Wahanie kwadratowe

Definicja klasyczna. Prawdopodobieństwo warunkowe i całkowite. Zmienne losowe i ich parametry. Niezależność. Prawa wielkich liczb oraz centralne twierdzenia graniczne i ich zastosowania.
buncolgit
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 52
Rejestracja: 16 mar 2020, o 16:51
Płeć: Mężczyzna
wiek: 0
Podziękował: 13 razy

Wahanie kwadratowe

Post autor: buncolgit »

Hej jak pokazać że wahanie kwadratowe funkcji klasy \(\displaystyle{ C^1 f:[0,T]\to\mathbb{R}}\) jest równe \(\displaystyle{ 0}\)? Tzn. że \(\displaystyle{ \sum_{j=0}^{n-1}(f(t_{j+1})-f(t_j))^2\to 0}\) gdy średnica podziału \(\displaystyle{ [0,T]}\) zmierza do \(\displaystyle{ 0}\)?
matmatmm
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2282
Rejestracja: 14 cze 2011, o 11:34
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Sosnowiec
Podziękował: 88 razy
Pomógł: 351 razy

Re: Wahanie kwadratowe

Post autor: matmatmm »

Twierdzenie Lagrange'a o wartości średniej użyj.
buncolgit
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 52
Rejestracja: 16 mar 2020, o 16:51
Płeć: Mężczyzna
wiek: 0
Podziękował: 13 razy

Re: Wahanie kwadratowe

Post autor: buncolgit »

Dodano po 47 sekundach:
matmatmm pisze: 29 maja 2020, o 16:02 Twierdzenie Lagrange'a o wartości średniej użyj.
Coś takiego?

\(\displaystyle{ \sum_{j=0}^{n-1}(f(t_{j+1})-f(t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}(f'(c_j)\cdot(t_{j+1}-t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j)^2=\max_{j=1,...,n}\{t_{j+1}-t_j\}\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j) }\)

I jak to dalej pociągnąć żeby wyszło zero?
matmatmm
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2282
Rejestracja: 14 cze 2011, o 11:34
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Sosnowiec
Podziękował: 88 razy
Pomógł: 351 razy

Re: Wahanie kwadratowe

Post autor: matmatmm »

buncolgit pisze: 29 maja 2020, o 17:20
\(\displaystyle{ \sum_{j=0}^{n-1}(f(t_{j+1})-f(t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}(f'(c_j)\cdot(t_{j+1}-t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j)^2 \blue{=} \red{\max_{j=1,...,n}\{t_{j+1}-t_j\}}\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j) }\)

I jak to dalej pociągnąć żeby wyszło zero?
Ostatnia (niebieska) równość powinna być nierównością.
Czerwony fragment to średnica podziału.
\(\displaystyle{ |f'(c_j)|}\) szacuje się przez \(\displaystyle{ M=\sup\{|f'(x)|: x\in [0,T]\}}\) (\(\displaystyle{ f'}\) jest ograniczona jako funkcja ciągła na zbiorze zwartym).
buncolgit
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 52
Rejestracja: 16 mar 2020, o 16:51
Płeć: Mężczyzna
wiek: 0
Podziękował: 13 razy

Re: Wahanie kwadratowe

Post autor: buncolgit »

matmatmm pisze: 29 maja 2020, o 17:51
buncolgit pisze: 29 maja 2020, o 17:20
\(\displaystyle{ \sum_{j=0}^{n-1}(f(t_{j+1})-f(t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}(f'(c_j)\cdot(t_{j+1}-t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j)^2 \blue{=} \red{\max_{j=1,...,n}\{t_{j+1}-t_j\}}\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j) }\)

I jak to dalej pociągnąć żeby wyszło zero?
Ostatnia (niebieska) równość powinna być nierównością.
Czerwony fragment to średnica podziału.
\(\displaystyle{ |f'(c_j)|}\) szacuje się przez \(\displaystyle{ M=\sup\{|f'(x)|: x\in [0,T]\}}\) (\(\displaystyle{ f'}\) jest ograniczona jako funkcja ciągła na zbiorze zwartym).
Ok czyli podsumowując będzie coś takiego
\(\displaystyle{ \sum_{j=0}^{n-1}(f(t_{j+1})-f(t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}(f'(c_j)\cdot(t_{j+1}-t_j))^2=\sum_{j=0}^{n-1}f'(c_j)^2\cdot(t_{j+1}-t_j)^2 \le M^2\cdot\max_{j=1,...,n}\{t_{j+1}-t_j\}\sum_{j=0}^{n-1}(t_{j+1}-t_j)=M^2\cdot\max_{j=1,...,n}\{t_{j+1}-t_j\}\cdot T\to 0}\)
A ponieważ wahanie kwadratowe jest nieujemne to ostatecznie mamy że wynosi \(\displaystyle{ 0}\). Teraz jest ok?
matmatmm
Użytkownik
Użytkownik
Posty: 2282
Rejestracja: 14 cze 2011, o 11:34
Płeć: Mężczyzna
Lokalizacja: Sosnowiec
Podziękował: 88 razy
Pomógł: 351 razy

Re: Wahanie kwadratowe

Post autor: matmatmm »

Jest ok, chociaż ja osobiście wprowadziłbym dodatkowe wskaźniki np. po \(\displaystyle{ k\in\NN}\) na oznaczenie z którego podziału bierzemy punkty i zaznaczyłbym, że granica jest przy \(\displaystyle{ k\to\infty}\).
ODPOWIEDZ