallsvariable

Wirtschaftspolitik. Übung 4 - Medianwählermodell

Google/Facebook/Amazon: mathematisches Geheimnis von BIG DATA

Aufgabe 1: Betrachtet werde das Matrixspiel mit der Auszahlungsmatrix a. 1. Für welche Werte von a gibt es ein Nash sches Gleichgewicht?

Mathematik für Biologen

Druckrohre DN PN 6, 10

Durch welches 3-Tupel wird die Umkehrfunktion von p = (2, 3, 1) dargestellt?

Unterrichtsplanung zur Einführung des Binomialkoeffizienten und der Binomialverteilung

S P E C T R A K T U E L L FPÖ ODER BZÖ: IST DAS DIE FRAGE? 7/05. I:\PR-ARTIK\Aktuell05\07_BZOE_FPOE\Deckbl-Aktuell.doc

Übungen zu Wahrscheinlichkeitstheorie Judith Kloas, Wolfgang Woess, Jonas Ziefle SS 2016

Pflege.Macht.Politik! Herausforderungen und Wege. Referent: Univ.-Prof. Dr. Frank Weidner

Vollständige Induktion. Analysis I. Guofang Wang. Universität Freiburg

Brückenkurs Mathematik. Jörn Steuding (Uni Würzburg), 10. Februar 2018

Kritische Theorie (u.a. Horkheimer, Marcuse, Adorno..., Habermas)

7 Das Zählen von Objekten. Themen: Teile und Herrsche Zählen durch Bijektion

Aufbau einer Rede. 3. Zweite Rede eröffnende Regierung - (gegebenenfalls Erläuterung zum Antrag) - Rebuttal - Weitere Pro-Argumente erklären

3. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeit

Kapitel 1: Grundbegriffe

Es gibt 11 gleichwahrscheinliche Ergebnisse von Augensummen beim Wurf mit zwei

Binomischer Lehrsatz. Gymnasium Immensee Vertiefungskurs Mathematik. Bettina Bieri

Landtagswahl in Baden-Württemberg

Wahlen, Macht und Mathematik

Die Sprache der Mathematik

Binomialkoeffizient. Gymnasium Immensee Stochastik, 5. Klassen. Bettina Bieri

Gewinn/ Verlust SPD 40,9% + 4,5% CDU/CSU 35,1% - 6,3% Grüne 6,7% - 0,6% FDP 6,2% - 0,7% PDS 5,1% + 0,7% andere 5,9% + 2,3%

Sachrechnen/Größen WS 14/15-

Politik und politisches System

Mathematik 1 Übungsserie 3+4 ( )

Kombinatorik. Hallo Welt Philip Kranz. 12. Juli Philip Kranz () Kombinatorik 12. Juli / 47

Hallo Welt für Fortgeschrittene

Vorlesung 2a. Diskret uniform verteilte Zufallsvariable. (Buch S. 6-11)

Intransitive Würfel Lösungen

5. Parteihochburgen und Wahlbeteiligung in der Landeshauptstadt Hannover

Prof. Dr. Werner Smolny Sommersemester 2006 Dr. Ralf Scherfling. Staatsversagen

Pflege.Macht.Politik! Herausforderungen und Wege Univ.-Prof. Dr. Frank Weidner Köln, Vallendar

Zahlen 25 = = 0.08

Wie man beim Roulette immer gewinnt...

WS 2014/15 Diskrete Strukturen Kapitel 3: Kombinatorik (2)

Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Mathematik II Lösungsvorschlag

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2015/16

Religiöse Gedanken beeinflussen das Strafverhalten

01. Zahlen und Ungleichungen

Abiturvorbereitung Stochastik. neue friedländer gesamtschule Klasse 12 GB Holger Wuschke B.Sc.

