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一个简短的中文数学论文_节选的 @ TeX模板 - 简书
一个简短的中文数学论文_节选的 @ TeX模板
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\renewcommand{\contentsname}{目录}
\renewcommand{\abstractname}{摘\ \ 要}
\renewcommand{\refname}{参考文献}
\lstset{language=Matlab}%代码语言使用的是matlab
\lstset{breaklines}%自动将长的代码行换行排版
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\author{AAA 2011012xxx \\ BBB
\\ CCC 2011012xxx}
\title{文献读书报告II\\Wavelets}
\begin{document}
\maketitle
\tableofcontents
\begin{abstract}
\end{abstract}
\section{小波分析的历史}
\section{主要问题与核心困难}
\subsection{主要问题}
在一个二维无穷大的整数晶格平面上,从(0,0)出发做随机游走,以1/4的概率向南或向北走1,以1/4+$\varepsilon$的概率向东走1,以1/4-$\varepsilon$的概率向西走1,若最后以p=1/2的概率回到起点,求解$\varepsilon$的值。
\subsection{核心困难}
为了回答上述问题,首先必须确定该问题的解是否存在,实际上该问题是对二维平面离散随机游走常返性的研究,所以通过定义停时$\tau=inf\{n\in N^*,s_j\neq(0,0),j=1,2,3\cdots n-1\}$,我们可以自然得出等式:
\begin{eqnarray}
\displaystyle1/2=p=P(\tau&\infty)=P(\sum_{n=0}^{\infty}\tau=2n)=\sum_{n=0}^{\infty}P(\tau=2n)
\end{eqnarray}
对于给定的n,由于二维平面,而且不是对称随机徘徊,所以很难写出完整表达式,但是我们可以很直接地发现,当假定$\tau=$2n,向东走步数k,向北走步数j以后,(要满足k+j=n),事实上我们可以引入参数$A_{n,k,j}$,表示给定各方向走的步数后,共2n步后初次返回(0,0)的路径数,可以得到:
\begin{center}
$\displaystyle P(\tau=2n)=\sum_{j=0}^n\sum_{k=0}^{n-j}A_{n,k,j}(1/4)^{2j} (1/4-\varepsilon)^k(1/4+\varepsilon)^k$\\
\end{center}
显然$A_{n,k,j}$ 与$\varepsilon$取值无关,且原始问题解的存在性问题转换为:
\begin{eqnarray}
\displaystyle 1/2=\sum_{n=0}^{\infty}\sum_{j=0}^n\Sigma_{k=0}^{n-j}A_{n,k,j}(1/4)^{2j}(1/16-(\varepsilon)^2)^k
\end{eqnarray}
该等式解的存在性问题,此时我们重新对$\varepsilon$的取值范围进行讨论,$\varepsilon$本质上应该在[0,1/4]这个区间上,而当$\varepsilon=0$ 时,原问题转化为二维简单对称随机徘徊问题的常返性问题,可以证明此时p=1,(详细证明见命题2.1),而当$\varepsilon=1/4$时,此时常返问题实际上就限制在一维上,我们可以将等式右边重写为:
\begin{eqnarray}
\displaystyle p'=\sum_{n=1}^{\infty}B_n(1/4)^{2n}
\end{eqnarray}
其中$B_n$表示一维简单对称随机徘徊问题中当第一次常返时为2n时,所有可能的路径数。事实上,对于真正的一维简单对称随机徘徊,我们有:
\begin{eqnarray}
\displaystyle 1=\sum_{n=1}^{\infty}B_n(1/2)^{2n}
\end{eqnarray}
(等式成立原因见命题2.1),与(3)式进行比较,我们可以有大概估计:\\
$\displaystyle p'=\sum_{n=1}^{\infty}B_n(1/4)^{2n}=\sum_{n=1}^{\infty}B_n(1/2)^{2n}(1/4)^n\leqslant1/4\sum_{n=1}^{\infty}B_n(1/2)^{2n}=1$\\
所以不难发现当$\varepsilon$在[0,1/4]变化时,p至少在[1,1/4]波动,而且由(2)式,显然有当$\varepsilon$在[0,1/4]时,p与$\varepsilon$一一对应且单调下降,所以由$1/2\in[1/4,1]$知,存在$\varepsilon^*\in[0,1/4]$,满足原问题要求。
\theoremstyle{definition} \newtheorem{recurrence}{命题}[section]
