克里斯托夫·艾斯特勒特纳;格哈德·拉彻;弗里德里希·皮利奇沙姆;苏马亚·萨阿德·埃丁;罗伯特·F·蒂希。 关于Weyl积和均匀分布模1。 (英语) 兹比尔1410.11106 莫纳什。数学。 185,第3号,365-395(2018). 形式为\(显示样式S_N=\sum_{k=1}^Nf(x_k),\)的和,其中\(f:[0,1]\ to{mathbb R}_0^+\)和\((x_k)_{k\geq 1}\)是单位间隔\([0,1)中的序列\)称为Weyl总和。这些和在三角和理论、均匀分布序列、数论等不同的科学分支中发挥着重要作用。本文研究了(N to infty,)的形式为(displaystyle prod_{k=1}^N2\sin(pi x_k))的三角积的渐近行为,其中数字(ω=(x_k,\)进行了研究。主要结果是根据网的星形离散性匹配此类乘积的上下界。使用了两种众所周知的均匀分布序列,即Kronecker序列和van der Corput序列。本文在引言中考虑了Weyl积(displaystyle P_N=\prod_{k=1}^Nf(x_k))。给出了上述积作为缺项三角积的一个特例。讨论了该乘积的上下估计。提醒了星际距离(D^*_N)的概念。同时,这里给出了本文的主要结果。在定理1中,给出了乘积(displaystyle P_N=prod_{k=1}^N2\sin(pix_k))的一般估计,它是由网((x_k。Hlawka也得到了一个弱形式的类似结果。引入了数量(显示样式P_N^{(d_N)}=\sup_{\omega}\prod_{k=1}^N2\sin(\pi-x_k))。在定理2中,对于所有(N),获得了(P_N^{(d_N)})的上界,对于所有足够大的(N)则获得了(PN^{。考虑了当((x_n){n\geq1})是无理数为(alpha)的Kronecker序列时的特殊情况。在定理3中,给出了乘积\(displaystyle\prod_{n=1}^{q-1}|2\sin(\pin\alpha)|,\)的上界,其中\(q)是\(\alpha,\)最好的近似分母。在定理4中,无理(α)是由一个连续分式展开表示的,(N)表示它的Ostrowski展开。得到了乘积\(\ displaystyle\prod_{n=1}^n|2\sin(\ pi n\ alpha)|\的上界,即\(\ alpha \)的最佳近似分母。实数(alpha)是类型(t\geq 1)的概念得到了提醒。在推论2中,\(\alpha\)是类型\(t>1)。获得乘积\(\displaystyle\prod_{n=1}^n|2\sin(\pi n\alpha)|\的上界。未来,研究了乘积(displaystyle\prod\n=1}^n|2\sin(\pix_n)|,),其中((x_n,{n\geq1})是van der Corput序列。与Kronecker序列相比,所得结果非常精确。在定理5中,\((x_n)_{n\geq 1}\)是基为2的范德科普特序列。结果表明,[displaystyle\limsup{N\to\infty}\frac{1}{N^2}\prod_{N=1}^N|2\sin(\pix_N)|=frac{1'{2\pi}.]在定理6中,((X_k){k\geq1})是在([0,1)上均匀分布的i.i.d.随机变量序列\[P_n\leq\exp\left(\ left(\frac{\pi}{\sqrt{6}}+\varepsilon\right)\sqrt{n\log\log n}\right\]几乎可以肯定是足够大的\(N\),并且下限\[P_n\geq\exp\left(\ left(\frac{\pi}{\sqrt{6}}-\varepsilon\right)\sqrt{n\log\log n}\right\]对于无限多(N)为true在定理7中,(alpha)是一个无理数,具有有界连分式系数,((xi_n){n\geq1}=(xi_n(omega)){n\gerq1})是在某个概率空间((omega,{mathcal a},{mathbf P})上定义的均值为(displaystyle\frac{1}{2},)的i.i.d.({0,1})值随机变量序列,\)其中索引是一个随机序列((nk){n\geq1}=(nk(omega)){k\geq1{)是所有数字的序列({n\geq 1:xin=1},)按递增顺序排序。考虑乘积\(\displaystyle P_N=\prod_{k=1}^N 2\sin(\pi N_k\alpha)\)。结果表明,对于所有(varepsilon>0)({mathbf P})-几乎可以确定上界\[P_n\leq\exp\left(\ left(\frac{\pi}{\sqrt{12}}+\varepsilon\right)\sqrt{n\log\log n}\right\]对于所有足够大的\(N,\)和下限为真\[P_n\geq\exp\left(\left(\frac{\pi}{\sqrt{12}}-\varepsilon\right)\sqrt{n\log\log n}\right)\]对无限多(N)为真在本文的第二节中,证明了定理1和定理2。第三节证明了Kronecker序列的结果。第四节证明了van der Corput序列的结果。在第5节中,证明了概率结果。审核人:瓦西尔·格罗兹达诺夫(布拉戈耶夫格勒) 引用于8文件 MSC公司: 11公里06 分布模的一般理论(1) 11公里45 伪随机数;蒙特卡罗方法 11公里36 井分布序列和其他变化 11公里60 概率数论中的丢番图逼近 11J70型 连分式和推广 11J71型 分配模1 关键词:三角积;星光清晰度;Kronenecker序列;范德科尔普特序列;概率序列;上限和下限 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Aistleitner}等人,Monatsh。数学。185,第3号,365-395(2018;Zbl 1410.11106) 全文: 内政部 arXiv公司 OA许可证 参考文献: [1] Aistleitner,Ch.,Hofer,R.,Larcher,G.:关于邪恶的Kronecker序列和缺项三角乘积。《傅里叶年鉴》。67(2), 637-687. 可在http://arxiv.org/abs/1502.06738 (2017) ·Zbl 1437.11042号 [2] Awata,H.,Hirano,S.,Shigemori,M.:ABJ理论的配分函数。掠夺。西奥。实验物理。2013(5) (2013) ·Zbl 07406666号 [3] Baxa,C.,Schoissengeier,J.:使用\[(n\alpha)\](nα)-序列计算反常积分。Monatsheft fur Mathematik莫纳采夫毛皮马塞马克135、265-277(2002)·Zbl 1009.11054号 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