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k-ナッチ数列の四捨五入表示の確率論的導出

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はじめに

  前回の記事 では apu_yokai 氏の記事に触発されk-ナッチ数列の四捨五入表示の確かさをその一般項の公式から直接考察し、その後apu_yokai氏による

の記事をもって完全解決に至りましたが、少し引っかかる点がありました。
 というのもapu_yokai氏が立てた予想がWikipediaに2008年付の出典付きで既に紹介されていたわけなのです。

私も初めその出典を見たとき書いてある内容が不十分に見えて、まーたWikipediaがいい加減な出典拾ってきたのかと半信半疑でしたが、今一度よくよく見てみると確かに四捨五入表示の導出になっていそうだということがわかってきたので私なりに言葉を付け足しつつその内容をまとめようと思います。
 ざっくりとその内容を説明するととあるランダムウォークの問題を考えそれに対する期待値enを考えます。するとその期待値enが漸化式en+1=2enenkを満たすことがわかり、問題の条件を適当に設定することでenがk-ナッチ数anαn/f(α)との誤差とみなせることを示します。そしてenの確率的な解釈から|en|<1/2であることがわかり四捨五入表示問題の解決となります。

ランダムウォーク問題

問題設定

 最初にx軸上の非負整数点x=nに人が立っており、この人は12の確率でx軸正の方向に1進み、12の確率で負の方向にk進むという動作を区間[0,k1]内に至るまで無限に繰り返す。
 そしてその人が止まった点x=j(0jk1)に応じてその人は得点e(j)を得るものとする。

 このときその人が得る得点の期待値en、つまりその人が点x=jに止まる確率pn(j)について
en=pn(0)e(0)+pn(1)e(1)++pn(k1)e(k1)
と定められる値enが上述のような性質を満たすことを示します。

 漸化式en+1=2enenkが成り立つ。

 各jに対してpn+1(j)=2pn(j)pnk(j)が成り立つことを言えばよい。
 いまx=nからスタートして一回目の動作でそれぞれ12の確率でx=n+1またはx=nkの位置に進み、そこからx=jに至る確率はそれぞれpn+1(j),pnk(j)なので
pn(j)=pn+1(j)+pnk(j)2
つまりpn+1(j)=2pn(j)pnk(j)を得る。

 さてこの漸化式から方程式
xk+12xk+1x1=0
の解をβ1,β2,,βkとおくとenおよびpn(j)の一般項は1,β1n,β2n,,βknの線形結合で表されることがわかる。ここでβk=αを唯一の正の実数解とするとそれらの線形結合においてαnの係数が0であることを示そう。

 enの一般項は1,β1n,β2n,,βk1nの線形結合で表される。

 いま|βi|<1(1i<k)および1<αに注意すると、pn(j)におけるαnの係数が0でないとするとnにおいてpn(j)は正か負の無限大に発散することになるがpn(j)は確率なので0pn(j)1であることに矛盾。よってpn(j)ひいてはenにおけるαnの係数は0であり主張を得る。

四捨五入表示の導出

 いま得点e(j)の値については特に定めてなかったので、anをk-ナッチ数列、f(x)f(x)=xk+12xk+1x1
としe(j)
en=anαnf(α)(n=0,1,2,,k1)
となるように定めることにする。具体的にはpj(j)=1よりej=e(j)なので
e(j)=ajαjf(α)
とすればよい。
 このときenの一般項を
en=c0+c1β1n+c2β2n++ck1βk1n
と表すとc0,c1,,ck1についてのk個の方程式
en=anαnf(α)=j=1k1βjnf(βj)(n=0,1,2,,k1)
からc0=0,cj=1f(βj)つまりknにおいても常に
en=j=1k1βjnf(βj)=anαnf(α)
が成り立つことがわかる。
 ところで 前回の記事 で示したように0n<kにおいて
|e(n)|=|anαnf(α)|<12
が成り立つことがわかっているのでknにおいても
|anαnf(α)|=|en|j=0k1pn(j)|e(j)|<12j=0k1pn(j)=12
となることがわかる。

 以上が確率論的な四捨五入表示の導出となります。私たちとは違うアプローチであるとは言えど既に2008年にはれっきとした証明が付けられていたみたいですね。

投稿日:202113
更新日:2024513
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投稿者

子葉
子葉
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主に複素解析、代数学、数論を学んでおります。 私の経験上、その証明が簡単に探しても見つからない、英語の文献を漁らないと載ってない、なんて定理の解説を主にやっていきます。 同じ経験をしている人の助けになれば。最近は自分用のノートになっている節があります。

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