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
3143
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
3143
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
1769
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
3143
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 


20/04/10
1776
$$\frac {d}{dx}\prod\limits_i u_i(x)=\sum\limits_j \frac{u_j'(x)}{u_j(x)}\prod\limits_i u_i(x).$$

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


23/02/12
3143
lel0lel Спасибо!

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


23/02/12
3143
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
3143
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
3143
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: нет зарегистрированных пользователей


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