2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки




Начать новую тему Ответить на тему На страницу Пред.  1 ... 3, 4, 5, 6, 7
 
 Re: Предел среднего
Сообщение01.12.2020, 18:01 


23/02/12
3357
Имеем $\overline{ \Delta(n)^2}=\sum_{k=0}^{\infty}d_k k^{2}$, где $d_k\sim \frac{1}{2^{k+1}}\prod_{p=3}^{\infty}\frac{(p-1)^2}{p(p-2)}$ для $k\to\infty$. А как получается:
lel0lel в сообщении #1493745 писал(а):
$\overline{ \Delta(n)^2}=\sum\frac{p^2+p-1}{p^2(p-1)^2}+\left(\sum\frac{1}{p(p-1)}\right)^2$
через дифференцирование производящей функции? Можно подробнее-туплю.

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение02.12.2020, 15:02 


23/02/12
3357
vicvolf в сообщении #1494767 писал(а):
возможно, чтобы мат. ожидание было конечно и даже равно нулю, а дисперсия не ограничена. Могу привести примеры.
Приведу пример случайной величины, у которой среднее значение и моменты всех порядков (кроме дисперсии) конечны и дисперсия нет.

В качестве $X_p$ рассмотрим случайную величину, принимающее значение $X_p=1/\sqrt {2p}$ с вероятностью $P(X_p=1/\sqrt {2p})=1/2$, где $p$ - произвольное простое число, и значение $X_p=-1/\sqrt {2p}$ с вероятностью $P(X_p=-1/\sqrt {2p})=1/2$.

Тогда среднее значение $E[X_p]=0$, а дисперсия $D[X_p]=E[X_p^2]=1/2(\frac{1}{2p}+\frac{1}{2p})=\frac{1}{2p}$.

Возьмем в качестве случайной величины $S_n=\sum_{p \leq n} {X_p}$, где все $X_p$ независимы.

Тогда среднее значение $E[S,n]=0$, а дисперсия $D[S,n]=\sum_{p \leq n} {\frac{1}{2p}}=0,5\ln\ln(n)+O(1)$.


Определим асимптотики центральных моментов более высоких порядков.

Сначала определим асимптотику центральных моментов $k$ -ого порядка случайной $X_p$:

$E[(X_p)^k]=1/2((\frac {1}{\sqrt{2p}})^k+(-\frac {1}{\sqrt{2p}})^k)$.

При нечетном $k$ значение $E[(X_p)^k]=0$, а при четном $k$ значение $E[(X_p)^k]=(1/2p)^{k/2}$.

Теперь определим асимптотику центральных моментов $k$ -ого порядка случайной $S_n$.

При нечетном $k$ значение $E[(S_n)^k]=0$, а при четном $k$ значение $E[(S_n)^k]=\sum_{p \leq n} {(1/2p)^{k/2}}$. При $k=2$ - $D[S,n]=\sum_{p \leq n} {(1/2p)}=0,5\ln\ln(n)+O(1)$.
При $k>2$ - $E[(S_n)^k]=\sum_{p \leq n} {(1/2p)^{k/2}}=O(1)$, так как при $k>2$ ряд $\sum_{p =2}^{\infty} {(1/2p)^{k/2}}$ - сходится.

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение02.12.2020, 16:38 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


05/12/09
1813
Москва
Производящая функция
$$\lim\limits_{m\to\infty}\frac{1}{m}\sum_{n=1}^{m} x^{\Delta(n)}=\sum_{k=1}^\infty d_k x^k=
\prod_{p}\left(1-\frac{1}{p}\right)\left(1+\frac{1}{p-x}\right)$$
существует при любых $|x|<2$. С помощью ее дифференцирования при $x=1$ можно получить моменты.

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение03.12.2020, 22:21 


23/02/12
3357
alisa-lebovski в сообщении #1494885 писал(а):
Производящая функция
$$\lim\limits_{m\to\infty}\frac{1}{m}\sum_{n=1}^{m} x^{\Delta(n)}=\sum_{k=1}^\infty d_k x^k=
\prod_{p}\left(1-\frac{1}{p}\right)\left(1+\frac{1}{p-x}\right)$$
существует при любых $|x|<2$. С помощью ее дифференцирования при $x=1$ можно получить моменты.
Спасибо. Здесь интересно, как говорилось, нахождение производной произведения второй скобки по $x$:
$$E[\Delta]=(\prod_{p}\left(1-\frac{1}{p}\right)\left(1+\frac{1}{p-x}\right))'=\prod_{p}\left(1-\frac{1}{p}\right)(\prod_{p}\left(1+\frac{1}{p-x}\right))'$$

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение03.12.2020, 22:48 
Заслуженный участник


20/04/10
1878
$$\frac {d}{dx}\prod\limits_i u_i(x)=\sum\limits_j \frac{u_j'(x)}{u_j(x)}\prod\limits_i u_i(x).$$

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение04.12.2020, 17:51 


23/02/12
3357
lel0lel Спасибо!

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение27.12.2020, 09:43 


23/02/12
3357
В книге Кубилюс "Вероятностные методы теории чисел" на стр. 104 встретил интересную теорему 4.7, обобщую сказанное выше и доказательство частного случая, который здесь рассматривался.

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение10.01.2021, 22:19 


23/02/12
3357
alisa-lebovski в сообщении #1494885 писал(а):
Производящая функция
$$\lim\limits_{m\to\infty}\frac{1}{m}\sum_{n=1}^{m} x^{\Delta(n)}=\sum_{k=1}^\infty d_k x^k=
\prod_{p}\left(1-\frac{1}{p}\right)\left(1+\frac{1}{p-x}\right)$$
существует при любых $|x|<2$. С помощью ее дифференцирования при $x=1$ можно получить моменты.

Утверждение о предельном распределении арифметической функции $\Omega(m)-\omeģa(m)$ можно обобщить. Предельное распределение любой действительной аддитивной арифметической функции, принмающей значение 0 на последовательности простых чисел, совпадает с предельным распределением арифметической функкции $\Omega(m)-\omega(m)$.
Это утверждение является следствием более общего утверждения. Действительные аддитивные функции, принимающие одинаковые значения на последовательности простых чисел, имеют одинаковое предельное распределение.

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение10.01.2021, 23:26 


20/03/14
12041
 !  vicvolf
Просьба свернуть эту тематику туда, откуда ей лучше не выходить. Не надо пытаться продолжать любимую тему во всех подвернувшихся, тем более, фактически дублируя сообщения.

 Профиль  
                  
 
 Re: Предел среднего
Сообщение11.01.2021, 11:16 


23/02/12
3357
В своей теме я обсуждал только асимптотику моментов нормальных предельных распределений арифметических функций. В этой теме рассматривается дискретное предельное распределение с конечными моментами.

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 100 ]  На страницу Пред.  1 ... 3, 4, 5, 6, 7

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: YandexBot [bot]


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group