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Sobre el "Cantor de volumen" de la $n$-dimensiones de la unidad de pelota

Una simple derivación de la medida de Lebesgue de la distancia euclídea unidad de pelota en $\mathbb{R}^n$ sigue de informática $$ \int_{\mathbb{R}^n}e^{-\|x\|^2}\,dx $$ de dos maneras diferentes. Véase, por ejemplo, Keith Bola, Primaria Introducción a la Moderna Geometría Convexa, la página de $5$. Ahora me preguntaba acerca de los siguientes ligeramente inusual variación:

Deje $X_1,\ldots,X_n$ independiente de variables aleatorias con el Cantor de distribución.

¿Cuál es la probabilidad de que $X_1^2+\ldots+X_n^2\leq 1$?

Apuesto a que esto puede ser abordado, explotando el hecho de que el cumulants de el Cantor de distribución está dada por:

$$ \kappa_{2n}=\frac{2^{2n-1}(2^{2n}-1)\,B_{2n}}{n (3^{2n}-1)},\tag{CM}$$ pero, ¿cómo demostrar $(\mathrm{CM})$? - Esta ha sido la respuesta, pero la pregunta principal es todavía abierto.

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orangeskid Puntos 13528

SUGERENCIA:

Para $\mu(x)$ el Cantor medida apoyada sobre el conjunto de Cantor $\subset [0,1]$ tenemos el cambio de variable de la fórmula: $$\int f(x)\, d\mu(x) = \frac{1}{2} \int f(1/3 x)\, d\mu(x) + \frac{1}{2} \int f(1/3 x + 2/3)\, d \mu(x)$$ de forma análoga a $\int_0^1 f(x)\, dx =\frac{1}{2} \int_0^1 f(1/2 x)\, d x + \frac{1}{2} \int_0^1 f(1/2 x + 1/2)\, d x $

$\bf{Added:}$ Es fácil ver que el primer momento en $E(X) = \int x \, d \mu(x)= \frac{1}{2}$, y esto se puede obtener fácilmente a partir de la fórmula anterior para $f(x) = x$.

Considere ahora el momento central de generación de función $$F(t)\colon =E[e^{t(X-\frac{1}{2})}] = \int e^ {t(x-\frac{1}{2})} \, d\mu(x) $$ A partir de la anterior igualdad de $f_t(x) = e^{t(x-\frac{1}{2})}$ tenemos $$\int e^ {t(x-\frac{1}{2})} \, d\mu(x) = \frac{1}{2}\left( \int e^ {t(\frac{x}{3}-\frac{1}{2})} \, d\mu(x) + \int e^ {t(\frac{x}{3}+\frac{2}{3}-\frac{1}{2})} \, d\mu(x) \right) $$ Ahora nos damos cuenta de que \begin{eqnarray} t\,(\frac{x}{3}-\frac{1}{2})= \frac{t}{3}(x - \frac{1}{2}) - \frac{t}{3}\\ t\,(\frac{x}{3}+\frac{2}{3}-\frac{1}{2})= \frac{t}{3}(x - \frac{1}{2}) + \frac{t}{3} \end{eqnarray} Por lo tanto, tenemos la igualdad $$F(t) = \frac{e^{\frac{t}{3}} + e^{-\frac{t}{3}}}{2} \cdot F(\frac{t}{3}) $$

$\bf{Added:}$ Reescribir la anterior igualdad como $$F(3t) = \frac{e^t + e^{-t}}{2} F(t)$$ Deje $G(t) = \log F(t)$. A partir de lo anterior, podemos obtener $$G(3 t) - G(t) = \log ( \frac{e^t + e^{-t}}{2})$$

$\bf{Added:}$ Algunos (de momento) cálculos: $$\int x d \mu(x) = \frac{1}{2} \left( \ \int (\frac{1}{3} x + \frac{1}{3} x + \frac{2}{3}) d\mu(x) \right )$$ implica $\int x d \mu(x) = \frac{1}{2}$ como se esperaba.

Vamos a aplicar la misma fórmula para $f(x) = (x-\frac{1}{2})^n$. Tenemos \begin{eqnarray} \int (x-\frac{1}{2})^n d \mu(x) = \frac{1}{2}\left( \int ( \frac{x}{3} - \frac{1}{2})^n + ( \frac{x}{3} + \frac{2}{3}- \frac{1}{2})^n d\mu(x) \right ) = \\ =\frac{1}{2\cdot 3^n}\left( \int ( x - \frac{1}{2}-1)^n + ( x-\frac{1}{2} + 1)^n d\mu(x) \right ) \end{eqnarray} que es $$M_n = \frac{1}{3^n}\sum_{k \ge 0} \binom{n}{2k} M_{n-2k}$$ que es, básicamente, una fórmula de arriba $F(3t) = \frac{e^t + e^{-t}}{2} F(t)$.

Podemos sacar de aquí $m_2 = \frac{1}{8}$, $m_4 = \frac{7}{320}$, etc. Tenga en cuenta que la fórmula proporcionada en Wikipedia es para el cumulants, no la central momentos, como $\kappa_4 = \frac{1}{40}$.

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