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Text File  |  1991-04-28  |  10KB  |  268 lines

  1. A Contribution to the Mathematical Theory of Big Game Hunting
  2. =============================================================
  3.  
  4. Problem: To Catch a Lion in the Sahara Desert.
  5.  
  6. 1. Mathematical Methods
  7.  
  8. 1.1 The Hilbert (axiomatic) method
  9.  
  10. We place a locked cage onto a given point in the desert.  After that
  11. we introduce the following logical system:
  12.    Axiom 1: The set of lions in the Sahara is not empty.
  13.    Axiom 2: If there exists a lion in the Sahara, then there exists a
  14.             lion in the cage.
  15.    Procedure: If P is a theorem, and if the following is holds:
  16.               "P implies Q", then Q is a theorem.
  17.    Theorem 1: There exists a lion in the cage.
  18.  
  19. 1.2 The geometrical inversion method
  20.  
  21. We place a spherical cage in the desert, enter it and lock it from
  22. inside.  We then performe an inversion with respect to the cage. Then
  23. the lion is inside the cage, and we are outside.
  24.  
  25. 1.3 The projective geometry method
  26.  
  27. Without loss of generality, we can view the desert as a plane surface.
  28. We project the surface onto a line and afterwards the line onto an
  29. interiour point of the cage. Thereby the lion is mapped onto that same
  30. point.
  31.  
  32. 1.4 The Bolzano-Weierstrass method
  33.  
  34. Divide the desert by a line running from north to south. The lion is
  35. then either in the eastern or in the western part. Let's assume it is
  36. in the eastern part. Divide this part by a line running from east to
  37. west. The lion is either in the northern or in the southern part.
  38. Let's assume it is in the northern part. We can continue this process
  39. arbitrarily and thereby constructing with each step an increasingly
  40. narrow fence around the selected area. The diameter of the chosen
  41. partitions converges to zero so that the lion is caged into a fence of
  42. arbitrarily small diameter.
  43.  
  44. 1.5 The set theoretical method
  45.  
  46. We observe that the desert is a separable space.  It therefore
  47. contains an enumerable dense set of points which constitutes a
  48. sequence with the lion as its limit. We silently approach the lion in
  49. this sequence, carrying the proper equipment with us.
  50.  
  51. 1.6 The Peano method
  52.  
  53. In the usual way construct a curve containing every point in the
  54. desert. It has been proven [1] that such a curve can be traversed in
  55. arbitrarily short time.  Now we traverse the curve, carrying a spear,
  56. in a time less than what it takes the lion to move a distance equal to
  57. its own length.
  58.  
  59. 1.7 A topological method
  60.  
  61. We observe that the lion possesses the topological gender of a torus.
  62. We embed the desert in a four dimensional space.  Then it is possible
  63. to apply a deformation [2] of such a kind that the lion when returning
  64. to the three dimensional space is all tied up in itself. It is then
  65. completely helpless.
  66.  
  67. 1.8 The Cauchy method
  68.  
  69. We examine a lion-valued function f(z). Be \zeta the cage. Consider
  70. the integral
  71.  
  72.            1    [   f(z)
  73.         ------- I --------- dz
  74.         2 \pi i ] z - \zeta
  75.  
  76.                 C
  77.  
  78. where C represents the boundary of the desert. Its value is f(zeta),
  79. i.e. there is a lion in the cage [3].
  80.  
  81. 1.9 The Wiener-Tauber method
  82.  
  83. We obtain a tame lion, L_0, from the class L(-\infinity,\infinity),
  84. whose fourier transform vanishes nowhere.  We put this lion somewhere
  85. in the desert.  L_0 then converges toward our cage.  According to the
  86. general Wiener-Tauner theorem [4] every other lion L will converge
  87. toward the same cage.  (Alternatively we can approximate L arbitrarily
  88. close by translating L_0 through the desert [5].)
  89.  
  90. 2 Theoretical Physics Methods
  91.  
  92. 2.1 The Dirac method
  93.  
  94. We assert that wild lions can ipso facto not be observed in the Sahara
  95. desert.  Therefore, if there are any lions at all in the desert, they
  96. are tame. We leave catching a tame lion as an execise to the reader.
  97.  
  98. 2.2 The Schroedinger method
  99.  
  100. At every instant there is a non-zero probability of the lion being in
  101. the cage.  Sit and wait.
  102.  
  103. 2.3 The nuclear physics method
  104.  
  105. Insert a tame lion into the cage and apply a Majorana exchange
  106. operator [6] on it and a wild lion.
  107.  
  108. As a variant let us assume that we would like to catch (for argument's
  109. sake) a male lion. We insert a tame female lion into the cage and
  110. apply the Heisenberg exchange operator [7], exchanging spins.
  111.  
  112. 2.4 A relativistic method
  113.  
  114. All over the desert we distribute lion bait containing large amounts
  115. of the companion star of Sirius. After enough of the bait has been
  116. eaten we send a beam of light through the desert. This will curl
  117. around the lion so it gets all confused and can be approached without
  118. danger.
  119.  
  120. 3 Experimental Physics Methods
  121.  
  122. 3.1 The thermodynamics method
  123.  
  124. We construct a semi-permeable membrane which lets everything but lions
  125. pass through. This we drag across the desert.
  126.  
  127. 3.2 The atomic fission method
  128.  
  129. We irradiate the desert with slow neutrons. The lion becomes
  130. radioactive and starts to disintegrate. Once the disintegration
  131. process is progressed far enough the lion will be unable to resist.
  132.  
