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Demostrar que $erfc[\frac{x}{\sqrt{2}}]erfc[\frac{y-c}{b\sqrt{2}}]<erfc[\frac{x-c}{b\sqrt{2}}]erfc[\frac{y}{\sqrt{2}}]$

Supongamos que $c>0, b>1,$ y $y-c>0$ . Demuestra que:

$\frac{erfc[\frac{x}{\sqrt{2}}]}{erfc[\frac{y}{\sqrt{2}}]}<\frac{erfc[\frac{x-c}{b\sqrt{2}}]}{erfc[\frac{y-c}{b\sqrt{2}}]}$

donde $x>y$ .

Lo que he hecho:

  1. He confirmado que, dados mis supuestos, esta desigualdad se mantiene con la ayuda de Mathematica.

  2. La desigualdad no se cumple para toda función convexa (nótese que, como $y-c>0$ siempre estamos en la parte convexa de la función de error complementaria). Mi opinión es que hay alguna propiedad de la función de error complementaria que hace que converja lo suficientemente rápido a cero para que la desigualdad se mantenga.

  3. (edit 1) He dibujado un gráfico para facilitar la comprensión del problema. enter image description here

  4. (edit 2) Creo que demostrando la siguiente propiedad clave el resto vendrá por añadidura. Debería demostrar que

$\forall x>0$ y $|dx|<x$ ,

$erfc[x]^2>erfc[x+dx]erfc[x-dx]$

¡Cualquier solución/idea sobre cómo se puede resolver esto será muy apreciada!

Gracias de antemano.

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skbmoore Puntos 51

La afirmación de la "edición 2" me pareció difícil de probar y espero que tengas éxito al usarla en el resto de tu prueba. Voy a esbozar una prueba de la desigualdad en la edición 2: $$ \text{erfc}^2(x) \ge \text{erfc}(x(1+d))\cdot \text{erfc}(x(1-d)), \quad |d|<1 $$

En un documento sobre las funciones gamma incompletas existe la fórmula $$\gamma(a,t)\gamma(b,s) = \int_0^{\tfrac{t}{t+s}}\gamma(a+b,s/(1-w))w^{a-1}(1-w)^{b-1}dw \quad + $$ $$+ \int_{\tfrac{t}{t+s}}^1\gamma(a+b,t/w)w^{a-1}(1-w)^{b-1} dw$$ Esto es relevante porque para el primer argumento = 1/2, la función gamma incompleta se reduce a una función de error. Así tenemos una relación de producto representada como una integral, y podemos esperar derivar la desigualdad mirando el integrando. No uso exactamente la fórmula anterior porque queremos erfc(), no erf(). Utilizando el hecho de que $\gamma(1,x)=1-e^{-x},$ el "1" de la suma de los dos "1/2", no es difícil demostrar $$\pi\,\text{erfc}(\sqrt{t}) \text{erfc}(\sqrt{s})= \int_0^{\tfrac{s}{t+s}} e^{-s/w}\frac{dw}{\sqrt{w(1-w)}} +\int_0^{\tfrac{t}{t+s}} e^{-t/w}\frac{dw}{\sqrt{w(1-w)}}$$

Obviamente, ahora vamos a pegar en $t=s=x^2,$ y $t=x^2(1+d)^2, s=x^2(1-d)^2.$ Haciendo esto, y mediante el escalado de las integrales y algo de álgebra obtenemos la expresión trazable

$$\pi\,\big(\text{erfc}^2(x) -\text{erfc}(x(1+d))\cdot \text{erfc}(x(1-d)) \big)$$ $$= \int_{0}^{1/2}\dfrac{e^{-x^2/w}}{\sqrt{w}}\Big(\frac{2}{\sqrt{1-w}} - e^{-(x\,d)^2/w} \Big( \big(\frac{1+d^2}{(1+d)^2} - w\big)^{-1/2} + \big(\frac{1+d^2}{(1-d)^2} - w\big)^{-1/2} \Big) dw $$ $$= 4\int_{0}^{1/\sqrt{2}}e^{-x^2/u^2}\underbrace{\Big(\frac{1}{\sqrt{1-u^2}} - \dfrac{e^{-(x\,d)^2/u^2}}{2} \Big( \big(\frac{1+d^2}{(1+d)^2} - u^2\big)^{-1/2} + \big(\frac{1+d^2}{(1-d)^2} - u^2 \big)^{-1/2} \Big)}_{} du $$ $$ \quad\quad\quad\quad\quad :=h(u; x,d) $$ El objetivo es mostrar $h(u; x,d)>0$ para $x\ge 0$ , $|d|<1$ , $u<0<1/\sqrt{2}.$ El gráfico siguiente tiene cuatro curvas en función de $u$ y para $d=0.4.$ El azul es para $1/\sqrt{1-u^2}$ y el rojo para $$g(u; d)=\frac{1}{2}\Big( \big(\frac{1+d^2}{(1+d)^2} - u^2\big)^{-1/2} + \big(\frac{1+d^2}{(1-d)^2} - u^2 \big)^{-1/2} \Big) $$ Al examinar sólo el rojo y el azul, es como si $x=0.$ La integral es idénticamente 0 y eso significa que el área entre las curvas azul y roja es idénticamente cero. Por supuesto, como la curva roja está por debajo de la azul hasta aproximadamente $u=1/2,$ debe superarlo más allá de ese punto. Las curvas punteadas son las que se producen cuando el $x$ se pone en juego el parámetro En ambos casos hay una caída en el origen, pero las curvas punteadas se acercan a la curva roja de la derecha. La curva punteada negra es para un $x$ que para la curva punteada verde. Como $x \to 0,$ la depresión en el origen se convierte en un pico estrecho y para más del rango de $u$ se alineará más con la curva roja.

A simple vista se ve que los cruces de las curvas punteadas con la curva azul están a la derecha de la intersección de la curva roja y la azul. Eso es una buena noticia porque entonces no hay manera de tener más "área negativa" que lo que ocurrió en el análisis azul-rojo. Como siempre habrá una depresión en el origen para $x>0$ lo que significa que habrá un área neta positiva. Por lo tanto, para demostrar la desigualdad sólo tenemos que demostrar lo que podemos ver a ojo en el caso $x \to 0.$

enter image description here

La intersección entre el rojo y el azul se puede aproximar mediante (utilizar $w=u^2$ ) $$\frac{1}{\sqrt{1-w} } = g(\sqrt{w};d) = \frac{1}{\sqrt{1-w}} + \frac{(4w-1)d^2}{2(1-w)^{5/2}} \, + \, ...$$ donde se hace una ampliación ya que $d<1.$ En realidad, también tomo el siguiente término, obtengo una ecuación cúbica, la resuelvo explícitamente y expando la raíz apropiada para los pequeños $d,$ obteniendo, $$ x=0 \text{ intersection: } w_0 \sim \frac{1}{4} + \frac{d^2}{9} $$ Haciendo el mismo procedimiento para las pequeñas $x$ utilizando la aproximación lineal de la serie de Taylor de $\exp{(-(x\,d)^2/w)},$ se puede derivar una ecuación que implique $x.$ La raíz de lo pequeño $x$ y $d$ es $$ x>0 \text{ intersection: } w_0 \sim \frac{1}{4} + \frac{d^2}{9} +\big(\frac{9}{8}d + \frac{d^2}{4}\big)x^2$$ El último término es positivo, por lo que hemos comprobado que lo que esperábamos en la inspección visual se mantiene como $x \to 0.$

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