找到夢中情人的機率

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編按:數學家漢娜‧弗萊,在《數學的戀愛應用題》中透過自己的數學專業,教你如何利用算式計算出愛情裡的各種機會。

撇開每個人各自的怪癖,很少人會放棄體驗浪漫愛情的機會。也許形式不同,但是我們都各自追尋長久的幸福。學習如何吸引並留住夢中情人,是追尋幸福的重要部分,但是在那之前,你必須先找到那個投入情感的特殊對象。

體驗過單身生活的人都知道,光是要找到那個特殊對象,有時就像不可能的任務。連續幾年,約會老是碰到無聊宅男或神經質女,我們可能會沮喪失望,覺得命運老是跟我們作對。還有人會告訴你,你的絕望感是有憑有據的。事實上,長年單身的數學家彼得.巴克斯在2010 年算出一個結論:整個銀河系的外星文明數量,比他可能約會的對象還多。

不過,事情可能不是乍看之下這麼絕,即使不是人人都合我們的品味,但是,地球上畢竟有70 億人口。運用巴克斯的方法,計算你求得另一半的機率,尤其你會明白,為什麼標準放寬一點,更容易在地球上找到真愛。巴克斯的論文《為什麼我沒有女朋友》中,他利用科學家計算「為什麼外星人還未造訪地球」的公式,來計算有多少女性符合他設定的女友標準。

巴克斯的公式是以原創者法蘭克.德雷克命名,那個公式的目的,是估算銀河系裡外星智慧生物的數量。方法很簡單:德雷克把題目拆解成較小的組成單位,首先算出銀河系裡恆星形成的平均速度,再看那些恆星中,有多少比例伴隨著行星;而那些行星中,有多少行星能讓生物生存;最後,那些文明中,有能力研發技術,把他們存在的訊號釋放到太空中的又有多少。

德雷克的公式是利用科學家熟悉的一種技巧來分解估計值,亦即用許多小型的合理推測,取代一個很大的預測。用這種技巧得出的估計值,可能非常非常接近真正的答案,因為每個估算的誤差都可能彼此相抵1。雖然最後幾步仍有些爭議,但是科學家根據每一步選擇的數值估計,現在認為銀河系裡約有一萬個外星文明。這可不是科幻小說,科學家真的相信有外星生物存在。

當然,這個技巧也可以套用在巴克斯的估算上,估算有多少聰明又得體的女性是他的理想交往對象。估算的概念是一樣的:把問題拆解得更小、再小,直到可以做出合理的估算。

以下是巴克斯的交友標準:

1. 有多少女性住在我附近?(倫敦→ 400 萬名女性)

2. 那些女性中,有多少比例在適合交往的年齡區間?(20%→ 80 萬名女性)

3. 那些女性中,有多少比例可能是單身的?(50%→ 40 萬名女性)

4. 那些女性中,有多少比例有大學學歷?(26%→ 104,000 名女性)

5. 那些女性中,我可能有興趣的比例是多少?(5%→ 5,200 名女性)

6. 那些女性中,可能對我有興趣的比例是多少?(5%→ 260 名女性)

7. 那些女性中,有多少人可能和我處得來?(10%→ 26 名女性)

所以,到最後全世界只剩26 名女性可能和他交往。也就是說,銀河系的外星文明數量,是巴克斯可能交往人數的400 倍。我個人是覺得巴克斯有點挑剔。事實上,他認為他認識的女性中,只有10%跟他處得來,而且其中只有5%是他有興趣約出去的。這表示他必須認識200 個女人,才能找到一個同時符合那兩個條件的對象,而且還沒考慮到那個女人是否對他有興趣。我覺得有放寬一點的空間,也許數字應該比較像下面這樣:

1. 有多少女性住在我附近?(倫敦→ 400 萬名女性)

2. 那些女性中,有多少比例在適合交往的年齡區間?(20%→ 80 萬名女性)

3. 那些女性中,有多少比例可能是單身?(50%→ 40 萬名女性)

4. 那些女性中, 多少比例有大學學歷?(26%→ 104,000 名女性)

5. 那些女性中,我可能有興趣的比例是多少?(20%→ 20,800 百名女性)

6. 那些女性中,可能對我有興趣的比例是多少?(20%→ 4,160 名女性)

7. 那些女性中,有多少人可能和我處得來?(20%→ 832 名女性)

這樣算下來,倫敦就有近1000 名可能的對象了,我覺得這樣算比較合理。

不過,還有另一個問題。如果巴克斯可以稍微放寬其他的標準,就有更多的對象可以考慮了。事實上,巴克斯只要不是那麼堅持未來的女友一定要有大學學歷,潛在的人數可以馬上翻四倍。如果他願意把搜尋的範圍放寬到倫敦以外,可能的女性人數又會暴增。

事實上,單身男女想找可能的對象時,常加入各種絕對要有或絕對不行的條件,大幅降低了找到對象的機率。我有一位好友拒絕了某位原本很有機會交往的男士,只因為那位男士穿著黑皮鞋配牛仔褲去約會。我另一位好友則是堅持,他沒辦法跟愛用驚嘆號的女人交往!

你想想,我們還有多少朋友堅持不跟不夠上進、不夠美麗、不夠有錢的人交往?

表面上條件好,並不表示感情就能長長久久。沒必要把擇偶對象侷限在完全符合條件的人身上,因為那樣做等於為自己設下不可能的任務。你只要挑兩三個真正重要的條件,多給別人一點機會,結果可能超乎你想像的好。

 

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