COMENTARIO
Vamos a tener cuidado aquí... aun cuando el producto de la suma no puede ser Cesaro summable, que todavía puede ser limitada. ¿Cómo podemos hacer sentido de Cauchy-Schwarz desigualdad de aquí?
$$ \underbrace{\left( \frac{1}{N}\sum a_n b_n\right)^2 }_{C^2} \leq \left(\frac{1}{N}\sum a_n^2\right) \left(\frac{1}{N}\sum b_n^2\right) = \underbrace{\left(\frac{1}{N}\sum a_n\right)}_{A} \; \;
\underbrace{\left(\frac{1}{N}\sum b_n\right)}_{B}$$
En cierto sentido, la suma de los productos nunca puede conseguir una mayor que la raíz cuadrada del producto o de la media geométrica.
$$ C \leq \sqrt{A \times B} $$
Recuerde que $a, b = 0$ o $1$, de modo que $a^2 = a$, ya que el $0^2 = 0, 1^2 = 1$.
UN PAR DE MANERAS DE PENSAR ACERCA DE CESARO SUMA
Podemos imaginar la secuencia de $a_1, a_2, a_3 \dots $ como en los resultados de una variable aleatoria $A \in \{0,1\}$ (más correctamente, un sistema dinámico). Entonces podríamos intentar definir una expectativa:
$$ \mathbb{E}(A) = \lim_{N \to \infty} \frac{1}{N} \sum a_n $$
Por desgracia, este límite podría no existir. En una escala de la fracción de 0 podría ser $\frac{1}{2}$ en una escala mayor que la fracción puede ir a $\frac{1}{3}$. Uno de los más grandes y de mayor escala que la relación podría alternar entre el$\frac{1}{3}$$\frac{1}{2}$. Así que en lugar, podemos definir dos densidades:
$$ \overline{\mathbb{E}(A)} = \limsup_{N \to \infty} \frac{\sum a_n}{N} = \overline{d(A)} \hspace{0.25in}\text{ vs }\hspace{0.25in} \underline{\mathbb{E}(A)} = \liminf_{N \to \infty} \frac{\sum a_n}{N}=\underline{d(A)}$$
En lugar de una expectativa de una variable aleatoria, estamos tomando la parte superior e inferior de la densidad del conjunto de $A = \{ n\in \mathbb{N}: a_n = 1\}$. Entonces nos preguntamos:
$$ \overline{d(A)}=\underline{d(A)} \hspace{0.25in}\text{ and }\hspace{0.25in} \overline{d(B)}=\underline{d(B)} \hspace{0.25in}\longrightarrow?\hspace{0.25in} \overline{d(A\cap B)}=\underline{d(A\cap B)} $$
Esta notación se está volviendo un poco denso para mí, así que no estoy contento con él, pero al menos es más estándar.
CONSTRUCCIÓN
El Cauchy Schwartz desigualdad básicamente dice $\mathbb{E}(AB) \leq \mathbb{E}(A)\mathbb{E}(B)$. Si sabemos que $\mathbb{E}(A) = \frac{1}{2}$$\mathbb{E}(B) = \frac{1}{2}$, no sabemos nada acerca de la expectativa $\mathbb{E}(AB)$ (o, equivalentemente, la densidad de $d(A \cap B)$.
Siquiera es un número?
Esta es una declaración acerca de cómo los conjuntos de $A$ $B$ están correlacionados. Podemos mostrar que $A$ $B$ se relaciona de diversas maneras y a diferentes escalas, de tal manera que $d(A \cap B)$ no converge a cualquier límite.
Si $d(A) = d(B) = \frac{1}{2}$, la densidad de la intersección podría ser cualquier número $0 \leq d(A \cap B) \leq \frac{1}{2}$. De hecho, durante cualquier intervalo finito ciertamente podríamos tener $|A \cap B \cap [1, N]|$ ser cualquier número entre el$0$$\frac{N}{2}$.
En el intervalo de $[0,N]$ deje $A \cap B$ han densidad de $0$ y en $[N, 2N]$ deje $A \cap B$ han densidad de $\frac{1}{2}$. Más generalmente deje $A \cap B$ han
- densidad de $0$ en el conjunto de $[2^{2k} N, 2^{2k+1}N]$
- densidad de $\frac{1}{2}$ en el conjunto de $[2^{2k+1} N, 2^{2(k+1)}N]$
Este comportamiento debe conducir a un conflicto de comportamiento entre la parte superior e inferior de las densidades $\overline{d(A\cap B)}$$\underline{d(A\cap B)}$.
$|A \cap B \cap [0, 2^{2k+1}]| < \frac{1}{2}2^{2k}$ , de modo que $\underline{d(A \cap B)} < \frac{1}{2}\frac{2^{2k}}{2^{2k+1}} = \frac{1}{4}$
$|A \cap B \cap [0, 2^{2k}]| > \frac{1}{2}(2^{2k-1} + 2^{2k-3})$ , de modo que $\overline{d(A \cap B)} > \frac{\frac{1}{2}(2^{2k-1} + 2^{2k-3})}{2^{2k}} = \frac{1}{4} + \frac{1}{8} = \frac{5}{16}$
No es tan dramático como me gustaría, pero nos han mostrado $\underline{d(A \cap B)} < \frac{1}{4}$, y sin embargo $\overline{d(A \cap B)} > \frac{5}{16}$ por lo tanto $d(A \cap B)$ no existen... sino $d(A \cap B) \notin \mathbb{R}$.