Даже с определением асимптотики среднего значения арифметической функции возникают проблемы [см. Бухштаб], а тем более при определении асимптотик моментов, более высоких порядков.
Я предлагаю подойти к решению данной проблемы с другой стороны. Предпосылки данного подхода следующие.
1.Пусть имеются две последовательности случайных величин, которые имеют одно предельное распределение. Естественно, в этом случае, у данных последовательностей совпадают асимптотики среднего значения и моментов более высоких порядков.
2. Известно, что арифметическую функцию можно представить, как последовательность случайных величин. Если эта последовательность сходится к предельной функции распределения, которая совпадает с предельной функцией распределения другой последовательности случайных величин, то у арифметической функции и последовательности случайных величин совпадают асимптотики среднего значения и моментов более высоких порядков.
В этом случае можно построить последовательность случайных величин, у которых указанные характеристики определяются более просто. С другой стороны, данная последовательность случайных величин должна сходиться к той же функции распределения, что и арифметическая функция. Тогда по асимптотике характеристик данной последовательности можно более просто определить асимптотику характеристик арифметической функции.
3. Если две арифметические функции имеют одно предельное распределение, то у них совпадают асимптотики всех моментов.
Рассмотрение начнем с сильно аддитивных арифметических функций. Для каждого простого

и натурального

у сильно аддитивной функции

выполняется:

.
Следуя Постникову, для каждого простого

введем случайную величину

и

в противном случае.
Каждая случайная величина

принимает только два значения:

с вероятностью
![$\frac {1}{n}[\frac {n}{p}]$ $\frac {1}{n}[\frac {n}{p}]$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/9/2/d/92de39dec8b55d2051a4dd3176cd1b3d82.png)
и

с вероятностью
![$1-\frac {1}{n}[\frac {n}{p}]$ $1-\frac {1}{n}[\frac {n}{p}]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/f/b/2/fb2dc3b74e2c9c25959a9d10b812562282.png)
.
Среднее значение случайной величины

на интервале
![$[1,n]$ $[1,n]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/c/f/2cf4b19203f1a2a5e2cc43d11ea9373082.png)
равно:
![$E[f^{(p)},n]=\frac {f(p)}{n}[\frac {n}{p}]$ $E[f^{(p)},n]=\frac {f(p)}{n}[\frac {n}{p}]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/5/1/b51073e3e2123bb2bbb378f33d14342882.png)
.
На основании сильной аддитивности:

.
Поэтому среднее значение

на интервале
![$[1,n]$ $[1,n]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/c/f/2cf4b19203f1a2a5e2cc43d11ea9373082.png)
равно:
![$$E[f,n]=\sum_{p \leq n} {\frac {f(p)}{n}[\frac {n}{p}]}.(1)$$ $$E[f,n]=\sum_{p \leq n} {\frac {f(p)}{n}[\frac {n}{p}]}.(1)$$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/f/3/c/f3c032b174fa9b1678d00a1969e76c2682.png)
При

на основании (1) получим асимптотику среднего значения сильно аддитивной арифметической функции:
![$$E[f,n] \to \sum_{p \leq n}{\frac {f(p)}{p}}.(2)$$ $$E[f,n] \to \sum_{p \leq n}{\frac {f(p)}{p}}.(2)$$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/3/8/d/38dac7a714878ef740711f11baac5ae282.png)
Еще в работах Эрдеша рассматривалась формула (2) для случая, когда ряд

-сходится. Случай, когда данный ряд расходится для сильно аддитивных функций был рассмотрен Тураном. Как говорилось выше, сильно аддитивная арифметическая функция

при выполнении условий

и
![$E[f,n] \to \infty,n \to \infty$ $E[f,n] \to \infty,n \to \infty$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/1/5/3/15317c10adb1c9bebcbe1f528fd4a85d82.png)
, сходится к нормальному распределению.
Таким образом, на основании (2), одним из условий сходимости арифметической функции

при

к нормальному распределению является то, что ряд

- расходится (3).
Конечно, условие (3) выполняется не для каждой сильно аддитивной арифметической функции, для которой

