Руст писал(а):
Нет. Это меня особо не волновало. Если последовательность типа

распределено равномерно в числовой оси с плотностью

, то дробные доли

должны быть равномерно распределены между целыми уровнями.
Наверно справедливо и обратное утверждение. Если дробные доли

равномерно распределены между целыми уровнями, то последовательность типа

распределена равномерно в числовой оси с плотностью

, т.е это необходимо и достаточно. Под равномерностью распределения Вы имеете в виду равномерность в среднем?
Руст писал(а):
Пока этим не интересовался. Насколько мне подсказывает интуиция, обратное может быть не верно, если слишком разреженная плотность. Для плотностей, для которых

это должно быть верно.
По-моему это вопрос очень важен! Зачем тогда теория g-сумм? Ведь Вы сами в начале темы писали:
-- 08.11.2012, 09:33 --Первый вопрос, что можно задать относительно

это вопрос об их количестве в некотором интервале с концами в

и

. Обозначим это количество через

. ...
Естественно нам хотелось бы упростить подсчет таких величин, учитывая аддитивность свести к вычислению некоторого интеграла. А для этого требуется равномерность.
-- 08.11.2012, 09:36 --Мы хотим получить формулы типа

Здесь

плотность распределения вблизи значения

, число

- ошибка вычисления точного количества через интеграл. На плотность

имеются естественные требования. Она должна слабо зависит от

. Точнее это относится к случаю, когда значения устремляются к бесконечности и тогда должно быть

начиная с некоторого

.
-- 08.11.2012, 09:44 --Все это приводит к родственным с рассмотренными, задачам об распределении количества целых точек в области, при устремлении шага сетки к нулю.
Ведь теория g-сумм эта прикладная теория, которая должна быть использована по назначению, а не сама для себя? И тут естественен вопрос о справедливости обратного утверждения.
-- 08.11.2012, 10:03 --Средняя плотность само по себе не имеет особого отношения к плотности.
-- 08.11.2012, 10:06 --А разве здесь Вы не находите среднюю плотность на интервале.
Заметим, что понятие плотности исходит здесь из механики как и анализ бесконечно малых Ньютона-Лейбница (скорости). Разница только в том, что мы здесь строим некое подобие бесконечно больших. Соответственно вычисляя отношение

находим "вероятность попадания" величины в интервал

, а деля это выражение на

находим оценку плотности этой величины для заданного интервала.