Vorlesung Diskrete Strukturen Die Sprache der modernen Mathematik

Kapitel 1 Mengen. Kapitel 1 Mengen. Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 25

Gemeinschaft und Staat. Andreas Blumer, Daniel Gradl, Manuel Ochsner, Serge Welna

Leseprobe zum Download

Der Binomische Lehrsatz, die Binomialkoeffizienten und das PASCALsche Dreieck

Grundkurs Mathematik I

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Mengen)

DEUTSCHE ÜBER UNGARN und UNGARN ÜBER DEUTSCHLAND

von Zahlenfolgen, die bei Gebietsteilungsproblemen

Teilhabe im/durch das SGB II (und III)

In sieben Fragen zur Kommunalwahl. sie haben die wahl. landeszentrale für politische bildung

Set di carte»it:europawahl Ergebnisse der Parteien«it:stimmenanteil SPÖ (%)

WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 3: Kombinatorik (1)

Die Opposition im 18. Deutschen Bundestag

5. KLASSENARBEIT MATHEMATIK G9A

Die Anfänge der Mathematik als Wissenschaft Logik und Geometrie im antiken Griechenland (I) 2010 Prof. Dr. Fridtjof Toenniessen

Wahlanalyse BundespräsidentInnenwahl 2010

Discrete Probability - Übung

Partei: CDU SPD GRÜNE mehrere Parteien gleich stark

NiedersachsenTREND Oktober 2017 Eine Studie im Auftrag der ARD

Definition: Die Menge der Imputationen ist die Menge I aller Nutzenallokationen, die erreichbar und individuell rational sind.

Schleswig-Holstein Wahlbeteiligung 1

MATHEMATIK WETTBEWERB RHEINLAND-PFALZ

Zufallsauswahlen aus endlichen Grundgesamtheiten

Lettland hat gewählt Partei von Ministerpräsident Kalvitis ist Wahlsieger

Binomischer Satz. 1-E Vorkurs, Mathematik

Analyse der Wahlen zu den Bezirksversammlungen in Hamburg am 25. Mai 2014

Mathematik für Biologen

а :

Rede des Preisträgers. Meine sehr verehrten Damen und Herren,

Konflikte lösen. Education and Work Reading & Writing Level B1 GER_B R

Kurzanalyse Europawahl Amtliches Endergebnis in München

Zentrale Abschlussprüfung 10. Mathematik (A) Hauptschule/Gesamtschule

Beispiellösungen zu Blatt 43

Tabelle 1: Ergebnisse der Wahlen zum Deutschen Bundestag seit * CDU/CSU 43,8 (36,7/7,1)

Max Weber: 8 Begriff des Kampfes

Kapitel 1. Grundlagen

Carl von Clausewitz: Vom Kriege. 1. Buch: Über die Natur des Krieges

Mögliche Auswirkungen der Landtagswahlen in 2011 auf die Mehrheitsverhältnisse im Bundesrat (Prognose vom )

Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende

Mathematischer Vorkurs MATH

Wer kann hier eigentlich mit wem?

INTERVENTION AUSBRUCH AUS DEM TEUFELSKREIS DES MOBBING

Klausur: Ökonomische Theorie der Politik Termin: Prüfer: Univ.-Prof. Dr. J. Grosser. Maximale Punktzahl. Summe 100.

Tutorium: Diskrete Mathematik

Mathematik für Biologen

3. Kombinatorik Modelltheoretische Wahrscheinlichkeiten Regeln der Kombinatorik

Aufgabe 1. Übung Wahrscheinlichkeitsrechnung Markus Kessler Seite 1 von 8. Die Ereignisse A, B und C erfüllen die Bedingungen

Klimawandel: Was kostet ein Tornado?

Fragebogen zur Mitarbeit bei der TS Stuttgart e.v.

