或者说,equal probability 完全可以作为公理直接引用。。。因为理论数学上真正的随机过程,是信息学上面不可能的,因为该随机序列的无限信息量,导致信息学上的不可计算 undecidable。 所以 beyond equal probability 假设的证明,跟高端测度论一样,本质上就是玄学,希尔伯特查经班 for its own sake,没有任何哪怕是潜在的工程实用价值。
样本分布和原始分布可不一样 【 在 xiao86 (xiao86) 的大作中提到: 】 : "因此mean = 1/hmean" : ration distribution has no defined mean : https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution
证明:当N足够大时,这N个商的算术平均数大于一并且调和平均数小于一。
我拿这个问题问过一个学航天的屁挨着地,他说要用很牛逼的数学理论才能证明。
这个命题有很大的生态学意义,是我在研究变化环境里生物竞争的动态过程时,提炼抽象出来的数学问题。
我用模拟验证了结论,但是不知道如何数学证明。
关于几何平均值和算术平均值的基本关系,中学欧几里德有张图。。。再专业高深莫测的我不懂。。。
为什么是寻你开心?难道这道题很low吗?航天屁挨着地琢磨半天也没琢磨出来的。
【 在 timefall (时光崩塌) 的大作中提到: 】
: 尼玛是不是寻我开心。。。我得声明一下不是 AIME 我不做。
: 关于几何平均值和算术平均值的基本关系,中学欧几里德有张图。。。再专业高深莫测
: 的我不懂。。。
【在xiao86(xiao86)的大作中提到:】
:给定任意一个分布,每次从里面随机独立的取两个数,然后取它们俩的商,独立取N
次。
:证明:当N足够大时,这N个商的算术平均数大于一并且调和平均数小于一。
:我拿这个问题问过一个学航天的屁挨着地,他说要用很牛逼的数学理论才能证明。
:这个命题有很大的生态学意义,是我在研究变化环境里生物竞争的动态过程时,提炼抽象出来的数学问题。
:我用模拟验证了结论,但是不知道如何数学证明。
在一个ratio distribution里独立取N个数;当N足够大,它们的算术平均数大于一并且调和平均数小于一。
这里的问题在于,随便拿一个常规的分布(正态,Uniform,exponetial等等),它对应的ratio ditstribution是pathological的,也就是没有mean和variance。比如正态分
布的ratio distribution是cauchy distribution,它就是典型的pathological。
pathological distribution让后续证明那两个不等式成为麻烦。
【 在 ycj (ycj) 的大作中提到: 】
: 这个用Jensen's inequality 就可以容易的证明,但这个不等式本身的证明要查书或者
: Google才行。
: :给定任意一个分布,每次从里面随机独立的取两个数,然后取它们俩的商,独立取
N
: 次。
: :证明:当N足够大时,这N个商的算术平均数大于一并且调和平均数小于一。
: :我拿这个问题问过一个学航天的屁挨着地,他说要用很牛逼的数学理论才能证明。: :这个命题有很大的生态学意义,是我在研究变化环境里生物竞争的动态过程时,提炼
: 抽象出来的数学问题。
: :我用模拟验证了结论,但是不知道如何数学证明。
假设第i次随机取的第一个数为ai,第二个为bi,商qi=ai/bi,又设qi'=bi/ai=1/qi。
如果该结论成立,即sigma(qi)/n>1,易证sigma(qi')/n<1。但qi和qi 其实是等价的,qi满足的性质qi="" 应该也满足。="" br="">
bootcamp 一下,要不然连题目都看不懂的说。
这不要说隔行了,马工换条产品线,都得找个妈妈桑 bootcamp 好久,这还连
internal transfer 都算不上,就是临时拉个壮丁小姐,那还得标配一个妈妈桑负责
bootcamp 不是?
【 在 xiao86(xiao86) 的大作中提到: 】
: 小弟向来佩服你数学牛逼而且平易近人,所以向你虚心求教。
: 为什么是寻你开心?难道这道题很low吗?航天屁挨着地琢磨半天也没琢磨出来
的。
楼主智商不行
简单举例
任意个随机阻值的线性电阻并联,其阻值等于你的harmonic mean
但是如果电阻阻值为均匀分布,则并联电阻(harmonic mean)等于算术平均(即R/N)
看不明白的话以2电阻并联为例
R=R1R2/(R1+R2), if R1=R2, then R=R1/2=R2/2
【 在 hardpack (hardpack) 的大作中提到: 】
: 你数值模拟过吗?结论对吗?
: 假设第i次随机取的第一个数为ai,第二个为bi,商qi=ai/bi,又设qi'=bi/ai=1/qi。
: 如果该结论成立,即sigma(qi)/n>1,易证sigma(qi')/n<1。但qi和qi 其实是等价的,="" br="">: qi满足的性质qi'应该也满足。
【 在 hardpack (hardpack) 的大作中提到: 】
: 你数值模拟过吗?结论对吗?
