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复与四元数随机变量的 Skitovich–Darmois 与 Heyde 定理

数据结构与算法 2020-01-31 v2

摘要

我们证明经典 Skitovich–Darmois 定理对于复随机变量的如下类比。设 α=a+ib\alpha=a+ib 为非零复数。则以下陈述成立。 11。设或 b0b\ne 0,或 b=0b=0a>0a>0。设 ξ1\xi_1ξ2\xi_2 为独立复随机变量。假定线性型 L1=ξ1+ξ2L_1=\xi_1+\xi_2L2=ξ1+αξ2L_2=\xi_1+\alpha\xi_2 独立。则 ξj\xi_j 为退化随机变量。 22。设 b=0b=0a<0a<0。则存在广义复高斯随机变量 ξ1\xi_1ξ2\xi_2,它们不是狭义复高斯随机变量,而线性型 L1=ξ1+ξ2L_1=\xi_1+\xi_2L2=ξ1+αξ2L_2=\xi_1+\alpha\xi_2 独立。我们还研究了 Heyde 定理对于复随机变量的类比。

关键词

引用

@article{arxiv.2001.07749,
  title  = {Closed form distance formula for the balanced multiple travelling salesmen},
  author = {Wolfgang Garn},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2001.07749},
  year   = {2020}
}

备注

10 pages, 11 figures, 3 tables, 2 algorithms