Реферат
на тему:
Ймовірнісний зміст
нерівності Йєнсена.
Нові інформаційні технології в освіті неможливі без нової інформації в конкретних навчальних дисциплінах. В останні роки невпинно зростає кількість прихильників виховання ймовірнісного світогляду школярів і студентів, що вивчають математичні дисципліни. При цьому дуже важливу роль відіграють приклади проникнення ймовірнісних ідей, методів і результатів у неймовірнісні розділи математики. Про один з таких прикладів йде мова у цій роботі.
Нерівністю Йєнсена в математиці називають нерівність:
де - опукла на проміжку функція, а - довільні числа з цього проміжку, при цьому нерівність перетворюється в рівність у випадках, коли і коли - лінійна функція. Якщо функція угнута в , то нерівність Йєнсена записують так:
де - середнє арифметичне чисел ; - середнє арифметичне чисел . В загальному вигляді нерівність Йєнсена містить замість середніх арифметичних середні зважені. Тобто
Треба підкреслити, що нерівність Йєнсена має багато важливих застосувань [1-5]. Зауважимо, що в дискретній формі нерівність була встановлена О.Гельдером (Hölder, 1889), а інтегральна нерівність – Й.Йєнсеном (Jensen, 1906).
Інтегральну нерівність для угнутої функції записують так:
Нагадаємо, що функція називається опуклою (угнутою) в , якщо
для довільних , ; при цьому рівність у співвідношеннях досягається у випадках, коли і коли - лінійна функція.
Треба зауважити, що є різні способи доведення (обґрунтування) нерівності Йєнсена. Так, в [1, 2] використовується метод Коші; доведення в [3] спирається на фізичне поняття центра мас системи матеріальних точок; в [4] нерівність Йєнсена отримана з формули Тейлора за умови, що функція має в другу похідну; в [5] запропоновано доведення нерівності Йєнсена при умові, що опукла (угнута) в функція диференційована в цьому проміжку.
Цікаво встановити ймовірнісний зміст нерівності Йєнсена. Зрозуміло, що ми маємо справу з випадковими величинами вже в означеннях для опуклої (8) та угнутої (9) функцій. Фактор випадковості обумовлений довільністю вибору точок , на проміжку . Таким чином, можна вважати , що - випадкова величина, - функція випадкового аргумента. При цьому для вибірки без повторень з об'ємом дискретний розподіл має вигляд:
Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок.
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз,
а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней.
Зарегистрироваться и Начать продвижение
З точки зору теорії ймовірностей в означеннях (8) і (9) порівнюються математичне сподівання (вибіркове середнє) функції і значення функції від математичного сподівання аргумента (рис.1).
|
Рис.1. До означення опуклої (а) та угнутої (б) функцій.
|
Для опуклої функції будь-яка точка дуги розташована вище відповідної точки хорди , для угнутої функції – навпаки. Якщо функція лінійна, то математичне сподівання функції співпадає з функцією математичного сподівання випадкового аргумента, а точка відповідає середині відрізка . Таким чином, рівність у співвідношеннях (8) і (9) досягається у двох випадках: коли і коли - лінійна функція. У роботі [5] другий випадок лишився поза увагою автора. Будь-яка нелінійність порушує пропорційну залежність між і . Так, для опуклої функції збільшується множина значень, які перевищують , для угнутої функції – навпаки. Це вагомий аргумент на користь кусково-лінійної інтерполяції функцій. З точки зору фізики це означає, що для опуклої дуги центр ваги матеріальних точок і завжди лежить під дугою. Ця властивість центра ваги двох матеріальних точок виконується для будь-якого числа матеріальних точок, що лежать на опуклій кривій . В цьому випадку крива апроксимується сукупністю прямолінійних відрізків, і ми одержуємо шукане узагальнення.
Дискретний розподіл для вибірки без повторень з об'ємом має вигляд:
Математичне сподівання аргументу визначається так:
Математичне сподівання функції
.
Зрозуміло, що в цьому випадку краще скористатися процедурою групування вибірки і, спираючись на попередній результат, довести нерівність Йєнсена для опуклої (1) та угнутої (2) функцій.
Перейдемо до вибірки з повтореннями. Нехай значення аргументу повторюється разів, а - разів, - об'єм вибірки. Дискретний розподіл має вигляд:
Тут і - відносні частоти повторень значень і .
