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Pruebas probabilísticas de hechos analíticos

¿Cuáles son algunos ejemplos interesantes de razonamiento probabilístico para establecer resultados que tradicionalmente se considerarían análisis? Lo que quiero decir con "razonamiento probabilístico" es que el enfoque debe estar motivado por el tipo de intuición que se obtiene del estudio de la probabilidad, por ejemplo, los juegos, la información, el comportamiento de los paseos aleatorios y otros procesos. Esto es muy vago, pero espero que algunos de ustedes sepan a qué me refiero (y quizás tengan una mejor descripción de lo que es esta intuición).

Voy a poner un ejemplo que me viene a la mente y que me ha resultado bastante inspirador cuando he trabajado en los detalles. Toda función Lipschitz (en este caso, $[0,1] \to \mathbb{R}$ ) es absolutamente continua, y por lo tanto es diferenciable en casi todas partes. Podemos utilizar un argumento probabilístico para construir una versión de su derivada. Se empieza por considerar las descomposiciones diádicas estándar de [0,1), lo que nos da para cada n natural una partición de [0,1) en $2^{n-1}$ intervalos semiabiertos de anchura $1/{2^{n-1}}$ . Definimos una filtración dejando que $\mathcal{F}_n$ sea la sigma-álgebra generada por los conjuntos disjuntos en nuestra enésima descomposición diádica. Así, por ejemplo $\mathcal{F}_2$ es generado por $\{[0,1/2), [1/2,1)\}$ . Podemos entonces definir una secuencia de variables aleatorias $Y_n(x) = 2^n (f(r_n(x)) - f(l_n(x))$ donde $l_n(x)$ y $r_n(x)$ se definen como los puntos finales izquierdo y derecho de cualquier intervalo que contenga a x en nuestra enésima descomposición diádica (para $x \in [0,1)$ ). Así que básicamente estamos aproximando la derivada. La secuencia $Y_n$ es de hecho una martingala con respecto a $\mathcal{F}_n$ y la condición de Lipschitz en $f$ hace que sea una martingala acotada. Así que el teorema de convergencia de la martingala se aplica y tenemos que $Y_n$ converge en casi todas partes a algún $Y$ . Cálculos sencillos nos dan como resultado que efectivamente tenemos $f(b) - f(a) = \int_a^b Y$ .

Lo que realmente me gusta de esto es que una vez que se capta la idea, el resto se resuelve por sí solo. Cuando me encontré con el resultado era la primera vez que pensaba en las descomposiciones diádicas como generadoras de una filtración, pero parece una idea realmente natural. Parece mucho más estructurado que la vaga idea de "aproximación", ya que, por ejemplo, la condición de martingala controla el tipo de refinamiento que el siguiente término de aproximación debe producir sobre su predecesor. Y aunque podríamos haber alcanzado el mismo resultado fácilmente mediante un argumento tradicional, me parece interesante verlo desde múltiples puntos de vista. Así que ese es realmente mi objetivo aquí.

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Marcel Puntos 882

Pregunta: Dado $n$ puntos en el espacio euclidiano (que bien podríamos tomar como $\ell_2^n$ ), ¿cuál es el menor $k=k(n)$ para que estos puntos puedan ser trasladados a $k$ -mediante una transformación que amplía o contrae todas las distancias entre pares en un factor de como máximo $1+\epsilon$ ?

Respuesta: $k(n)\le C \ {\log (n+1) \over {\epsilon^2}}$ .

Prueba: Un rango aleatorio (convenientemente normalizado) $k(n)$ la proyección ortogonal funciona.

Hoy en día, esto se llama el lema de Johnson-Lindenstrauss. Todas las pruebas conocidas en una forma tan fuerte utilizan operadores lineales aleatorios.

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Boris Tsirelson Puntos 191

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Matt Miller Puntos 1829

Aunque he olvidado la mayoría de los detalles técnicos necesarios (ah por los días en que sabía más de probabilidad y menos de álgebra homológica), un ejemplo llamativo es la explotación de la invariancia conforme del movimiento browniano planar para reprobar resultados en el análisis complejo. Véase

Burgess Davis. Movimiento browniano y funciones analíticas , Ann. Probab. Volumen 7, Número 6 (1979), 913-932.

que en particular tiene una prueba probabilística de la pequeño teorema de Picard .

(Conocí la prueba de Davis a través de un esquema en el maravilloso libro de Körner Análisis de Fourier que recomendaría a los estudiantes como antídoto contra el inevitable tedio y la ocasional estrechez de miras de un primer y segundo curso de análisis).

6voto

Flávio Amieiro Puntos 5872

Un buen ejemplo es el de Bernstein prueba del teorema de Weierstrass. Esta prueba de análisis de un juego sencillo: Vamos a $f$ ser una función continua en a $[0,1]$, y ejecute $n$ independiente de sí/no de experimentos en los que el "sí" de la probabilidad es $x$. Pagar el jugador $f(m/n)$ si la respuesta es "sí" viene a $m$ veces. El jugador que se espera obtener de esta es, por supuesto,, $$p_n(x)=\sum_{k=0}^n f(k/n)\binom{n}{k}x^k(1-x)^{1-k}$$ (known as the Bernstein polynomial). The analysis shows that $ p_n(x)\a f(x)$ de manera uniforme.

S. N. Bernstein, Una demostración del teorema de Weierstrass basado en la teoría de la probabilidad, publicado por primera vez (en francés) en 1912. Se ha reproducido en Matemáticas. Científico 29 (2004) 127-128 (MR2102260).

3voto

Pierre Spring Puntos 2398

1) el perímetro de planos de conjuntos con anchura constante

Me gusta la probabilístico prueba de que cada conjunto de ancho constante de 1 ha perímetro pi el uso de la aguja de Buffon problema. Ver también el artículo de wikipedia sobre Buffon del fideos problema.

Otro hermoso analítica (de una especie) teorema de donde la probabilidad juega un papel importante es en cuanto a la proyección problema. La descripción del problema y la solución es tomado del resumen de la ponencia "máximo voladizo" por Mike Paterson, Yuval Peres, Mikkel Thorup, Peter Winkler y Uri Zwick:

2) Máximo voladizo

¿Hasta dónde puede una pila de $n$ bloques idénticos ser hecho para colgar sobre el borde de una mesa? La cuestión se remonta al menos a la mitad del siglo 19 y la respuesta a ella creía ser de orden $\log n$. Recientemente, Paterson y Zwick construido $n$-bloque de pilas con la proyección de la orden de $n^{1/3}$, exponencialmente mejor de lo que se creía posible. Mostramos aquí que el orden de $n^{1/3}$ es de hecho mejor posible, la resolución de la larga saliente problema hasta un factor constante.

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