Пусть

— количество ячеек (очень большое число). Пусть

— вероятность того, что в ячейке

фотонов. Тогда число ячеек с

фотонами

.
Разделим ячейки на две равных группы (по

ячеек), стремясь к тому, чтобы в первой группе было как можно меньше фотонов, а во второй как можно больше. Такое разделение, при котором в первой группе окажутся только ячейки с числом фотонов

некоторого

, а во второй группе — только ячейки с числом фотонов

, будет неулучшаемым. Число

можно найти как минимальное целое, удовлетворяющее условию

, или

.
Найдем количество фотонов в первой группе:

Это не совсем точно, потому что ячейки, в которых фотонов ровно

, могут относиться к обеим группам, но я это игнорирую.
Всего фотонов

Тогда доля фотонов в первой группе

Мне не хотелось возиться с суммами, поэтому я написал программу, которая для данного

и вероятностей геометрического распределения

(всё по Шрёдеру!) выдаёт

. Оказалось, что с ростом

величина

стремится к некоторой константе, только не той, что у Шрёдера:

.
Второй способ не возиться с суммами — заменить геометрическое распределение ближайшим по свойствам непрерывным — экспоненциальным. Если количество фотонов

в ячейке нормировать на среднее

, мы получим при больших

распределение «почти непрерывной» величины

. При такой нормировке мат.ожидание будет

, следовательно, параметр распределения

, а медиана будет

, и остается найти

Это дает

, т.е. тот же результат, только не такой, как у Шрёдера. Можно утешиться тем, что его идея самоподобия подтверждается, а это самое главное.