Нерівність Йєнсена в цьому випадку має вигляд:
| для опуклої функції , |
(11) |
для угнутої функції ,
де і .
|
(12) |
Рівність в (11) і (12) досягається коли , а також коли - лінійна функція, причому другий випадок є найбільш змістовним. Якщо , нерівність Йєнсена виконується за означенням опуклої (8) і угнутої (9) функції. Цікаво з'ясувати, що зміниться у ймовірнісній схемі доведення нерівності Йєнсена, якщо . В лівих частинах нерівностей (11) і (12) під знаком стоїть математичне сподівання випадкового аргумента:
Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:
— Разгрузит мастера, специалиста или компанию;
— Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой;
— Разошлет оповещения о новых услугах или акциях;
— Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет;
— Позволит записываться на групповые и персональные посещения;
— Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам;
— Включает в себя сервис чаевых.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
Зарегистрироваться в сервисе
,
в правих частинах маємо математичне сподівання функції випадкового аргумента:
.
Порівнюючи математичне сподівання функції випадкового аргумента і значення функції від математичного сподівання аргумента, неважко встановити, що (11) і (12) – це узагальнені означення опуклої і угнутої функції відповідно (рис.2).
|
Рис.2. Узагальнення означення опуклої (а) та угнутої (б) функцій .
|
Цей випадок відрізняється від симетричного лише тим, що точка не співпадає із серединою відрізка , тому що математичне сподівання аргумента визначається не арифметичним середнім, а зваженим середнім, де , - вагові коефіцієнти. При цьому зберігається пропорція у приростах аргументу і лінійної на функції:
.
Будь-яка нелінійність порушує пропорцію у приростах функції. Математичному сподіванню аргумента тепер відповідає значення функції , і якщо функція опукла, то , а для угнутої – навпаки . З фізичної точки зору розглянутий випадок означає, що маси матеріальних точок і неоднакові. Така дискретизація застосовується при визначенні координат центра ваги неоднорідного стержня. Тепер, спираючись на узагальнені означення опуклої (11) і угнутої (12) функцій, неважко довести нерівність Йєнсена з математичними сподіваннями (3) і (4). При цьому дискретний розподіл має вигляд:
Відносні частоти , , , причому не всі рівні між собою. Вибірку зручно розбити на групи (краще по дві варіанти), визначити для кожної групи середні зважені значення абсцис і ординат вузлових точок. Якщо на опукла (угнута), то всі нерівності Йєнсена на проміжках мають однаковий зміст. Об'єднуючи відрізки в ансамбль і виконуючи усереднення групових середніх, отримаємо кінцевий результат, який полягає у тому, що точка з координатами лежить нижче дуги кривої (якщо функція опукла) або вище дуги (якщо функція угнута).
Інтегральна нерівність Йєнсена (6) може бути доведена за допомогою граничного переходу в дискретній нерівності. або узагальненої теореми про середнє в інтегральному численні. Нам лишається навести ймовірнісний коментар до формули (6). Варто звернути увагу на те, що в формулах (6) і (7) функція має властивості щільності розподілу випадкової величини . В лівій частині (6) під знаком записано математичне сподівання випадкової величини , що розглядається на проміжку :
.
В правій частині (6) маємо математичне сподівання функції випадкового аргумента :
.
До речі, в математичному аналізі до цих самих результатів приводить узагальнена теорема про середнє в інтегральному численні. Важливо підкреслити, що при будь-якому законі розподілу ймовірностей точка . Точка належить хорді, що з'єднує кінці дуги і , тому для опуклої функції
,
для угнутої
.
В теорії ймовірностей такий незбіг функції середнього і середнього функції називають "парадоксом оцінювання" [6]. Дослідження парадоксів – кращий спосіб досягти взаєморозуміння фахівців в різних областях науки. Спроби вивчати будь-яку область математики за допомогою парадоксів допомагають розвинути справжню інтуїцію, а ймовірнісні підходи сприяють зворотньому руху [7] конструктивних ідей із теорії ймовірностей до математичного аналізу та інших розділів математики.
Використана література
1. Невяжский Г.Л.
Неравенства. Пособие для учителей. – М.: ГУПИ МП РСФСР, 1947.
2. Каплан Я.Л.
Математика. Посібник для підготовки до конкурсних екзаменів до вузів. – К.: Вища школа, 1971.
3. Ижболдин О., Курляндчик Л.
Неравенство Иенсена // Квант. №5. – М.: Наука, 1990. – С.57-62.
4. Беккенбах Э., Беллман Р.
Неравенства. – М.: Мир, 1965.
5. Вороний О.
Нерівність Йєнсена // У світі математики. – Т.6. – Вип.2. – К.: "ТВІМС", 2000. – С.9-13.
6. Секей Г.
Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике. – М.: Мир, 1990.
7. Скороход А.В.
Особливий характер теорії ймовірностей в математичних науках // У світі математики. – Т.3. – Вип.2 – К.: "ТВІМС", 1997. – С.2-4.
8.
|
