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戴上數學眼鏡看雍正王朝

賴 以威
・2014/02/18 ・2177字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 474 ・五年級

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人類與生俱來的慾望清單裡,少不了「權力」這項。

戴上數學眼鏡看雍正王朝_Pansci
Photo Credit:epSos.de

擁有權力,就能得到自己想要的任何事物。有些人為了權力甘願放棄一切,曹丕放棄了兄弟之情,逼曹植七步成詩。留下了「本是同根生,相煎何太急」的千古名言,道盡權力之下,一切都可被犧牲的感嘆。曹家兄弟兩個人的權力鬥爭就如此險惡,規模大一點的宮廷戲碼,動輒十幾位妃子的後宮,或十幾位阿哥的爭嗣,你來我往、合縱連橫,更是精彩萬分。從每隔幾年雍正就得被請出來一次,就可以看見這種權力鬥爭的劇情有多麼吸引人。坊間還會順勢推出許多《XX王朝教你的八十八件事》、《你沒看懂的XX傳》,進一步撈錢分析劇中人物的言行舉止,讓我們了解到許多看起來不起眼的動作,其實都牽扯到權力的操作、分配。

這樣的分析,請容許數學也參一腳。

 

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假設今天皇阿瑪生日,五位阿哥決定合送一份禮物。要是這五位阿哥出的黃金都相同,每個人擁有一樣的決定權,唯有超過3人贊成,才能拍板定案要送啥。

但要是出資不同,每位阿哥說話的份量就不一樣了。

其中,四爺數學特別好,他想買一本流傳在夷洲的超有趣數學科普書,讓皇阿瑪喜歡上數學,關係可以更拉近一點。真是一位聰明的阿哥,應該要讓他當太子的。

因為這本書很稀有,又真的非常有趣,一時洛陽紙貴,定價高達100兩黃金,四爺為了達成目的,決定多出一些錢。

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他巧妙地跟大家說:「我們湊個 100 兩黃金,我多出一點無所謂,36 兩。其他剩下來的餘額,各位兄弟就平攤吧。」

於是出資結果為 ($36,$16,$16,$16,$16)。

這步棋下的非常高明,完美有效地利用了金錢換取權力。再解釋清楚一點,在四爺出資 36 兩的情況下,他只需要拉攏任意一位盟友,就擁有了36+16=52 的過半票數,可以買任何想要的東西。但要是四爺稍微小氣點,數學差一點,只肯出到 32 兩黃金,在出資情形($32,$17,$17,$17,$17)時,四爺想買數學書還得尋求至少2位阿哥的同意 (四爺加任何1人也只有49票),得超過 3 人才能夠通過表決,跟每人出 20 兩時的狀況相同。也就是說,四爺多出的12 兩都拿去打水瓢了,一點意義也沒有。要是其他三位阿哥決定拿這筆錢去買一個馬桶蓋,他也只能摸摸鼻子答應。

權力的關鍵不僅在於誰出多少,更重要的是,誰能影響過半

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比起擁有的票數多寡,有一種更精準的量化方式表示每位投票人的實質權力,稱之為「Shapley–Shubik 權力指數」:針對贊成與反對的投票,越容易左右結果的人,Shapley–Shubik 權力指數越高。

舉例來說,有四位投票者 A、B、C、D 分別握有 2 票、5 票、3 票、3 票。總票數為 13 票,7 票過半。如果今天 A 先投下贊成票,當 B 投下贊成票時票數會過半,B 就是所謂的「權力者」,只要權力者贊成,就能決定結果,喊水會結凍,就算 C 跟 D 要反對也來不及。

在此我們不考慮 C 跟 D 會霸占主席台的狀況,儘管這在台灣的宮廷戲碼中不會不常見。

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另一種狀況,A 先投贊成票(2),接著 C 投贊成票(2+3),但依然不過半,所以沒人會在意 C,但下一位投票者一出場氛圍就不同了,因為只要他贊成,就過半,這人才是x權力者。

權力者不只由投票順序決定,和每個人手中握有的票數也有關。

權力指數的計算方式是,考慮所有依序投票的排列結果,好比有三位投票者A、B、C,即會有六種不同的順序,ABC、ACB、BAC、BCA、CAB、CBA。再統計這麼多投票順序之中,每位投票者成為「權力者」的次數,除以總數,即是每個人的權力指數。

 

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計算($32,$17,$17,$17,$17)跟($20,$20,$20,$20,$20)這兩種狀況的權力指數,結果都是(20%,20%,20%,20%,20%),如同前面的討論,雖然四爺多出錢,但要決定一樣禮物時,還是得獲得3人以上的支持,5 個人的權力指數一模一樣,並沒有因為一個人多出錢而權力傾斜。

但在($36,$16,$16,$16,$16)時,我們列幾種順序:(紅色為權力者)

36→16→16→16→16

16→36→16→16→16

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16→16→36→16→16

16→16→16→36→16

16→16→16→16→36

5 種順序面有 3 種順序,出 36 兩黃金的四爺都是權力者,因此他的權力高達 3/5=60 %。其餘4人平分剩下的 40 %,權力指數成了 (60%,10%,10%,10%,10%)。四爺擁有過半的絕對權力,想送哪一本數學科普書都沒問題。實際上的狀況也是如此,四爺只要找到一個人支持他就好,但如果其他人要反對他,一定得四位結盟才行。

