、として次数統計を書き込みます。まず、が意味することに注意してください(x1,x2,x3,x4)0≤x1≤x2≤x3≤x4≤1x1≤x2
Pr[3x1≥x2+x3]=1−Pr[3x1<x2+x3]=1−Pr[x1≤min(x2,x2+x33)].
この最後のイベントは、x2と(x_2 + x_3)/ 2のどちらが(x2+x3)/2大きいかに応じて、2つのばらばらのイベントに分かれます。
Pr[x1≤min(x2,x2+x33)]=Pr[x2≤x32,x1≤x2]+Pr[x32≤x2≤x3,x1≤x2+x33].
そのための共同分布が均一であるセットで、密度の、0≤x1≤x2≤x3≤x4≤14!dx4dx3dx2dx1
Pr[x2≤x32,x1≤x2]=4!∫10dx4∫x40dx3∫x3/20dx2∫x20dx1=14
そして
Pr[x32≤x2≤x3,x1≤x2+x33]=4!∫10dx4∫x40dx3∫x3x3/2dx2∫(x2+x3)/20dx1=712.
(各積分は反復積分として実行するのは簡単です。多項式積分のみが関係します。)
したがって、望ましい確率は =ます。1−(1/4+7/12)1/6
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賢い溶液(作業が簡素化される)という認識に由来指数分布をIIDた、、次いで(書き込み) 、スケーリングされた部分合計yj1≤j≤n+1y1+y2+⋯+yn+1=Y
xi=∑j=1iyj/Y,
1≤i≤nは、一様統計のように分布します。はほぼ確実に正なので、任意の、Y n≥3
Pr[3x1≥x2+x3]=Pr[3y1Y≥y1+y2Y+y1+y2+y3Y]=Pr[3y1≥(y1+y2)+(y1+y2+y3)]=Pr[y1≥2y2+y3]=∫∞0exp(−y3)∫∞0exp(−y2)∫∞2y2+y3exp(−y1)dy1dy2dy3=∫∞0exp(−y3)∫∞0exp(−y2)[exp(−2y2−y3)]dy2dy3=∫∞0exp(−2y3)dy3∫∞0exp(−3y2)dy2=1213=16.