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Ejercicio 1.6.3 de *El método probabilístico* de Alon y Spencer: demuestre que Pr[|XY|2]3Pr[|XY|1] para VR reales i.i.d. X y Y

Leyendo un poco durante el descanso ( El método probabilístico de Alon y Spencer); no se le ocurre la solución para este resultado aparentemente sencillo (¿y quizá incluso un poco sorprendente?):

(A-S 1.6.3) Demuestre que para cada dos variables aleatorias reales independientes idénticamente distribuidas X y Y , Pr[|XY|2]3Pr[|XY|1].

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Un poco de motivación/comprensión puede venir de la distribución con probabilidad 1/n de 1,1*i cuando i va de 1 a n y n es grande. Ignorando los extremos, Pr[|XY|1]=1n como X y Y tienen que coincidir, mientras que Pr[|XY|2]=3n como X y Y sólo tienen que ser vecinos. Así que el límite es nítido (suponiendo que sea correcto).

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Aunque estoy de acuerdo en que este problema parece sencillo, tiene un (*) al lado en el texto, lo que indica que es más difícil de lo habitual.

7voto

Martin Gordon Puntos 19587

Puede leer el documento " El teorema 123 y sus extensiones "de Noga Alon y Raphael Yuster.

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Pero eso arruinaría un buen rompecabezas...

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HS. Puntos 5414

Puedo probarlo para el caso en que Z=|XY| sólo toma valores enteros.

Sea qi=P(Z=i) para i=0,1, . Entonces, tenemos que demostrar que q0+q1q0+q1+q213 . Esto se deduce de la observación de que 2q0qi para todos i . Esto se deduce de la desigualdad de Cauchy Schwarz. Entonces,

3(q0+q1)(q0+q1+q2)2(q0+q1)q2

lo que es cierto ya que 2q0q2 . Gracias a iMath por esta última observación.

En el caso de Z siendo real, he intentado imitar la prueba anterior pero los detalles no me salen del todo bien. En este caso, Cauchy-Schwarz sigue implicando que fZ(z)2fZ(0) para todos z . Sin embargo, la prueba parece necesitar una estimación más del tipo 10fZ(z)dzfZ(0) .

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La forma de C.-S. utilizada es la siguiente: let P sea el conjunto de todos los vectores no negativos (infinitos) de suma unitaria. Entonces para vP el vector uP maximizar viui es v .

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Algunos contraejemplos: Supongamos que X, Y toman independientemente los valores {1, ..., N} con probabilidad uniforme. En ese caso q0=1/N y q1=2N2N2 que es mayor que q0 para N>3 . Para la versión de C-S dada anteriormente, creo que puede haber confundido el l2 con la norma l1 norma. Por ejemplo, puede tomar v=(2/3,1/3,0,...) en cuyo caso la suma se maximiza para $u = (1, 0, ...).

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@eda: Tienes razón. Todavía podemos aplicar C.S pero cometí un error en el cálculo. Tendremos qi2q0 para todos i (Me faltó el factor de 2 en el cálculo anterior). Utilizando esto con la estimación anterior se obtiene un límite inferior de 15 ahora. Para fortalecerlo a 13 Sospecho que tendremos que llegar a alguna estimación para q1 en el numerador que actualmente estamos tirando.

2voto

amo-ej1 Puntos 183

Dinesh, parece que tienes la respuesta (para distribuciones enteras) - necesitas mostrar 3(q0+q1)q0+q1+q2 es decir, 2(q0+q1)q2 lo que es cierto ya que 2q0qi para cualquier i .

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Gracias. Tienes razón. Eso completa la prueba para el caso de los números enteros. He editado mi respuesta en consecuencia.

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