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高斯多边形、外角和多阶统计的预期体积。 (英语) Zbl 1481.60017号

摘要:设\(X_1,\dots,X_n\)为\(\mathbb{R}^d\)中的标准正态样本。我们通过利用高斯多边形(mathrm{conv}[X_1,\dots,X_n]\)、对称高斯多边形(mathrm{conv}[\pm X_1,以及借助Tsirelson公式的立方体。这些随机多面体的期望体积由与正则多面体内禀体积和外角基本相同的表达式给出。对于所有这些量,我们得到了比以前已知结果更精确的渐近公式。更一般地,我们确定了一些异方差随机多面体的期望体积,其中包括(mathrm{conv}[l_1X_1,dots,l_nX_n]\)和(mathrm{conv{[\pm l_1X_1,dots。最后,我们将正则单纯形(Delta^{n-1})的第k个内禀体积与独立标准高斯随机变量的期望最大值(xi_1,dots,xi_n)联系起来,假定最大值具有多重性(k)。也就是说,我们展示了这一点\[ V_k(Delta^{n-1})=\frac{(2\pi)^{\frack2}}{k!}\cdot\lim_{\子堆栈{\varepsilon\downarrow0}}\varepsilon^{1-k}\mathbb{E}[\max\{\xi_1,\dots,\xi_n\}1\,\] 其中,\(xi{(1)}\leq\cdots\leq\xi{(n)}\)表示顺序统计。如果将(xi_1,dots,xi_n)替换为它们的绝对值,则交叉多胞体也会有类似的结果。

MSC公司:

60D05型 几何概率与随机几何
52A22型 随机凸集和积分几何(凸几何的方面)
60G15年 高斯过程
52A23型 凸体的渐近理论
60G70型 极值理论;极值随机过程
51米20 多面体和多面体;规则图形,空间划分
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