Transkript:

Fakultät für Mathematik Einladung Weihnachtsvorlesung www.tu-chemnitz.de/mathematik

Im Wichtel-Parlament Politische Machtspiele aus mathematischer Sicht Vladimir Shikhman Technische Universität Chemnitz Fakultät für Mathematik Professur für Wirtschfatsmathematik / 25

WICHTEL Anmutig und schalkhaft sind Nixen und Elfen; Nicht so die Erdgeister, sie dienen und helfen Treuherzig den Menschen. Ich liebte zumeist Die welche man Wichtelmännchen heißt. - Heinrich Heine, 797-856 - Wichtelmännchen sind immer fröhlich und zu jeder Art von Scherzen aufgelegt, die niemandem schaden und immer für Heiterkeit sorgen. Sie beschenken gerne die Menschen und besonders denen, die viel Leid ertragen müssen, erleichtern sie gerne das Leben. Wichtelmännchen arbeiten mindestens zu zweit. Sie sind keine Einzelgänger, aber Familien gründen sie auch nicht. 2 / 25

PARTEIENLANDSCHAFT SCHWARZ ROT MAGENTA GRÜN 3 / 25

WICHTEL-PARLAMENT Parteien Stimmen Prozente SCHWARZ 30 49 % ROT 93 3 % MAGENTA 64 0 % GRÜN 63 0 % Insgesamt: Entscheidung: 630 Stimmen mehr als 35 Stimmen Wie ist die MACHTVERTEILUNG? z.b. Ist ROT dreimal mächtiger als MAGENTA? Aber MAGENTA kann den SCHWARZEN genauso wie ROT helfen... 4 / 25

MACHT Jede Chance, innerhalb einer sozialen Beziehung den eigenen Willen auch gegen Widerstreben durchzusetzen, gleichwie, worauf diese Chance beruht. - Max Weber, 864-920 - Macht entspringt der menschlichen Fähigkeit, nicht nur zu handeln oder etwas zu tun, sondern sich mit anderen zusammenzuschließen und im Einvernehmen mit ihnen zu handeln. - Hannah Arendt, 906-975 - MACHTVERTEILUNG VIA KOALITIONSBILDUNG 5 / 25

KOALITIONEN SCHWARZ Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 R R, M M R, G R, M, G G M, G 3 3 Anzahl von Koalitionen Wie wahrscheinlich sind Koalitionen? Welchen Koalitionen kann SCHWARZ entscheidend helfen? 6 / 25

WAHRSCHEINLICHKEIT DER KOALITIONEN SCHWARZ Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 R R, M M R, G R, M, G G M, G 3 3 Anzahl von Koalitionen Wähle mit gleicher Wahrscheinlichkeit: Anzahl von Koalitionspartnern s aus 0,, 2, 3 /4 s-elementige Koalition s = 0 2 3 /3 /3 7 / 25

WAHRSCHEINLICHKEIT DER KOALITIONEN SCHWARZ Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 R R, M M R, G R, M, G G M, G /4 /2 /2 /4 Warscheinlichkeit von Koalitionen Wähle mit gleicher Wahrscheinlichkeit: Warscheinlichkeit von Koalitionen s aus 0,, 2, 3 /4 s-elementige Koalition s = 0 2 3 /3 /3 8 / 25

ENTSCHEIDENDE KOALITIONEN SCHWARZ Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 R R, M M R, G R, M, G G M, G /4 /2 /2 /4 Warscheinlichkeit von Koalitionen SCHWARZ hilft einer Koalition S entscheidend, falls S verliert alleine weniger als 36 Stimmen S gewinnt mit SCHWARZ mehr als 35 Stimmen 9 / 25

MACHT VON SCHWARZ SCHWARZ Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 R R, M M R, G R, M, G G M, G /4 /2 /2 /4 Warscheinlichkeit von Koalitionen /2 + /2 + /2 + /2 + /2 + /2 = /2 0 / 25

MACHT VON ROT ROT Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 S S, M M S, G S, M, G G M, G /4 /2 /2 /4 Warscheinlichkeit von Koalitionen /2 + /2 = /6 / 25

MACHT VON MAGENTA MAGENTA Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 S S, R R S, G S, R, G G R, G /4 /2 /2 /4 Warscheinlichkeit von Koalitionen /2 + /2 = /6 2 / 25

MACHT VON GRÜN GRÜN Anzahl von Koalitionspartnern 0 2 3 S S, R R S, M S, R, M M R, M /4 /2 /2 /4 Warscheinlichkeit von Koalitionen /2 + /2 = /6 3 / 25

