Distribució de Gauss-Kuzmin

Infotaula distribució de probabilitatDistribució de Gauss–Kuzmin
Tipusdistribució univariant i distribució de probabilitat discreta Modifica el valor a Wikidata
EpònimCarl Friedrich Gauß i Rodion Kuzmin Modifica el valor a Wikidata
Paràmetres(cap)
Suport k { 1 , 2 , } {\displaystyle k\in \{1,2,\ldots \}}
fdp log 2 [ 1 1 ( k + 1 ) 2 ] {\displaystyle -\log _{2}\left[1-{\frac {1}{(k+1)^{2}}}\right]}
FD 1 log 2 ( k + 2 k + 1 ) {\displaystyle 1-\log _{2}\left({\frac {k+2}{k+1}}\right)}
Esperança matemàtica + {\displaystyle +\infty }
Mediana 2 {\displaystyle 2\,}
Moda 1 {\displaystyle 1\,}
Variància + {\displaystyle +\infty }
Coeficient de simetria(indefinida)
Curtosi(indefinida)
Entropia3.432527514776...[1][2][3]
MathworldGauss-KuzminDistribution Modifica el valor a Wikidata

En matemàtiques, la distribució de Gauss–Kuzmin és una distribució de probabilitat discreta que apareix com la distribució de probabilitat límit en una expansió en fracció contínua d'una variable aleatòria uniformement distribuïda en l'interval (0, 1).[4] La distribució duu el nom de Carl Friedrich Gauß, que la va derivar al voltant de 1800,[5] i de Rodion Kuzmin, que va donar una fita de la seva taxa de convergència l'any 1929.[6][7] La distribució ve donada per la funció de probabilitat:

p ( k ) = log 2 ( 1 1 ( 1 + k ) 2 )   . {\displaystyle p(k)=-\log _{2}\left(1-{\frac {1}{(1+k)^{2}}}\right)~.}

Teorema de Gauss-Kuzmin

Sigui

x = 1 k 1 + 1 k 2 + {\displaystyle x={\frac {1}{k_{1}+{\frac {1}{k_{2}+\cdots }}}}}

l'expansió en fracció contínua d'un nombre aleatori x uniformement distribuït en l'interval (0, 1). Llavors:

lim n P { k n = k } = log 2 ( 1 1 ( k + 1 ) 2 )   . {\displaystyle \lim _{n\to \infty }\mathbb {P} \left\{k_{n}=k\right\}=-\log _{2}\left(1-{\frac {1}{(k+1)^{2}}}\right)~.}

De manera equivalent, sigui

x n = 1 k n + 1 + 1 k n + 2 +   ; {\displaystyle x_{n}={\frac {1}{k_{n+1}+{\frac {1}{k_{n+2}+\cdots }}}}~;}

llavors:

Δ n ( s ) = P { x n s } log 2 ( 1 + s ) {\displaystyle \Delta _{n}(s)=\mathbb {P} \left\{x_{n}\leq s\right\}-\log _{2}(1+s)}

tendeix a zero a mesura que n tendeix a infinit.

Taxa de convergència

L'any 1928, Kuzmin va donar la fita:

| Δ n ( s ) | C exp ( α n )   . {\displaystyle |\Delta _{n}(s)|\leq C\exp(-\alpha {\sqrt {n}})~.}

L'any 1929, Paul Lévy[8] va millorar-la a:

| Δ n ( s ) | C 0.7 n   . {\displaystyle |\Delta _{n}(s)|\leq C\,0.7^{n}~.}

Més tard, el matemàtic alemany Eduard Wirsing va demostrar[9] que, per λ=0.30366... (la constant de Gauss-Kuzmin-Wirsing), el límit

Ψ ( s ) = lim n Δ n ( s ) ( λ ) n {\displaystyle \Psi (s)=\lim _{n\to \infty }{\frac {\Delta _{n}(s)}{(-\lambda )^{n}}}}

existeix per tot s en [0, 1], i la funció Ψ(s) és analítica i satisfà Ψ(0)=Ψ(1)=0. Més enllà d'aquestes, K.I. Babenko va demostrar altres fites.[10]

Referències

  1. Blachman, N. «The continued fraction as an information source (Corresp.)». IEEE Transactions on Information Theory, 30, 4, 1984, pàg. 671–674. DOI: 10.1109/TIT.1984.1056924.
  2. Kornerup, Peter; Matula, David W. «LCF: A lexicographic binary representation of the rationals». Journal of Universal Computer Science, 1, juliol 1995, pàg. 484–503. DOI: 10.1007/978-3-642-80350-5_41.
  3. Vepstas, L. Entropy of Continued Fractions (Gauss-Kuzmin Entropy), 2008. 
  4. Weisstein, Eric W., «Gauss–Kuzmin Distribution» a MathWorld (en anglès).
  5. Gauss, Johann Carl Friedrich. Werke Sammlung. 10/1, p. 552–556. 
  6. Kuzmin, R. O. «On a problem of Gauss». Dokl. Akad. Nauk SSSR, 1928, pàg. 375–380.
  7. Kuzmin, R. O. «On a problem of Gauss». Atti del Congresso Internazionale dei Matematici, Bologna, 6, 1932, pàg. 83–89.
  8. Lévy, P. «Sur les lois de probabilité dont dépendant les quotients complets et incomplets d'une fraction continue». Bulletin de la Société Mathématique de France, 57, 1929, pàg. 178–194.
  9. Wirsing, E. «On the theorem of Gauss–Kusmin–Lévy and a Frobenius-type theorem for function spaces». Acta Arithmetica, 24, 1974, pàg. 507–528.
  10. Babenko, K. I. «On a problem of Gauss». Soviet Math. Dokl., 19, 1978, pàg. 136–140.
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies