Intégrale multiple
dans Analyse
Bonjour
Peut-on définir et si oui calculer pour $n$ entier non nul l'intégrale $$
\int_{[0,1]^n}^{} \ln \Big|\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i -\frac{1}{2}\Big| dx_1 \cdots dx_n \quad ?$$
Peut-on définir et si oui calculer pour $n$ entier non nul l'intégrale $$
\int_{[0,1]^n}^{} \ln \Big|\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i -\frac{1}{2}\Big| dx_1 \cdots dx_n \quad ?$$
Réponses
-
Bonjour,
Que trouves-tu pour $n=1$ ? -
en coupant gentiment en $1/2$, je trouve $-\ln 2 -1$.
La coupure en plein milieu, je sais que ce n'est pas bien mais ça semble se gérer pour $n=1$, $n=2$ donc peut-être après... -
Bonjour,
On peut trouver une série généralisée.
On sort le $1/2$, puis on enlève la valeur absolue, puis on développe en série puis formule de Newton généralisée, puis inversion justifiée somme intégrale puis intégration. -
en suivant cette voie, je trouve $$
I_n=-\frac{n^n}{n! 2^{n-1}} \sum_{k=1}^{n} \frac{1}{k} -\ln 2.
$$ Ce n'est pas le comportement asymptotique que j'espérais...
J'aimerais bien vérifier numériquement avec l'expression d'origine mais je ne sais pas trop comment m'y prendre. -
bon en fait, je pense qu'il y a une erreur (ce qui me rassure en un certain sens).
Je reprendrai le calcul plus tard. -
Bonjour,
On a $\ln|{A \over n} -\frac12| = \ln(\frac12 |1-{2A \over n} | = -\ln 2 - \ln|1-{2A \over n} |$ avec $A = \sum_{k=1}^n x_k.$
il faut ensuite éliminer la valeur absolue et donc scinder en deux le domaine... -
Je voulais éviter le multinôme à tort...
Ce qui m'intéresse vraiment, c'est le comportement asymptotique pour $n\to \infty$.
Cette dernière expression me semble délicate à manier. -
Après la permutation somme/intégrale, j'ai $$
I_n=-\ln 2 -\sum_{k=1}^{\infty} \frac{2^{k+1}}{k n^k} \int_{\sum\limits_{i=1}^{n} x_i <\frac n2}^{} \Big(\sum_{i=1}^{n} x_i\Big)^k dx_1 \ldots dx_n .
$$ Je n'ai pas une intégrale multiple sympathique dans le symbole somme.
Comment as-tu fait ton calcul ? -
Bonjour,
As-tu correctement scindé en deux le domaine d'intégration : une partie pour l'argument de la valeur absolue positive et l'autre partie pour négative ?
J'ai fait une erreur de calcul.
Mais si tu rajoutes l'autre partie, c'est mon idée de calcul. On a aussi la symétrie $x \leadsto 1-x$ du domaine d'intégration à exploiter (si ça apporte une simplification).
Autre idée : as-tu essayé un changement de variables ?
$\displaystyle u=x,\ v=x+y,\ w=x+y+z$ et $\displaystyle \iiint \ln|(x+y+z)/3-1/2| dxdydz = \int_0^1 du \int_{u}^2 dv \int_{u+v}^3 dw \ln|w/3-1/2|$ et l'intégrale se calcule bien même si c'est très pénible à cause des signes. -
avec la valeur absolue, j'ai utilisé le changement $x \to 1-x$ pour considérer la moitié du domaine avec un facteur $2$ multiplicatif.
Mais après, je coince, j'ai essayé divers changement de variables (dont celui que tu proposes) mais c'est très vite très très moche (des bornes avec des min à gérer).
Je pense qu'il y a de la symétrie que je n'exploite pas comme il faut et qui permet de faire le calcul de manière élégante. -
Bonjour
C'est indémerdable de cette façon. La restriction du domaine d'intégration à $\displaystyle \sum_{k=1}^n x_k <n/2$ rend l'intégration impossible. Tu as dit que tu cherches un comportement asymptotique.
Essaie une autre idée : $\displaystyle I_n(a) = \int_{[0,1]^n} dx_1\cdots dx_n \ln\Big|\frac1n \sum_{k=1}^n x_k +a\Big|$,
dérive par rapport à $a$ (la valeur absolue saute), puis série, puis binôme généralisé. Puis intégration terme à terme par rapport à $a.$
Il faudra ensuite trouver $I_n(-1)$ qui a le bon goût de faire sauter la valeur absolue.
Cette idée, si elle aboutit, contourne le problème de la valeur absolue. -
Je n'ai rien dit mais effectivement, ça vient tout droit des probabilités... à base de TLC
-
Bonjour,
Où alors une simulation numérique pour le comportement asymptotique ?
Un calcul physicien (donc faux) donne $\displaystyle I_n = -\ln 2 - {1 \over 24} {1 \over n^2} + o(1/n^2)$... -
Eh, je ne chantais pas, moi ! Bon, pourquoi ne pas utiliser le théorème central limite, en remplaçant froidement $\frac{1}{n}(X_1+\cdots+X_n)-\frac{1}{2}$ par $\frac{1}{\sqrt{12n}}Z$ avec $Z\sim N(0,1).$ Ça donnerait $I_n$ équivalent à $C-\frac{1}{2}\log (12n)$ avec $$C=\mathbb{E}(\log |Z|)=\frac{d}{ds}\left[\frac{2^{s/2}}{\sqrt{\pi}}\Gamma(\frac{1}{2}(s+1))\right]_{s=0}.$$
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Comment justifier le "froidement" ?
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Si on note $\Delta_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i -\frac{1}{2}$, on a $\sqrt{12 n} \Delta_n \rightsquigarrow U$ avec $U \sim N(0,1)$ et sauf erreur, on a aussi
$$ \log | \sqrt{12 n} \Delta_n| \rightsquigarrow \log |U|$$
mais pour passer en espérance, ça coince, non ? -
Heu, le théorème central limite est un theoreme de convergence en loi et dit ici que si $f$ est une fonction continue qui s'annule à l'infini alors $\mathbb{E}\left(f(\overline {X}_n-\frac{1}{2})\sqrt{12n})\right)\to \mathbb{E}(f(Z)).$
Évidemment $x\mapsto f(x)=\log|x|$ n'est ni continue ni nulle à l'infini, mais ça donne une idée. -
C'est pour ça que je n'avais pas parlé de probas au départ.
Mais ça n'a pas l'air de s'arranger sans ...
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