Considera el cuadrado unitario $S = [0,1]\times[0,1]$. Estoy interesado en la distancia promedio entre puntos aleatorios en el cuadrado.
Sean $ \mathbf{a} = \left< x_1, y_1 \right>$ y $ \mathbf{b} = \left< x_2, y_2 \right>$ puntos aleatorios en el cuadrado unitario. Cuando digo aleatorio, quiero decir que $x_i$ e $y_i$ están distribuidos uniformemente en $[0,1]$.
El enfoque habitual es utilizar integración múltiple para determinar el valor promedio de la distancia entre $\mathbf{b}$ y $\mathbf{a}$. Me gustaría intentar otro enfoque.
$\mathbf{a}$ y $\mathbf{b}$ son vectores aleatorios, y cada elemento tiene una distribución conocida. Por lo tanto, el vector entre ellos también tiene una distribución conocida. La diferencia entre dos variables aleatorias uniformes tiene una distribución triangular.
Entonces $\mathbf{c} = \mathbf{b} - \mathbf{a}$. Luego, la distancia promedio es la esperanza de $\lVert \mathbf{c} \rVert$. Quizás sería más fácil calcular la esperanza de $\lVert \mathbf{c} \rVert^2$.
En cualquier caso, no estoy seguro de cómo calcular la esperanza de $\lVert \mathbf{c} \rVert^2$.
¿Alguien puede guiarme en la dirección correcta?
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La esperanza de $||c||^2$ es mucho más fácil de calcular, solo usa $$E[||a-b||^2] = E[(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2] = E[(x_1-x_2)^2] + E[(y_1-y_2)^2] = 2E[(x_1-x_2)^2]$$ Puedes usar la distribución de forma (triangular) de $|x_1-x_2|$ aquí si la conoces. Suponiendo independencia, también podrías usarla para el otro si defines $W=|x_1-x_2|$ y $Z=|y_1-y_2|$, entonces $$E\left[\sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2}\right] = \int_w \int_z f_W(w)f_Z(z) \sqrt{w^2 + z^2}dwdz$$.
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Creo que tu índice para $\bf b$ está mal (tienes $x_1$ en lugar de $x_2$).
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@Théophile Gracias
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mathworld.wolfram.com/HypercubeLinePicking.html
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@CountIblis Eso es perfecto, gracias.