MACHT IM WICHTEL-PARLAMENT Parteien Stimmen Prozente Macht SCHWARZ 30 49 % /2 ROT 93 3 % /6 MAGENTA 64 0 % /6 GRÜN 63 0 % /6 KONSEQUENZEN: Wichtelmännchen sind politisch zweigeteilt in SCHWARZ einerseits und ROT, MAGENTA, GRÜN andererseits ROT, MAGENTA und GRÜN haben die gleiche Macht 4 / 25

SHAPLEY-SHUBIK-INDEX Parteien,..., n, Koalitionen S {,..., n} m i def = S verliert S {i} gewinnt p S (i) = n ( n S p S (i) }{{} Wahrscheinlichkeit ) wähle Kardinalität s aus {0,,..., n } wähle Koalition S mit Kardinalität S = s 5 / 25

SHAPLEY-SHUBIK-INDEX Parteien,..., n, Koalitionen S {,..., n} m i = S verliert S {i} gewinnt p S (i) }{{} Wahrscheinlichkeit p S (i) = n ( n S ) = S )! S!(n S )! S!(n = n (n )! n! Fakultät : k! def = 2 k Binomialkoeffizient : ( n k ) def = n! k!(n k)! 6 / 25

DREIECK VON PASCAL ( n S n ) p S (i) = n S ( n S 2 3 3 4 6 4 hohe Wahrscheinlichkeit für kleine und große Koalitionen Suche nach wenigen eigener Wille : Max Weber Anschluß an viele Einvernehmen : Hannah Arendt ) 7 / 25

ZERSPLITTERUNG I Parteien Stimmen GROSS m klein klein m Insgesamt: Entscheidung: 2m Stimmen mehr als m Stimmen 8 / 25

ZERSPLITTERUNG I Parteien Stimmen Macht GROSS m m m+ klein 2 m(m+) klein m 2 m(m+) Insgesamt: Entscheidung: 2m Stimmen mehr als m Stimmen 9 / 25

ZERSPLITTERUNG I Parteien Stimmen Macht GROSS m m m+ klein 2 m(m+) klein m 2 m(m+) TENDENZ für m : Macht von GROSS = m m+ Macht von {klein,..., klein m } = 2 m(m+) = 2 m+ 0 20 / 25

ZERSPLITTERUNG I Parteien Stimmen Macht GROSS m m m+ klein 2 m(m+) klein m 2 m(m+) TENDENZ für m : Macht von GROSS = m m+ Macht von {klein,..., klein m } = 2 m(m+) = 2 m+ 0 DIKTATUR EINER GROSSEN PARTEI 2 / 25

ZERSPLITTERUNG II Parteien Stimmenanteile GROSS 3 GROSS 2 3 klein 3(n 2) klein n 2 3(n 2) Insgesamt: Entscheidung: Stimmenanteil mehr als 2 der Stimmen 22 / 25

ZERSPLITTERUNG II Parteien Stimmenanteile Macht GROSS 3 GROSS 2 3 klein 3(n 2) klein n 2 3(n 2) n 4(n ) n 4(n ) 2(n ) 2(n ) Insgesamt: Entscheidung: Stimmenanteil mehr als 2 der Stimmen 23 / 25

ZERSPLITTERUNG II Parteien Stimmenanteile Macht GROSS 3 GROSS 2 3 klein 3(n 2) klein n 2 3(n 2) n 4(n ) n 4(n ) 2(n ) 2(n ) TENDENZ für n : Macht von GROSS oder GROSS 2 = n 4(n ) 4 Macht von {klein,..., klein n 2 } = 2(n ) = n 2 2(n ) 2 24 / 25

ZERSPLITTERUNG II Parteien Stimmenanteile Macht GROSS 3 GROSS 2 3 n 4(n ) n 4(n ) TENDENZ für n : klein 3(n 2) klein n 2 3(n 2) Macht von GROSS oder GROSS 2 = 2(n ) 2(n ) n 4(n ) 4 Macht von {klein,..., klein n 2 } = 2(n ) = DIKTATUR VIELER KLEINER PARTEIEN n 2 2(n ) 2 25 / 25