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東京大学 工学系研究科 2013年8月実施 数学 第6問

Author

祭音Myyura (co-authored with GPT 6 Astra)

Description

表の確率が p(0,1)p\in(0,1) のコインを独立に nn 回投げる。ちょうど kk 回表が出る確率を Pn(k)P_n(k)0kn0\le k\le n)とする。

I. Pn(k)P_n(k) を求めよ。

II. μ=k=0nkPn(k)\mu=\sum_{k=0}^nkP_n(k) から μ=np\mu=np を示せ。

III. 0<x<10<x<1 に対し I(x)=limn[n1logePn(xn)]I(x)=\lim_{n\to\infty}[-n^{-1}\log_eP_n(\lfloor xn\rfloor)] を求め、その最小値と最小点を求めよ。 Stirling の公式 m!2πm(m/e)mm!\sim\sqrt{2\pi m}(m/e)^m を用いてよい。

IV. ϕn(θ)=logek=0neθkPn(k)\phi_n(\theta)=\log_e\sum_{k=0}^ne^{\theta k}P_n(k)θR\theta\in\mathbb R)を求めよ。 さらに ϕ(θ)=limnϕn(θ)/n\phi(\theta)=\lim_{n\to\infty}\phi_n(\theta)/n とし、0<η<10<\eta<1 に対して ϕ(η)=maxθR[ηθϕ(θ)]\phi^*(\eta)=\max_{\theta\in\mathbb R}[\eta\theta-\phi(\theta)] を求めよ。

题目描述

独立掷同一枚硬币 nn 次,每次正面概率 p(0,1)p\in(0,1)。令 Pn(k)P_n(k) 为恰好 kk 次正面的概率,0kn0\le k\le n

I. 求 Pn(k)P_n(k)

II. 从 μ=k=0nkPn(k)\mu=\sum_{k=0}^n kP_n(k) 证明 μ=np\mu=np

III. 对 0<x<10<x<1,求 I(x)=limn[n1logePn(xn)]I(x)=\lim_{n\to\infty}[-n^{-1}\log_e P_n(\lfloor xn\rfloor)],并求其最小值及取得最小值的 xx。 可用 Stirling 公式 m!2πm(m/e)mm!\sim\sqrt{2\pi m}(m/e)^m

IV. 令 ϕn(θ)=logek=0neθkPn(k)\phi_n(\theta)=\log_e\sum_{k=0}^n e^{\theta k}P_n(k)θR\theta\in\mathbb R。求 ϕn(θ)\phi_n(\theta);再令 ϕ(θ)=limnϕn(θ)/n\phi(\theta)=\lim_{n\to\infty}\phi_n(\theta)/n,求 ϕ(η)=maxθR[ηθϕ(θ)]\phi^*(\eta)=\max_{\theta\in\mathbb R}[\eta\theta-\phi(\theta)],其中 0<η<10<\eta<1

Kai

I–II

Pn(k)=(nk)pk(1p)nk.\boxed{P_n(k)=\binom nkp^k(1-p)^{n-k}}.

k(nk)=n(n1k1)k\binom nk=n\binom{n-1}{k-1} と二項定理より、

μ=npj=0n1(n1j)pj(1p)n1j=np.\mu=np\sum_{j=0}^{n-1}\binom{n-1}jp^j(1-p)^{n-1-j}=\boxed{np}.

III

xn=xn/nxx_n=\lfloor xn\rfloor/n\to x とおく。Stirling の公式から、

1nlog(nnxn)=xnlogxn(1xn)log(1xn)+o(1).\frac1n\log\binom n{nx_n} =-x_n\log x_n-(1-x_n)\log(1-x_n)+o(1).

従って、

I(x)=xlogxp+(1x)log1x1p.\boxed{I(x)=x\log\frac xp+(1-x)\log\frac{1-x}{1-p}}.

I(x)=logx(1p)p(1x)I'(x)=\log\dfrac{x(1-p)}{p(1-x)}I(x)=1/x+1/(1x)>0I''(x)=1/x+1/(1-x)>0。 唯一の最小点は x=p\boxed{x=p}、最小値は 0\boxed{0} である。

IV

二項定理より、

ϕn(θ)=nlog(1p+peθ),ϕ(θ)=log(1p+peθ).\boxed{\phi_n(\theta)=n\log(1-p+pe^\theta)},\qquad \phi(\theta)=\log(1-p+pe^\theta).

最大点は η=peθ/(1p+peθ)\eta=pe^\theta/(1-p+pe^\theta) を満たすから、 θ=log[η(1p)/(p(1η))]\theta_* =\log[\eta(1-p)/(p(1-\eta))]。 目的関数の二階導関数は常に負なので、

ϕ(η)=ηlogηp+(1η)log1η1p=I(η).\boxed{\phi^*(\eta)=\eta\log\frac\eta p+(1-\eta)\log\frac{1-\eta}{1-p}=I(\eta)}.