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> Propuesto terrible de polinomial, bernstein and friends
2.718281828
mensaje Feb 3 2017, 01:55 PM
Publicado: #1


Dios Matemático Supremo
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Los polinomios de Bernstein TEX:  $b_{k,n}$ corresponden a una clase especial de polinomios definidos por:
TEX: $$b_{k,n}=\binom nk x^k(1-x)^{n-k}$$. Parecia una clase de polinomios que no iba a servir hasta que un señor llamado Bezier los comenzo a usar en el contexto de diseños de automoviles, para ser precisos, de marca Renault, dando nacimiento a las llamadas curvas de Bezier, muy usadas en diseño grafico.

Es muy facil demostrar que los polinomios de Bernstein son una base para el espacio vectorial de polinomios de grado TEX: $n$ (TEX: $\mathbb{R}_n[X]$ pa los entendidos). Por lo tanto, cualquier polinomio puede ser expresado como combinacion lineal de dichos polinomios, es decir TEX: $p(x)=\sum_{i=1} a_kb_{k,n}(x)$, $a_k \in \mathbb{R}$. De hecho, las curvas de Bezier son expresadas de manera similar. Dado TEX: $P_k\in\mathbb{R}^n,k=0,...n$, la ecuacion que define la curva de Bezier es dada por TEX: $P:[0,1] \to\mathbb{R}^n;t \to P(t)=\sum_{i=1} P_kb_{k,n}(t) $

----------------------------------------------------------

Con esta definicion demuestre que:

1)TEX: $$\sum_{i=1}b_{k,n}(x)=1$$
2)TEX: si $a_n$ es una progresion aritmetica entonces $p(x)=\sum_{i=1} a_kb_{k,n}(x)$ es una funcion lineal, y determine tal funcion
3)TEX: $$\int_0^1 b_{k,n}(x)dx=\frac{1}{n+1}$$



Saludos
Claudio.


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Claudio Henriquez Tapia
Ingeniero Civil Matemático UTFSM y Prof. DMAT UTFSM
Candidato a Doctor en Estadística UC. Campus San Joaquin
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pprimo
mensaje Feb 5 2017, 08:15 PM
Publicado: #2


Dios Matemático Supremo
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3.- TEX: $$\frac{n!}{k!\cdot \left( n-k \right)!}\int\limits_{0}^{1}{x^{k}\left( 1-x \right)^{n-k}dx}=\frac{n!}{k!\cdot \left( n-k \right)!}\int\limits_{0}^{1}{x^{k+1-1}\left( 1-x \right)^{n-k+1-1}dx}=\frac{n!}{k!\cdot \left( n-k \right)!}\beta \left( k+1,n-k+1 \right)$$

TEX: $$=\frac{n!}{k!\cdot \left( n-k \right)!}\cdot \frac{\Gamma \left( k+1 \right)\cdot \Gamma \left( n-k+1 \right)}{\Gamma \left( n+2 \right)}=\frac{n!}{k!\cdot \left( n-k \right)!}\cdot \frac{k!\cdot \left( n-k \right)!}{\left( n+1 \right)!}=\frac{1}{n+1}$$

para el 1 donde esta el i señor e ?
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lang
mensaje Feb 6 2017, 05:28 PM
Publicado: #3


Matemático


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1)

TEX: $$\sum_{ k = 0} ^ n B_{k, n}(x) = \sum_{ k = 0} ^ n \binom{n}{k} x^k (1 - x)^{n - k} = ( x + (1 - x) )^n = 1,$$
esto último por el teorema del binomio.

2)

Si TEX: $ a_n$ es una progresión aritmética, entonces
TEX: $$ a_n = a_0 + r n$$
por lo tanto

TEX: $$\sum_{ k = 0} ^ n a_k B_{k, n} = a_0 \sum_{ k = 0} ^ n \binom{n}{k} x^k (1 - x)^{n - k} +r \sum_{ k = 1} ^ n k\binom{n}{k} x^k (1 - x)^{n - k}  = a_0 +r \sum_{ k = 1} ^ n n\binom{n - 1}{k - 1} x^k (1 - x)^{n - k}.$$
Si definimos j = k - 1
TEX: $$\sum_{ k = 1} ^ n n\binom{n - 1}{k - 1} x^k (1 - x)^{n - k}  = \sum_{ j =0} ^{ n - 1} n\binom{n - 1}{j} x^{j + 1} (1 - x)^{n - j - 1} = n x$$
TEX: $$\sum_{ k = 0} ^ n a_k B_{k, n} = a_0  + r n x.$$
3)

Notemos que
TEX: $$\sum_{ k = 0} ^ n B_{k, n} (x)y^k = \sum_{ k = 0} ^ n \binom{n}{k} (xy)^k (1 - x)^{n - k} = ( xy + (1 - x) )^n = ( x(y - 1) + 1)^n,$$
por lo tanto
TEX: $$\sum_{ k = 0} ^ n \int_0^1 B_{k, n}(x) dx y^k =\int_0^1\sum_{ k = 0} ^ n B_{k, n}(x) y^k dx = \int_0^1 ( x(y - 1) + 1)^n dx  = \frac{1}{n + 1} \frac{y^{n + 1} - 1}{y - 1} = \sum_{k = 0}^n \frac{1}{n + 1}y^k$$
igualando los coeficientes de los polinomios en TEX: $y$ se obtiene
TEX: $$\int_0^1 B_{k, n} (x)dx = \frac{1}{n + 1}$$
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2.718281828
mensaje Feb 8 2017, 10:46 AM
Publicado: #4


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Regresando del camping de Olmue al lado del cerro La Campana, me atrevo a decir que estan todas las soluciones correctas. En particular la resolucion de la 3) de lang la encuentro bacan porque es una solucion alternativa basado solo en integrales faciles e igualacion de coeficientes polinomiales, sin pasar por la beta, sin desmerecer claramente el desarrollo de pprimo que es el metodo que tambien yo hubiese hecho.

Como dije en el principio, estas propiedades estan relacionadas con probabilidad, en particular, con modelo bayesiano .
La distribucion binomial es la ley de probabilidad de una variable aleatoria X que recorre los enteros del 0 al n, y que usualmente indican la cantidad de exitos entre n ensayos bernoulli (acertar o no acertar con probabilidad p) y esta dada por TEX: $P[X=x]=\binom{n}{x}p^x(1-p)^{n-x}=b_{n,x}(p)$ con p entre 0 y 1, que usualmente se denota como TEX: $P \sim Bin(n,p)$.<br />

Ahora. Si consideramos un modelo jerarquico, en el cual esta probabilidad se considera tambien una variable aleatoria, la distribucion de $X$ cambia. El approach usual es considerar que p se toma de manera aleatoria entre 0 y 1, es decir, p asume una distribucion uniforme U(0,1), y que X dado p (X|p) se considera una binomial de parametros n y p. Los tres ejercicios revelan que dado este modelo jerarquico, la distribucion de X en total (marginal) es una distribucion uniforme discreta, es decir P[X=x]=1/n, para todo x=0,1...n.

Pasenlo a resueltos,.... si algun mod se apareciese por aqui por fis.
Saludos
Claudio.


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Claudio Henriquez Tapia
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