: 假设第i次随机取的第一个数为ai,第二个为bi,商qi=ai/bi,又设qi'=bi/ai=1/qi。
: 如果该结论成立,即sigma(qi)/n>1,易证sigma(qi')/n<1。但qi和qi 其实是等价的,="" br="">: qi满足的性质qi'应该也满足。
1/(1/R1+1/R2+,,,,,)<=(R1+R2+.....)/N
算术意义上都是成立的,不需要随机数, ok?
等号当恰仅当均匀分布的时候成立
这个不等式算术意义上都成立
调和平均数 ≤ 几何平均数 ≤ 算术平均数 ≤ 平方平均数
还随机数,这是严格算术不等式
(a-b)^2 >= 0
a^2 - 2*a*b + b^2 >= 0
a^2 + b^2 >= 2*a*b
因为都是正数,所以:
(a^2 + b^2)/(a*b) >= 2
a/b + b/a >= 2
a/b + b/a + a/a + b/b >= 4
(a + b)(1/a + 1/b) >= 4
后面是不是体力活了?我先发出来省得丢了。
(a + b) / 2 >= 2 / (1/a + 1/b)
??
(a + b) / 2 >= 2 / (1/a + 1/b) >= 1 / (1/a + 1/b)
好了,齐活收工。。。这个证明的 hint 是欧几里德解析几何猜出来的。。。不过一般人对思路不感兴趣,对 “先看答案后作弊” 的思考方式情有独钟。。。我懒得贴思路了,不浪费带宽。
中间一步用到了Jensen's inequality.
H<1 A="">1 并不等价于 H
尼玛,这个公式我老发了一片PNAS,难道PNAS的审稿人还不如买买提一装逼犯有水平?!
javascript bootcamp,否则我连个题目都读不懂。。。
(a/b + b/a) /2 >= 1
2/(a/b + b/a) =< 1
哥,你说是不是!
同情你一下下。。。虽然我没有被数学系妈妈桑 bootcamp 过,我不懂。。。
H<1 A="">1 并不等价于 H
尼玛,这个公式我老发了一片PNAS,难道PNAS的审稿人还不如买买提一装逼犯有水平?!
notation 黑话都听不懂。
人觉得酷。
一个小于等于1
无论什么集合,随机任意取数,再取商,取的次数N足够大的时候,将a/b和b/a这两个
商值都取出来的概率就会无限逼近1
所以你的问题,本质就是初等不等式
travial,请大牛明示:
所以 beyond equal probability 假设的证明,跟高端测度论一样,本质上就是玄学,希尔伯特查经班 for its own sake,没有任何哪怕是潜在的工程实用价值。
不能直接说“众所周知”、“显而易见”吧?
根据测度论,从正实数集里面随机取个数,精确的 100% 的概率取到的是不可计算数(undecidable),精确的 0% 的概率取到的是可计算数(decidable),但还是会取到可计算数(decidable)。
由此可得,首贴问题的最终得到平均数,精确的 100% 的概率是个不可计算数(
undecidable),精确的 0% 的概率得到的是一个可计算数(decidable)。但是你必然会得到可计算数(decidable),而且那个数就是 1。
北岛对着天空大喊了一声,“告诉尼玛,我--Q--E--D 了!!”
,尽管它隶属于超越数集。
由于你两个值都是独立的,因此商和商的倒数具有相同分布
因此mean = 1/hmean
只要证明在某些分布下mean>1那么你的结论在这些分布下一定成立的。
任意分布肯定不成立
ration distribution has no defined mean
https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution
【 在 xiao86 (xiao86) 的大作中提到: 】
: "因此mean = 1/hmean"
: ration distribution has no defined mean
: https://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution
【 在 mitbbs2715 (好吃不懒做) 的大作中提到: 】
: 样本分布和原始分布可不一样
那还有啥疑问呢
反正正太分布你的结论肯定不正确
按照bushel说的,取值>0的分布是成立的
【 在 xiao86 (xiao86) 的大作中提到: 】
: 那肯定是不一样的呀。
【 在 mitbbs2715 (好吃不懒做) 的大作中提到: 】
: 样本分布有mean不就结了
: 那还有啥疑问呢
: 反正正太分布你的结论肯定不正确
: 按照bushel说的,取值>0的分布是成立的
我之前就说了商是柯西分布,你对柯西分布取样,这个样本的均值也符合柯西分布,中值应该是零
对于柯西分布的mean有无定义和你的问题一点关系都没有,anyway以上都是文字游戏,重点是:
“或者这么说你的样本算数均值应该在0附近...”
别纠结这个了,正太分布下,你的结论肯定不成立的。
【 在 xiao86 (xiao86) 的大作中提到: 】
: 您搞反了,原始分布正常,有mean, 取ratio变化以后就没有mean了