在 0, 1 內隨機取點將區間分成 n 段,最長段的長度期望是多少?

時間 2021-06-01 00:56:56

1樓:位元熵

先看完開頭後,看4,5,6部分,然後回過頭看推導過程。回答者南宮玝篰的鏈結已給出了很好地解答,我們這裡給出詳細過程。

n-1個分割點按座標從下從小到大排列,記為u(0),……u(n-1);兩個分割點之間的長度記為vi=u(i)-u(i-1)。

長度v1...vn為n個變數,滿足v1+v2+...+vn=1.最長段為max(v1,v2...,vn);

v1,v2...,vn長度和為1,當v1,v2,...,vn-1確定後,vn=1-v1-...-vn-1也確定了,只有n-1個自由度,只需積分到vn-1:

為保證概率為一,上述積分前需要新增係數 ,所以v1...vn的聯合概率密度為 .

的vr+1...vn-1變數進行積分(vn=1-v1-...-vn-1,只有n-1個自由度)

可對2中得到的f(v_,...v_)的變數v1...vr積分得到

c_,...V_>c_)=\int_}^-......-c_}dv_......

\int_}^-......-v_}f(v_,...v_)dv_\\ &=\int_}^-......

-c_}dv_......\int_}^-......-v_}\frac(1-v_,...

-v_)^dv_\\ &=\frac\int_}^-......-c_}dv_......\int_}^-......

-v_-c_}(1-v_,...-v_-c_)^dv_\\ &=\frac\int_}^-......-c_}dv_......

\int_}^-......-v_-c_-c_}(1-v_,...-v_-c_-c_)^dv_\\ &=(1-c_-......

-c_)^\\ \end" eeimg="1"/>

c_,...V_>c_)=(1-c_-......-c_)^\tag\\ " eeimg="1"/>

根據容斥率

最長段長度大於x的概率為

x)=P[(v_>x)\cup(v_>x)\cup...(v_>x)] \end" eeimg="1"/>

結合容斥率與公式(1),此時ci=...=cj=x,可以得到:

x)\\ &=C_^(1-x)^+(-1)^C_^(1-2x)^+...(-1)^C_^(1-nx)^\tag\\ \end" eeimg="1"/>

持續累加,直至(k+1)x>1>=kx停止。

x)dx\\ &=\sum_^(-1)^C_^\int_^}(1-kx)^dx\tag\\ &=\sum_^(-1)^C_^\frac\\ &=\frac\sum_^(-1)^C_^\frac\\ &=\frac\sum_^}\\ \end" eeimg="1"/>

下面只需要證明最後一步的化簡即可,證明留在第6部分。

不難看出:

從而:結合(4),(5)即可得到(3)最後一步,證明完畢。

2樓:sdsxdwd

n段是實數段,分法的集合元素與(0,1)上的點一一對映為實空間,在期望內最長段除了1和它本身不可再分,它是分法空間的「質」空間,密度對映為質數密度,「在(0,1)內隨機取點將區間分成n段,最長段的長度期望是多少」它等價於問題:[0,1]上投擲質點為有理數的概率是多少(25 條訊息) [0,1]上投擲質點為有理數的概率是多少? - 知乎

[0,1]上投擲質點為有理數的概率是多少?

或質數密度為多少?如何計算? - 知乎

dwd:質數密度為多少?如何計算?

,x=sin(nx)可以計算質數間距或分布,x,質數在n的分布密度。所有自然數歸一為集合1,它的數論元素密度——量子數論統一不變單位度量數1——物理度量單位1的數理起源 - 知乎

sdsxdwd:量子數論統一不變單位度量數1——物理度量單位1的數理起源

3樓:abccsss

設繩子的長度為 。其他人已經提到,最短一段的期望是 。

記 為第 長的一段的期望。可以證明,。

給定 。對於每種最短一段為 的分法,從每段減去乙個 ,就得到了將長度為 的繩子用 個點分成 段的方法(其中兩個點是重合的,更多點重合的情況可忽略)。容易看出這時各段長度的分布和用隨機 個點將其分成 段的分布是一樣的。

因此,固定 的情況下,第 長的一段(減去 前)的期望為 。而 的期望為 ,從而 ,就得到了結論。

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