Loi de Gauss-Kuzmin

Loi Gauss-Kuzmin
Support k { 1 , 2 , } {\displaystyle k\in \{1,2,\dots \}}
Fonction de masse log 2 [ 1 1 ( k + 1 ) 2 ] {\displaystyle -\log _{2}\left[1-{\frac {1}{(k+1)^{2}}}\right]}
Fonction de répartition 1 log 2 ( k + 2 k + 1 ) {\displaystyle 1-\log _{2}\left({\frac {k+2}{k+1}}\right)}
Espérance + {\displaystyle +\infty }
Médiane 2 {\displaystyle 2\,}
Mode 1 {\displaystyle 1\,}
Variance + {\displaystyle +\infty }
Asymétrie (non définie)
Kurtosis normalisé (non défini)
Entropie 3.4325275[1],[2]...
modifier Consultez la documentation du modèle

En théorie des probabilités, la loi de Gauss-Kuzmin est une loi de probabilité discrète à support infini qui apparaît comme loi de probabilité asymptotique des coefficients dans le développement en fraction continue d'une variable aléatoire uniforme sur ] 0 , 1 [ {\displaystyle ]0,1[} [3]. Le nom provient de Carl Friedrich Gauss qui considéra cette loi en 1800[4], et de Rodion Kuzmin qui donna une borne pour la vitesse de convergence en 1929[5],[6] par l'intermédiaire de la fonction de masse :

p ( k ) := P ( X = k ) = log 2 ( 1 1 ( 1 + k ) 2 )   . {\displaystyle p(k):=\mathbb {P} (X=k)=-\log _{2}\left(1-{\frac {1}{(1+k)^{2}}}\right)~.}

Théorème de Gauss-Kuzmin

Soit U {\displaystyle U} une variable aléatoire uniforme sur ] 0 , 1 [ {\displaystyle ]0,1[} et

U = 1 k 1 + 1 k 2 + {\displaystyle U={\frac {1}{k_{1}+{\frac {1}{k_{2}+\cdots }}}}}

son développement en fraction continue. Alors

lim n P { k n = k } = log 2 ( 1 1 ( k + 1 ) 2 )   . {\displaystyle \lim _{n\to \infty }\mathbb {P} \left\{k_{n}=k\right\}=-\log _{2}\left(1-{\frac {1}{(k+1)^{2}}}\right)~.}

Ou de manière équivalente, en notant U n = 1 / ( k n + 1 + 1 / ( k n + 2 + ) )   ; {\displaystyle U_{n}=1/(k_{n+1}+1/(k_{n+2}+\cdots ))~;} alors

Δ n ( s ) := P { U n s } log 2 ( 1 + s ) {\displaystyle \Delta _{n}(s):=\mathbb {P} \left\{U_{n}\leq s\right\}-\log _{2}(1+s)}

converge vers 0 quand n {\displaystyle n} tend vers l'infini.

Vitesse de convergence

En 1928, Kuzmin donne la borne

| Δ n ( s ) | C exp ( α n ) {\displaystyle |\Delta _{n}(s)|\leq C\exp(-\alpha {\sqrt {n}})} .

En 1929, Paul Lévy[7] l'améliore en majorant

| Δ n ( s ) | C 0 , 7 n {\displaystyle |\Delta _{n}(s)|\leq C\,0{,}7^{n}} .

Plus tard, Eduard WirsingEduard Wirsing montre[8],[9] que pour λ = 0,303 66 {\displaystyle \lambda =0{,}30366\dots } (la constante de Gauss-Kuzmin-Wirsing[10]), la limite

Ψ ( s ) = lim n Δ n ( s ) ( λ ) n {\displaystyle \Psi (s)=\lim _{n\to \infty }{\frac {\Delta _{n}(s)}{(-\lambda )^{n}}}}

existe pour tout s [ 0 , 1 ] {\displaystyle s\in [0,1]} , et la fonction Ψ {\displaystyle \Psi } est analytique et satisfait Ψ ( 0 ) = Ψ ( 1 ) = 0 {\displaystyle \Psi (0)=\Psi (1)=0} . D'autres bornes ont été établies par K. I. Babenko[11].

Article connexe

Notes et références

  1. (en) N. Blachman, « The continued fraction as an information source (Corresp.) », IEEE Transactions on Information Theory, vol. 30, no 4,‎ , p. 671–674 (DOI 10.1109/TIT.1984.1056924)
  2. (en) P. Kornerup et D. Matula, « LCF: A lexicographic binary representation of the rationals », Journal of Universal Computer Science, vol. 1,‎ , p. 484–503
  3. (en) Eric W. Weisstein, « Gauss–Kuzmin Distribution », sur MathWorld
  4. (en) C.F. Gauss, Werke Sammlung, vol. 10/1 (lire en ligne), p. 552–556
  5. (en) R.O. Kuzmin, « On a problem of Gauss », DAN SSSR,‎ , p. 375–380
  6. (en) R.O. Kuzmin, « On a problem of Gauss », Atti del Congresso Internazionale dei Matematici, Bologna, vol. 6,‎ , p. 83–89
  7. P. Lévy, « Sur les lois de probabilité dont dépendent les quotients complets et incomplets d'une fraction continue », Bulletin de la Société mathématique de France, vol. 57,‎ , p. 178–194 (JFM 55.0916.02, lire en ligne)
  8. (en) W. A. Coppel, Number Theory : An Introduction to Mathematics, Springer, , 610 p. (ISBN 978-0-387-89485-0, lire en ligne), p. 480.
  9. (en) E. Wirsing, « On the theorem of Gauss–Kusmin–Lévy and a Frobenius-type theorem for function spaces », Acta Arithmetica, vol. 24,‎ , p. 507–528
  10. (en) Eric W. Weisstein, « Gauss-Kuzmin-Wirsing Constant », sur MathWorld.
  11. (en) K. I. Babenko, « On a problem of Gauss », Soviet Math. Dokl., vol. 19,‎ , p. 136–140.
v · m
Lois discrètes
à support fini
0 paramètre de forme
1 paramètre de forme
2 paramètres de forme
3 paramètres de forme
N paramètres de forme
à support infini
0 paramètre de forme
  • Gauss-Kuzmin
1 paramètre de forme
2 paramètres de forme
3 paramètres de forme
Lois absolument continues
à support compact
0 paramètre de forme
1 paramètre de forme
2 paramètres de forme
3 paramètres de forme
à support semi-infini
0 paramètre de forme
1 paramètre de forme
2 paramètres de forme
3 paramètres de forme
N paramètres de forme
à support infini
0 paramètre de forme
1 paramètre de forme
2 paramètres de forme
Autres types de lois
Lois à support mixte continu-discret
Lois à support variable
Lois multidimensionnelles
Discrètes
Continues
Matricielles
Lois directionnelles
Univariantes
Sphériques bidimensionnelles
Toroïdales bidimensionnelles
Multidimensionnelles
Lois singulières
Familles de lois
v · m
Index du projet probabilités et statistiques
Théorie des probabilités
Bases théoriques
Principes généraux
Convergence de lois
Calcul stochastique
Lois de probabilité
Lois continues
Lois discrètes
Mélange entre statistiques et probabilités
Interprétations de la probabilité
Théorie des statistiques
Statistiques descriptives
Bases théoriques
Tableaux
Visualisation de données
Paramètres de position
Paramètres de dispersion
Paramètres de forme
Statistiques inductives
Bases théoriques
Tests paramétriques
Tests non-paramétriques
Application
  • icône décorative Portail des probabilités et de la statistique