고기는 12:00.05:30에 시작합니다. 어, 아니요, 정사각형은 점으로 "만들어진" 것이 아닙니다. 그것은 그 점들을 *포함*합니다. 점은 그 (기존) 정사각형 내부의 특정 위치를 표시할 뿐입니다. 점만으로 정사각형의 면적을 만들 수는 없습니다. 점 자체로는 면적이 없기 때문입니다!!! 면적은 더 작은 (예: 단위) 면적에서만 만들 수 있습니다. 그렇지 않으면 클리포드 대수 등에서 스칼라, 벡터, 의사 벡터, 의사 스칼라 사이에 차이가 없을 것입니다. 우리가 그 차원을 구분하는 데는 이유가 있겠죠? :P 그 진술의 우스꽝스러움은 그가 이러한 점들의 확률의 합을 쓰는 06:10에서 잘 드러납니다. 그는 이전 강의에서 점의 확률은 0이라고 말했습니다(면적이 없고 이 모델에서는 면적 = 확률이라고 가정했기 때문입니다). 그는 이 강의에서 이 가정을 다시 언급했습니다. 따라서 우리는 실제로 *여기서 0을 더하고 있습니다*! 그리고 우리는 0을 더해도 긍정적인 결과(이 경우: 1)를 얻을 수 없습니다. 아무리 많은 0을 더하더라도(10, 100 또는 무한히 많을 수 있음) 말입니다. 따라서 이 방정식의 오른쪽은 왼쪽과 같을 수 없고 전체 방정식은 거짓입니다.06:40 아니요, 실수는 이 지점에 없습니다. 실제 면적을 더하는 한 합집합은 괜찮습니다. 실수는 점이 면적을 가질 수 있다고 가정하는 데 있습니다. :P07:20 물론 가능합니다! 칸토어의 대각화 논증이 한 예입니다. 또 다른 예는 힐베르트의 공간 채우기 곡선입니다. 간단히 말해서, 표면과 공간의 점을 선에 꿰어 정렬하는 방법이 있습니다. 다시 말해, 표면(또는 공간)의 점을 선에 매핑하는 함수가 있습니다. 그리고 이것은 이 논증의 문제가 아니라는 또 다른 증명입니다. "점은 면적을 갖는다"는 가정은 .17:20 B의 확률이 0이라면 우리는 스스로 모순되는 것입니다. 왜냐하면 "P(A|B)"의 "|B"는 B가 *확실히* 발생했다는 것을 의미하기 때문입니다. 그러므로 0이 될 수 없습니다! "B가 발생했다"는 진술 자체가 이 확률이 0이 _아님_을 의미하며, 우리는 그것을 분모에 넣어도 됩니다. 논리, Mr. Titskills :P####[]