具有独立坐标的随机点凸包期望测度的阈值
概率论
2023-09-26 v2 泛函分析
度量几何
摘要
设 μ \mu μ 为 R {\mathbb R} R 上的偶 Borel 概率测度。对每个 N > n N>n N > n ,考虑 R n {\mathbb R}^n R n 中 N N N 个独立随机向量 X ⃗ 1 , … , X ⃗ N \vec{X}_1,\ldots ,\vec{X}_N X 1 , … , X N ,其坐标独立且服从分布 μ \mu μ 。在 μ \mu μ 的对数矩生成函数的 Legendre 变换 Λ μ ∗ \Lambda_{\mu}^{\ast} Λ μ ∗ 满足条件 lim x ↑ x ∗ − ln μ ( [ x , ∞ ) ) Λ μ ∗ ( x ) = 1 , \lim\limits_{x\uparrow x^{\ast}}\dfrac{-\ln \mu ([x,\infty ))}{\Lambda_{\mu}^{\ast}(x)}=1, x ↑ x ∗ lim Λ μ ∗ ( x ) − ln μ ([ x , ∞ )) = 1 , 其中 x ∗ = sup { x ∈ R : μ ( [ x , ∞ ) ) > 0 } x^{\ast}=\sup\{x\in\mathbb{R}\colon \mu([x,\infty))>0\} x ∗ = sup { x ∈ R : μ ([ x , ∞ )) > 0 } ,我们建立了随机多胞形 K N : = c o n v { X ⃗ 1 , … , X ⃗ N } K_N:={\rm conv}\bigl\{\vec{X}_1,\ldots,\vec{X}_N\bigr\} K N := conv { X 1 , … , X N } 在 R n {\mathbb R}^n R n 中乘积测度 μ n \mu_n μ n 的尖锐阈值。一个应用是乘积测度 ν p n = ν p ⊗ n \nu_p^n=\nu_p^{\otimes n} ν p n = ν p ⊗ n (p ≥ 1 p\geq 1 p ≥ 1 )情形下的尖锐阈值,其密度为 ( 2 γ p ) − n exp ( − ∥ x ∥ p p ) (2\gamma_p)^{-n}\exp(-\|x\|_p^p) ( 2 γ p ) − n exp ( − ∥ x ∥ p p ) ,其中 ∥ ⋅ ∥ p \|\cdot\|_p ∥ ⋅ ∥ p 为 ℓ p n \ell_p^n ℓ p n -范数,γ p = Γ ( 1 + 1 / p ) \gamma_p=\Gamma(1+1/p) γ p = Γ ( 1 + 1/ p ) 。
引用
@article{arxiv.2303.02465,
title = {Threshold for the expected measure of the convex hull of random points with independent coordinates},
author = {Minas Pafis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02465},
year = {2023}
}