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透過權利指數,我們會發現不少「看起來的權力」與「實際上的權力」相差許多的狀況。例如,要是五位阿哥的出錢比例是($35,$28,$22,$14,$1),出 14 兩黃金的人,剛好就是十四爺。但十四爺發現,自己明明出得也不算太少,想發表意見時,大家卻只會聳聳肩敷衍他,沒人認真聽,就連出最多跟他最好的四爺也不大理睬他。

「十四弟,你根本沒辦法影響決定啊,看看,這時候咱們的權力指數是( 37 %, 28 %, 28 %, 3 %, 3 %),你跟那窮到只攢得出1 兩黃金的十九弟一樣沒用啊!」

十四爺忿忿不平,偏偏他阮囊羞澀無法加碼。好在他平常常跟四爺一起混,數學也不差。他掐指一算後,立刻慫恿出四爺再多出1兩,讓第三名的阿哥少出1兩。

僅僅是1兩的調整,調整後的權力指數頓時變成 (45 %, 20 %, 20 %, 12 %, 3 %)。四爺權力一口氣上升 8 %,四爺很滿意。但最大的受益者其實是十四爺,權力指數從 3 %暴增到12 %!

這背後的原因是,原本出最多錢的四爺得靠拉攏第二名、第三名才能過半,拉攏第四名的十四爺根本沒意義。但只要四爺一加碼,就算拉攏十四爺也能過半了。

讓自己變得被需要,不一定得提升自己的能力,也可以反過來,降低自己被需要的門檻。

也因此,權力遊戲中總是出現「聯合次要敵人,打擊主要敵人」的場景。

 

《戴上數學眼鏡看雍正王朝》,我們下周見。明天權力鬥爭的機率是70 %,出門請記得攜帶計算機。

註:更多賴以威的數學故事,請參考《超展開數學教室》。

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賴 以威
32 篇文章 ・ 9 位粉絲
數學作家、譯者,作品散見於聯合報、未來少年、國語日報,與各家網路媒體。師大附中,台大電機畢業。 我深信數學大師約翰·馮·諾伊曼的名言「If people do not believe that mathematics is simple, it is only because they do not realize how complicated life is」。為了讓各位跟我一樣相信這句話,我們得先從數學有多簡單來說起,聊聊數學,也用數學說故事。 歡迎加入我與太太廖珮妤一起創辦的: 數感實驗室

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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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一票也是關鍵!從權力指數看投票的影響力——《生而為人的13堂數學課》
臉譜出版_96
・2022/03/29 ・1164字 ・閱讀時間約 2 分鐘

  • 作者/ 蘇宇瑞 
  • 原文作者/ Francis Su
  • 譯者/ 畢馨云

權力指數是能夠量化的

政治體系中的權力影響到我們的日常生活,所以數學家與政治科學家已經發展出量化權力的模型,應該就不令人意外了。夏普力―舒比克權力指數(Shapley-Shubik power index)就是這樣的模型。

假設你有一個100人組成的決策團體,分成A組(50人)、B組(49人)、C組(僅1人)。為了通過某項法案,需要51人贊成,但由三組人馬共同投票。如果仔細想想,C組儘管只有1人,但對結果有可能產生相當大的影響。

美國在2017年就發生過這種情況,在50位參議員聲稱會反對廢除,49位聲稱會贊成廢除之後,參議員約翰.馬侃(John McCain)的一票保住了歐巴馬總統的健保法案。

量化這種影響的方法之一,是想像各組投票人按某種順序走進房間,然後形成一個不斷變大的聯盟;當這個聯盟的大小剛好大到通過一項法案,我們就稱進入房間的這個投票組為關鍵組。一個投票組的夏普力―舒比克指數,就是讓那一組成為關鍵組的排序分數。

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權力指數模型中的關鍵組會影響決策。圖/Pexels

關鍵組的影響

在我們的例子中,三組有六種排序:ABC、ACB、BAC、BCA、CAB、CBA(關鍵組以粗體字表示)。舉例來說,A組在四種排序中是關鍵組,包括BAC(因為B組自己沒有51票)與BCA(因為B、C兩組加起來沒有51票)。

B組只有在ABC中是關鍵組,而C組只有在ACB中是關鍵組。因此,A組的夏普力―舒比克指數是4/6,B組是1/6,C組也是1/6。根據這種衡量權力的標準,C組裡的1人執掌的權力跟B組裡的49人合起來的權力一樣大。

如果A組有48人,B組有49人,C組有3人,三個組的權力指數會變成多少?請試一試。在分析2017年發生的事情時,如果你想把蘇珊.柯林斯(Susan Collins)、麗莎.穆考斯基(Lisa Murkowski)、馬侃三位共和黨參議員視為一個聯盟,在進行表決時未配合黨團投票廢除健保法案,這就會是另一種分析方式。

艾倫.泰勒(Alan Taylor)和艾莉森.帕切里(Allison Pacelli)在他們合著的《數學與政治》(Mathematics and Politics)一書中,分析美國總統(在包括眾議院和參議院的聯邦體系中)的權力,發現大約是16%。你也會在書裡看到關於其他國家政治體系及其他權力概念的討論。a

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註釋

a. Alan D. Taylor and Allison M. Pacelli, Mathematics and Politics: Strategy, Voting, Power, and Proof (New York: Springer, 2009). 三組分別有49人、50人與1人的例子,出現在另一本書中:Steven Brams, Game Theory and Politics (New York: Free Press, 1975),頁158–64。

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臉譜出版_96
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