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怎样计算圆内任意两点间距离的期望值? 第1页

  

user avatar   johnny-richards 网友的相关建议: 
      

直接根据定义在直角坐标系和极坐标系下面的积分看起来似乎很难,但是也不是没有办法做,典型的办法可以看这里:

这个积分其实挺简单的。

但是我们不妨要求更高一点,提高这个问题的难度:扩展这个问题为——圆内任意两点间的距离 的概率分布 是怎样的?有了分布,根据定义去算期望甚至方差都是可行的,多积两个分就是了。

所以,我们怎么求圆内任意两点间的距离的分布呢?直接去想,很复杂,没有思路。但是我们只需要稍微变通一下,问题就能迎刃而解。

一、用条件概率的视角来看问题

不妨设圆半径为1,是别的半径把算出来的期望乘以半径即可。

我们按照一种条件概率的思维来思考一下这个问题,把这个问题拆成两步。

步骤1、在圆内半径为 处随机取一点,作为你的第一个点。

步骤2、设定距离 ,在距离第一个点 的地方取第二个点。

针对第1步,均匀洒点在单位圆内概率密度显然是 ,极坐标下圆内随机取点关于角度依然是处处均匀称的,设在圆内随机取点 半径处的分布 ,考察 处 厚圆环显然有:

所以 ,其中 。

针对第2步,这是在选取好了 后再选取 ,所以这一步其实对应条件概率 。

那么两步联合起来看,已知 了,只需要知道 ,那么就能够知道 ,我们的目标是想知道 ,所以marginalize 这个分布就行了。也就是:

其中, 是 不为0的地方,也就是支撑集(support set)。

二、条件分布的求取

好,现在的问题就是搞明白第2步的 长啥样,以及 长啥样就行了。

记圆的圆心为O,假设第一个点选在P,当然它距离圆心为 ,那么要知道 就需要考察所有以P为圆心 为半径的,这里分两种情况:

情况1、 ,此时所有距离P为 的点都在圆O内,如下图。因此关于 有:

那么

情况2、 ,此时只有一部分点取在圆内。

在上图中就是圆内这边的弧AB,这段弧长为 。且根据余弦定理有:

这种情况下,有

三、联合分布的边缘化

我们知道了条件分布 ,那么联合分布 就是:

那么正如我们上面所说 积分即可积出边缘分布。

要正确的积出上面的边缘分布,需要搞明白 的积分上下限怎么取,为此需要考察联合概率分布的支撑集(support set),也就是 的地方在哪里。

在第一个点选在距离圆心为 处后,第二个点与第一个点的距离其实已经限死了,为了保证第二个点也在圆内,那么 肯定有 ,所以无论任何时候,都有 。同时,我们有 。因此:

(a) 在 时, 的积分限为 。在这个区间内有 ,那么 。

(b)在 时, 的积分限为 。这里又分为两种情况:

(i) , 。

(ii) , 。

直观一点 支撑集如下面所示:

因此 的分布 就是:

四、具体的积分过程

这里展示一下具体计算过程,不关心计算细节可以直接跳过。

从上一个section可以看到,对 的计算过程中存在2个积分。

第一个积分好算:

第二个积分其不定积分形为 ,这里

设 , ,相当于要积分:

上面这个积分显然用分部积分来积:

暂先记后面一项为 ,前面一项可以套进定积分上下限计算出来带入上面的 和 用 表示的式子,有:

接下来计算 ,换元 ,则 , 。

再度换元 ,即 , 。

那么:

最后一步代入了 和 。考虑到 ,那么 时候,代入 和 可以得到 , 和 的时候 相同,此时 。

所以有:

分别代回到 表达式中,发现分段函数两段一样,整理得到:

因此任意两点的平均距离是:

甚至可以求出标准差是:

五、推广到半径为 的情况

如何推广到一般半径?不需要重新积分,只需要量纲分析。 量纲肯定是 ,期望和标准量纲肯定是 。所以一般情况下:

到此针对这个问题我们就回答完了。




  

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