En estadística , la función Q de Marcum generalizada de orden ν {\displaystyle \nu } se define como Q ν ( a , b ) = 1 a ν − 1 ∫ b ∞ incógnita ν exp ( − incógnita 2 + a 2 2 ) I...
Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita
En estadística , la función Q de Marcum generalizada de ordense define como
dóndeyyes la función de Bessel modificada de primer tipo de orden. Si, la integral converge para cualquierLa función Q de Marcum aparece como una función de distribución acumulativa complementaria para las distribuciones chi no central , chi cuadrado no central y Rice . En ingeniería, esta función aparece en el estudio de sistemas de radar, sistemas de comunicación, sistemas de colas y procesamiento de señales. Esta función se estudió por primera vez parapor Jess Marcum, y por lo tanto nombrado en su honor, para radares pulsados. [ 1 ]
Propiedades
Representación integral finita
Utilizando el hecho de que, la función Q de Marcum generalizada puede definirse alternativamente como una integral finita como
Sin embargo, es preferible tener una representación integral de la función Q de Marcum tal que (i) los límites de la integral sean independientes de los argumentos de la función, (ii) y que los límites sean finitos, (iii) y que el integrando sea una función gaussiana de estos argumentos. Para valores enteros positivos de, dicha representación viene dada por la integral trigonométrica [ 2 ] [ 3 ]
La funciónes estrictamente logarítmicamente cóncava ena pesar dey, lo que implica que la función Q de Marcum generalizada satisface la propiedad de que lo nuevo es mejor que lo usado. [ 6 ]
La funciónes logarítmicamente cóncava ena pesar de[ 5 ]
Representación de la serie
La función Q generalizada de Marcum de ordenpuede representarse utilizando la función Gamma incompleta como [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]
dóndees la función Gamma incompleta inferior . Esto se suele llamar la representación canónica de laFunción Q generalizada de Marcum de orden -ésimo.
donde las sumas están en incrementos de uno. Tenga en cuenta que cuandoasume un valor entero, tenemos.
Para valores semi-enteros no negativos, tenemos una expresión de forma cerrada para la función Q de Marcum generalizada como [ 8 ] [ 10 ]
dóndees la función de error complementaria . Dado que las funciones de Bessel con parámetro semi-entero tienen expansiones de suma finita como [ 4 ]
dóndees un entero no negativo, podemos representar exactamente la función Q de Marcum generalizada con un parámetro semi-entero. Más precisamente, tenemos [ 4 ]
para enteros no negativos, dóndees la función Q gaussiana . Alternativamente, también podemos expresar de forma más compacta las funciones de Bessel con semi-entero como suma de funciones seno y coseno hiperbólicas: [ 11 ]
dónde,, ypara cualquier valor entero de.
Relación de recurrencia y función generadora
Integrando por partes, podemos demostrar que la función Q de Marcum generalizada satisface la siguiente relación de recurrencia [ 8 ] [ 10 ].
La fórmula anterior se generaliza fácilmente como [ 10 ].
para entero positivo. La recurrencia anterior puede utilizarse para definir formalmente la función Q de Marcum generalizada para valores negativos. Tomandoypara, obtenemos la representación en serie de Neumann de la función Q generalizada de Marcum.
Basado en la monotonicidad y la concavidad logarítmica
Se pueden obtener varios límites superiores e inferiores de la función generalizada de Marcum-Q utilizando la monotonicidad y la concavidad logarítmica de la función.y el hecho de que tenemos una expresión de forma cerrada paracuandotiene un valor semi-entero.
Dejarydenotan el par de operadores de redondeo semi-entero que mapean un número reala su semi-entero impar más cercano a la izquierda y a la derecha, respectivamente, según las relaciones
dóndeydenotan las funciones de piso y techo enteras.
La monotonicidad de la funcióna pesar deynos da la siguiente cota simple [ 14 ] [ 8 ] [ 15 ]
Sin embargo, el error relativo de esta cota no tiende a cero cuando. [ 5 ] Para valores enteros de, este límite se reduce a
Una muy buena aproximación de la función Q generalizada de Marcum para valores enteros.se obtiene tomando la media aritmética del límite superior e inferior [ 15 ]
Se puede obtener una cota más ajustada explotando la log-concavidad deencomo [ 5 ]
dóndeypara. La firmeza de este límite mejora a medida queoaumenta. El error relativo de esta cota converge a 0 a medida que. [ 5 ] Para valores enteros de, este límite se reduce a
Cauchy-Schwarz vinculado
Utilizando la representación integral trigonométrica para valores enteros, se puede obtener la siguiente cota de Cauchy-Schwarz [ 3 ]
dónde.
Límites de tipo exponencial
Para fines analíticos, a menudo es útil tener límites en forma exponencial simple, aunque no sean los límites más ajustados que se puedan lograr., uno de esos límites para valores enteros se da como [ 16 ] [ 3 ]
Cuando, el límite se simplifica a dar
Otro límite de este tipo obtenido mediante la desigualdad de Cauchy-Schwarz se da como [ 3 ].
