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偏置高斯随机游走的最长递增子序列中的纪录、漂移与长度

统计力学 2026-05-29 v1 概率论

摘要

最长递增子序列(LIS)的研究主要集中在零均值、对称的步长增量上。我们数值研究了偏置高斯随机游走的 LIS,其步长增量为单位方差且具有正漂移 μp=Φ1(p)\mu_{p} = \Phi^{-1}(p),其中 p=P(ξ>0)p = \mathbb{P}(\xi>0)。与对称情况不同,我们发现对于每一个固定的 p>1/2p>1/2,平均 LIS 长度呈线性增长,Ln(p)a(p)n\langle L_{n}(p)\rangle \sim a(p)n,其中 a(p)a(p)p=1/2p=1/2 处的 0 增长到 p1p \to 1 时的 1。纪录计数也是线性的,系数为 λ(p)\lambda(p),由 Spitzer 的公式给出平均递增梯阶时刻;且随着 pp 的增大,LIS 越来越靠近这一纪录骨架。当 p=1/2p=1/2 时,纪录骨架坍缩为 Sparre Andersen 的 n\sqrt{n} 比例尺,而 LIS 返回到对称有限方差的 nlogn\sqrt{n}\log{n} 规模。在该极限附近,a(μp)λ(μp)a(\mu_{p})-\lambda(\mu_{p}) 相对于漂移的线性依赖趋于消失,尽管我们的数据尚未解析出单一的幂律。我们还观察到 LnL_{n} 的经验分布在该奇点处发生变化:在 p=1/2p=1/2 时类似于对数正态分布,而在每一个抽样的 p>1/2p>1/2 时则符合高斯行为的波动。

关键词

引用

@article{arxiv.2605.29185,
  title  = {Records, drift, and the longest increasing subsequence of biased Gaussian random walks},
  author = {J. Ricardo G. Mendonça},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29185},
  year   = {2026}
}

备注

APS style, 9 pages, 6 figures