\begin{recurrence}{}
考虑$R^d(d\geq1,d\in N^*)$上的简单对称随机徘徊,当$d\leq2$时常返,否则非常返。
\end{recurrence}
\begin{proof}
首先我们先证明如下引理:\\
\textbf{Lemma:}对于$R^d$上的简单随机徘徊(不需要对称性),以下结论等价:
\begin{center}
(1)$P(\tau&\infty)=1$(等价于常返性),$\tau\triangleq inf\{n\in N^*,s_n=0,s_j\neq0,j=1,2,\cdots n-1\}$\\
(2)$P(s_n=0,i.o)=1$\\
(3)$\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}P(s_n=0)=\infty$
\end{center}
\textbf{Proof of Lemma:}\\
$(1)\Rightarrow(2):\tau_k\triangleq inf\{n&\tau_{k-1},s_n=0,s_j\neq0,j=\tau_{k-1}+1,\cdots n-1\},\forall k\geq2,\tau_1=\tau.$\\
$\therefore P(s_n=0,i.o)=1\Leftrightarrow P(\tau_k&\infty,\forall k\geq1)=1.$\\
$\displaystyle\because P(\tau_k&\infty,\forall k\geq1)=P(\bigcap_{k=1}^{\infty}\tau_k&\infty)\geq \varliminf_kP(\tau_k&\infty)$.\\
$\because P(\tau&\infty)=1,\therefore 1\geq P(\tau_k&\infty,\forall k\geq1)\geq \varliminf_kP(\tau_k&\infty)=1$\\
$\therefore P(s_n=0,i.o)=1$.\\
$(2)\Rightarrow(3):$若(2)成立,则有:$\displaystyle\infty=\sum_{k=1}^{\infty}1_{\{s_k=0\}}=\sum_{k=1}^{\infty}1_{\{\tau_k&\infty\}}$\\
$\therefore E(\sum_{k=1}^{\infty}1_{\{s_k=0\}})=E(\sum_{k=1}^{\infty}1_{\{\tau_k&\infty\}})$\\
所以(3)成立。\\
$(3)\Rightarrow(1):\displaystyle \sum_{n=1}^{\infty}P(s_n=0)=\infty\Rightarrow\sum_{k=1}^{\infty}P(\tau_k&\infty)=\infty$\\
$\because \sum_{k=1}^{\infty}P(\tau_k&\infty)=\frac{P(\tau&\infty)}{1-P(\tau&\infty)}$(这里我们利用了$P(\tau_k&\infty)=(P(\tau&\infty))^k$).\\
$\therefore P(\tau&\infty)=1$.\#\\
由上面引理的结果,为证明命题,我们只需证明当维数不超过2时,对于简单对称随机徘徊成立:$\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty}P(s_{2k}=0)=\infty$\\
d=1:$\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty}P(s_{2k}=0)=\sum_{k=1}^{\infty}C_{2k}^{k}\frac1{2^{2k}}\thicksim\sum_{k=1}^{\infty}\frac1{\sqrt{k}}=\infty$\\
d=2:$\displaystyle\sum_{k=1}^{\infty}P(s_{2k}=0)=\sum_{k=1}^{\infty}\sum_{j=0}^k\frac{(2k)!}{j!j!(k-j)!(k-j)!}4^{-2k}=\sum_{k=1}^{\infty}4^{-2k}(C_{2k}^{k})^2\thicksim\sum_{k=1}^{\infty}\frac1k=\infty$
\end{proof}
\section{数值方法的具体实现}
\subsection{方法1}
\subsubsection{算法设计}
\subsubsection{程序代码}
\subsection{方法2}
\subsubsection{算法设计}
\subsubsection{程序代码}
\section{小波分析现存问题与展望}
\section{其他5篇文献的综述}
\begin{thebibliography}{}
\end{thebibliography}
\section{附录}
\clearpage
\end{document}
没错,传说中的开哥,就是本人了。
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