  133. 3.3 The magneto-optical method
  134.  
  135. We plant a large, lense shaped field with cat mint (nepeta cataria)
  136. such that its axis is parallel to the direction of the horizontal
  137. component of the earth's magnetic field. We put the cage in one of the
  138. field's foci. Throughout the desert we distribute large amounts of
  139. magnetized spinach (spinacia oleracea) which has, as everybody knows,
  140. a high iron content.  The spinach is eaten by vegetarian desert
  141. inhabitants which in turn are eaten by the lions.  Afterwards the
  142. lions are oriented parallel to the earth's magnetic field and the
  143. resulting lion beam is focussed on the cage by the cat mint lense.
  144.  
  145. [1] After Hilbert, cf. E. W. Hobson, "The Theory of Functions of a Real
  146.     Variable and the Theory of Fourier's Series" (1927), vol. 1, pp 456-457
  147. [2] H. Seifert and W. Threlfall, "Lehrbuch der Topologie" (1934), pp 2-3
  148. [3] According to the Picard theorem (W. F. Osgood, Lehrbuch der
  149.     Funktionentheorie, vol 1 (1928), p 178) it is possible to catch every lion
  150.     except for at most one.
  151. [4] N. Wiener, "The Fourier Integral and Certain of itsl Applications" (1933),
  152.     pp 73-74
  153. [5] N. Wiener, ibid, p 89
  154. [6] cf e.g. H. A. Bethe and R. F. Bacher, "Reviews of Modern Physics", 8
  155.     (1936), pp 82-229, esp. pp 106-107
  156. [7] ibid
  157. -- 
  158.  
  159. 4 Contributions from Computer Science.
  160.  
  161. 4.1 The search method 
  162.  
  163. We assume that the lion is most likely to be found in the direction to
  164. the north of the point where we are standing. Therefore the REAL
  165. problem we have is that of speed, since we are only using a PC to
  166. solve the problem.
  167.  
  168. 4.2 The parallel search method.
  169.  
  170. By using parallelism we will be able to search in the direction to the
  171. north much faster than earlier.
  172.  
  173. 4.3 The Monte-Carlo method.
  174.  
  175. We pick a random number indexing the space we search. By excluding
  176. neighboring points in the search, we can drastically reduce the number
  177. of points we need to consider. The lion will according to probability
  178. appear sooner or later.
  179.  
  180. 4.4 The practical approach.
  181.  
  182. We see a rabbit very close to us. Since it is already dead, it is
  183. particularly easy to catch. We therefore catch it and call it a lion.
  184.  
  185. 4.5 The common language approach.
  186.  
  187. If only everyone used ADA/Common Lisp/Prolog, this problem would be
  188. trivial to solve.
  189.  
  190. 4.6 The standard approach.
  191.  
  192. We know what a Lion is from ISO 4711/X.123. Since CCITT have specified
  193. a Lion to be a particular option of a cat we will have to wait for a
  194. harmonized standard to appear. $20,000,000 have been funded for
  195. initial investigastions into this standard development.
  196.  
  197. 4.7 Linear search.
  198.  
  199. Stand in the top left hand corner of the Sahara Desert.  Take one step
  200. east.  Repeat until you have found the lion, or you reach the right
  201. hand edge.  If you reach the right hand edge, take one step
  202. southwards, and proceed towards the left hand edge.  When you finally
  203. reach the lion, put it the cage.  If the lion should happen to eat you
  204. before you manage to get it in the cage, press the reset button, and
  205. try again.
  206.  
  207. 4.8 The Dijkstra approach:
  208.  
  209. The way the problem reached me was: catch a wild lion in the Sahara
  210. Desert. Another way of stating the problem is:
  211.  
  212.         Axiom 1: Sahara elem deserts
  213.         Axiom 2: Lion elem Sahara
  214.         Axiom 3: NOT(Lion elem cage)
  215.  
  216. We observe the following invariant:
  217.         
  218.         P1:     C(L) v not(C(L))
  219.  
  220. where C(L) means: the value of "L" is in the cage.
  221.  
  222. Establishing C initially is trivially accomplished with the statement
  223.  
  224.         ;cage := {}
  225.  
  226. Note 0: 
  227. This is easily implemented by opening the door to the cage and shaking
  228. out any lions that happen to be there initially.
  229. (End of note 0.)
  230.  
  231. The obvious program structure is then:
  232.  
  233.         ;cage:={}
  234.         ;do NOT (C(L)) ->
  235.                 ;"approach lion under invariance of P1"
  236.                 ;if P(L) ->
  237.                         ;"insert lion in cage"
  238.                  [] not P(L) ->
  239.                         ;skip
  240.                 ;fi
  241.         ;od
  242.  
  243. where P(L) means: the value of L is within arm's reach.
  244.  
  245. Note 1: 
  246. Axiom 2 esnures that the loop terminates.
  247. (End of note 1.)
  248.  
  249. Exercise 0:
  250. Refine the step "Approach lion under invariance of P1".
  251. (End of exercise 0.)
  252.  
  253. Note 2: 
  254. The program is robust in the sense that it will lead to
  255. abortion if the value of L is "lioness".
  256. (End of note 2.)
  257.  
  258. Remark 0: This may be a new sense of the word "robust" for you.
  259. (End of remark 0.)
  260.  
  261. Note 3: 
  262.  
  263. From observation we can see that the above program leads to the
  264. desired goal. It goes without saying that we therefore do not have to
  265. run it.
  266. (End of note 3.)  
  267. (End of approach.)
  268.