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ley fuerte de los grandes números

Estoy tratando de mostrar que la convergencia de la siguiente manera. $$\sum_{k \geq 1} \frac{\sigma^2_k}{k^2} < \infty \Rightarrow \lim_{M \rightarrow \infty}\frac{1}{M^2}\sum_{k \leq M} \sigma^2_k=0.$$

Consideremos $D_k = \sum_{n \geq k} \displaystyle\frac{\sigma_n^2}{n^2}$ para $k \geq 1$ y se observó que, para $k=1$ tenemos que:

$$D_1 = \sum_{n \geq 1} \frac{\sigma_n^2}{n^2} < \infty \text{(by hypothesis)}.$$

o este que me han demostrado que, a $\lim_{k \rightarrow \infty} D_k = \lim_{k \rightarrow \infty} \sum_{n \geq k} \frac{\sigma_n^2}{n^2} = 0$,

Ahora tenga en cuenta la siguiente:

\begin{eqnarray*} D_2 &=& \sum_{n \geq 2} \frac{\sigma_n^2}{n^2} = \frac{\sigma_2^2}{2^2} + \frac{\sigma_3^2}{3^2} + \frac{\sigma_4^2}{4^2} \ldots\nonumber \\ D_3 &=& \sum_{n \geq 3} \frac{\sigma_n^2}{n^2} = \frac{\sigma_3^2}{3^2} + \frac{\sigma_4^2}{4^2} \ldots \nonumber\\ D_4 &=& \sum_{n \geq 4} \frac{\sigma_n^2}{n^2} = \frac{\sigma_4^2}{4^2} \ldots \nonumber\\ &\vdots& \\ \lim_{k \rightarrow \infty} D_k &=& \sum_{n \geq k} \frac{\sigma_n^2}{n^2} = 0. \nonumber \end{eqnarray*}

entonces yo consideraba un $M$ tal que $M \geq 1$ y luego me vienen a la siguiente ecuación

$$\frac{1}{M^2}\sum_{k=1}^M \sigma^2_k = \frac{1}{M^2} \sum_{k=1}^M k^2\left(D_k - D_{k+1}\right).$$

He señalado en un libro en el cual se obtiene la siguiente desigualdad $$\sum_{n \geq k} \displaystyle\frac{\sigma^2_k}{k^2} = \frac{1}{M^2} \sum_{k=1}^M k^2 \left(D_k - D_{k+1}\right)\text{(How could justify this inequality?)} \leq \frac{1}{M^2} \sum_{k=1}^M (2k - 1)D_k$$

Es fácil ver que

\begin{eqnarray} \sum_{n \geq k} \displaystyle\frac{\sigma^2_k}{k^2} &=& D_k - D_{k+1}\nonumber \\ &=& \sum_{n \geq k} \displaystyle\frac{\sigma_n^2}{n^2} - \sum_{n \geq k+1} \displaystyle\frac{\sigma_n^2}{n^2} \nonumber \\ &=& \left\{\displaystyle\frac{\sigma_k^2}{k^2} + \displaystyle\frac{\sigma_{(k+1)}^2}{(k+1)^2} + \ldots \right\} - \left\{\displaystyle\frac{\sigma_{(k+1)}^2}{(k+1)^2} + \displaystyle\frac{\sigma_{(k+2)}^2}{(k+1)^2} + \ldots \right\}. \end{eqnarray}

donde $$\lim_{k \rightarrow \infty} \frac{1}{M^2} \sum_{k=1}^M (2k - 1)D_k = 0$$ pero no sé para justificar ese paso. Podría usted por favor me da una sugerencia sobre cómo justificar el último paso.

Muchas gracias, por tu ayuda.

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jesse Puntos 11

\begin{align*} \frac{1}{M^2}\sum_{k \leq M} \sigma^2_k &\le \frac{1}{M^2} \sum_{k=1}^M (2k-1) D_k \\ &=\frac{1}{M^2} \left(D_1 + 3D_2 + 5D_3 + 7D_4 + \ldots \right)\\ &=\frac{1}{M^2} \left(\sum_{n \geq 1}\frac{\sigma^2_n}{n^2} + 3\sum_{n \geq 2}\frac{\sigma^2_n}{n^2} + 5\sum_{n \geq 3}\frac{\sigma^2_n}{n^2}+7\sum_{n \geq 4}\frac{\sigma^2_n}{n^2} + \ldots\right)\\ &=\frac{1}{M^2} \left\{\left(\frac{\sigma_1^2}{1^2} + \frac{\sigma_2^2}{2^2} + \ldots \right) + 3\left(\frac{\sigma_2^2}{2^2} + \frac{\sigma_3^2}{3^2} + \ldots \right) + 5\left(\frac{\sigma_3^2}{3^2} + \frac{\sigma_4^2}{4^2} + \ldots \right) + 7\left(\frac{\sigma_4^2}{4^2} + \ldots \right) + \ldots\right\}\\ &=\frac{1}{M^2} \left\{\frac{\sigma_1^2}{1^2} + \frac{4\sigma_2^2}{2^2} + \frac{9\sigma_3^2}{3^2} + \frac{16\sigma_4^2}{4^2} + \ldots \right\}\\ &= \frac{1}{M^2} \left(\sigma_1^2 + \sigma_2^2 + \sigma_3^2 + \sigma_4^2 + \ldots\right)\\ &= \frac{1}{M^2}\sigma_1^2 + \frac{1}{M^2}\sigma_2^2 + \frac{1}{M^2}\sigma_3^2 + \frac{1}{M^2}\sigma_4^2 + \ldots \end{align*}

Aplicación de límite de

\begin{align*} \lim_{M \rightarrow \infty} \frac{1}{M^2}\sum_{k=1}^M \sigma^2_k &\le \lim_{M \rightarrow \infty} \left(\frac{1}{M^2}\sigma_1^2 + \frac{1}{M^2}\sigma_2^2 + \frac{1}{M^2}\sigma_3^2 + \frac{1}{M^2}\sigma_4^2 + \ldots \right) \\ &= 0 + 0 + 0 + 0 + \ldots \\ &= 0. \end{align*}

Por lo tanto

$$\lim_{M \rightarrow \infty} \frac{1}{M^2}\sum_{k \leq M} \sigma^2_k = 0.$$

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