.
Например, рассмотрим сильно аддитивную арифметическую функцию

.
Функция

монотонно убывает с ростом

. Максимальное значение данной функции достигается при

и равно

.
Учитывая, что

, ряд

- сходится.
Поэтому условие (3) для сильно аддитивной арифметической функции

не выполняется.
Теперь рассмотрим другую сильно аддитивную арифметическую функцию - количество простых делителей натурального числа -

.
Для данной функции выполняется

. На основании (2) асимптотика среднего значения

на интервале
![$[1,n]$ $[1,n]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/2/c/f/2cf4b19203f1a2a5e2cc43d11ea9373082.png)
при

:
![$$E[\omega,n] \to \sum_{p \leq n}{\frac {f(p)}{p}}= \sum_{p \leq n}{\frac {1}{p}}=\ln\ln(n)+O(1),(4)$$ $$E[\omega,n] \to \sum_{p \leq n}{\frac {f(p)}{p}}= \sum_{p \leq n}{\frac {1}{p}}=\ln\ln(n)+O(1),(4)$$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/e/9/3/e93d62e80370c6a8894158a6d7a649b882.png)
т.е. ряд

- расходится. Как ранее говорилось, асимптотика дисперсии также равна:
![$D[\omega,n] \to \ln\ln(n)+O(1)$ $D[\omega,n] \to \ln\ln(n)+O(1)$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/d/1/9/d19e5e458317d1c03a671f3f5d135d4182.png)
.
Таким образом, для сильно аддитивной функции

выполняются все условия сходимости к нормальному распределению с указанными характеристиками.
Определим для сильно аддитивной функции

центральные моменты более высоких порядков.
Для этого построим последовательность случайных величин, сходящуюся к нормальному распределению с аналогичным средним значением и дисперсией.
Рассмотрим случайную величину, имеющую распределение:

, где

- простое число.
В этом случае
![$E[X_p]=1/p,D[X_p]=1/p-1/p^2$ $E[X_p]=1/p,D[X_p]=1/p-1/p^2$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/c/0/e/c0e373113de6383c0408f04667aeccea82.png)
. Пусть

, тогда
![$E[S_n]=\sum_{p \leq n}{1/p}=\ln\ln(n)+O(1)$ $E[S_n]=\sum_{p \leq n}{1/p}=\ln\ln(n)+O(1)$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/8/3/7/8379b04743f03d3853ad617248c48df082.png)
.
Предположим, что случайные величины:

независимы, тогда
![$D[S_n]=\sum_{p \leq n} {1/p -1/p^2}=\ln\ln(n)+O(1)$ $D[S_n]=\sum_{p \leq n} {1/p -1/p^2}=\ln\ln(n)+O(1)$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/e/f/1/ef1e677e8f121552373624b2c92fc85f82.png)
, так как ряд

-сходится.
Случайная величина

являются суммой независимых и ограниченных случайных величин, поэтому на основании ЦПТ последовательность случайных величин

сходится к нормальному распределению.
Арифметическая функция

является сильно-аддитивной и удовлетворяет условию сходимости к нормальному распределению, как было показано выше.
Предельные распределения последовательности случайных величин

и арифметической функции

совпадают, так как совпадают асимптотики их средних значений и дисперсий, а следовательно совпадают асимптотики всех моментов более высоких порядков.
Определение асимптотик моментов более высоких порядков у данных арифметических функций по случайной величине

значительно проще. Покажем это.
Определим центральный момент

-ого порядка случайной величины

:
![$$E[(X_p-1/p)^k]=(1-1/p)^k1/p+(0-1/p)^k(1-1/p)=1/p+O(1/p^2).$$ $$E[(X_p-1/p)^k]=(1-1/p)^k1/p+(0-1/p)^k(1-1/p)=1/p+O(1/p^2).$$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/0/9/f/09f0ee92462a5ff74674750656e771ee82.png)
Теперь определим центральный момент

- порядка случайной величины

:

так как ряд

- сходится.
Отсюда следует, что у арифметической функции

асимптотики среднего значения и всех центральных моментов более высоких порядков совпадают и равны

(5).