Límite de tipo Chernoff
Límites de tipo Chernoff para la función Q de Marcum generalizada, dondees un número entero, está dado por [ 16 ] [ 3 ]
donde el parámetro de Chernofftiene valor óptimode
Aproximación semilineal
La función Marcum-Q de primer orden puede aproximarse semilinealmente mediante [ 17 ].
dónde
y
Formas equivalentes para un cálculo eficiente
Es conveniente volver a expresar la función Q de Marcum como [ 18 ].
Elpuede interpretarse como la probabilidad de detección demuestras de señal recibidas integradas de forma incoherente con una relación señal-ruido constante,, con un umbral de detección normalizado. En esta forma equivalente de la función Q de Marcum, para un valor dadoy, tenemosyExisten muchas expresiones que pueden representarSin embargo, a continuación se presentan los cinco métodos más fiables, precisos y eficientes para el cálculo numérico. Son de la forma uno: [ 18 ]
Sies una distribución chi-cuadrado no central con parámetro de no centralidadygrados de libertad, entonces su función de distribución acumulada viene dada por
Sies una distribución de Rayleigh con parámetro, entonces su función de distribución acumulada viene dada por
Sies una distribución chi congrados de libertad, entonces su función de distribución acumulada viene dada por
Sies una distribución de Nakagami concomo parámetro de forma ycomo parámetro de dispersión, entonces su función de distribución acumulada viene dada por
Sies una distribución de Rice con parámetrosy, entonces su función de distribución acumulada viene dada por
Sies una distribución chi no central con parámetro de no centralidadygrados de libertad, entonces su función de distribución acumulada viene dada por
Notas a pie de página
↑ JI Marcum (1960). Una teoría estadística de la detección de objetivos mediante radar pulsado: apéndice matemático, IRE Trans. Inform. Theory, vol. 6, 59-267.
↑ MK Simon y M.-S. Alouini (1998). Un enfoque unificado para el rendimiento de la comunicación digital sobre canales de desvanecimiento generalizados, Proceedings of the IEEE , 86(9), 1860-1877.
1 2 3 4 5 A. Annamalai y C. Tellambura (2001). Cota de Cauchy-Schwarz en la función generalizada de Marcum-Q con aplicaciones, Wireless Communications and Mobile Computing , 1(2), 243-253.
1 2 3 4 A. Annamalai y C. Tellambura (2008). Una representación integral exponencial simple de la función Q de Marcum generalizada Q M ( a , b ) para M de orden realcon aplicaciones. Conferencia de Comunicaciones Militares IEEE de 2008 , San Diego, CA, EE. UU.
1 2 3 4 5 6 7 Y. Sun, A. Baricz y S. Zhou (2010). Sobre la monotonicidad, la log-concavidad y las cotas ajustadas de las funciones Q generalizadas de Marcum y Nuttall. IEEE Transactions on Information Theory , 56(3), 1166–1186, ISSN 0018-9448
1 2 Y. Sun y A. Baricz (2008). Desigualdades para la función Q de Marcum generalizada. Matemáticas Aplicadas y Computación 203(2008) 134-141.
1 2 3 4 5 6 N.M. Temme (1993). Aspectos asintóticos y numéricos de la distribución chi-cuadrado no central. Computers Math. Applic. , 25(5), 55-63.
1 2 3 4 5 6 A. Annamalai, C. Tellambura y John Matyjas (2009). "Una nueva variante de la función Q de Marcum generalizada Q M ( a , b ) con orden fraccional M y sus aplicaciones". 2009 6th IEEE Consumer Communications and Networking Conference , 1–5, ISBN978-1-4244-2308-8
1 2 S. Andras, A. Baricz y Y. Sun (2011) La función Q de Marcum generalizada: un enfoque polinomial ortogonal. Acta Univ. Sapientiae Mathematica , 3(1), 60-76.
1 2 3 4 5 6 7 Y.A. Brychkov (2012). Sobre algunas propiedades de la función Q de Marcum. Transformadas Integrales y Funciones Especiales 23(3), 177-182.
↑ M. Abramowitz e IA Stegun (1972). Fórmula 10.2.12, Funciones de Bessel esféricas modificadas , Manual de funciones matemáticas , pág. 443
↑ WK Pratt (1968). Diferenciales parciales de la función Q de Marcum. Actas del IEEE , 56(7), 1220-1221.
↑ R. Esposito (1968). Comentario sobre diferenciales parciales de la función Q de Marcum. Actas del IEEE , 56(12), 2195-2195.
↑ VM Kapinas, SK Mihos, GK Karagiannidis (2009). Sobre la monotonicidad de las funciones Q generalizadas de Marcum y Nuttal. IEEE Transactions on Information Theory , 55(8), 3701-3710.
1 2 R. Li, PY Kam y H. Fu (2010). Nuevas representaciones y límites para la función Q de Marcum generalizada mediante un enfoque geométrico y una aplicación. IEEE Trans. Commun. , 58(1), 157-169.
1 2 M.K. Simon y M.-S. Alouini (2000). Límites de tipo exponencial en la función Q generalizada de Marcum con aplicación al análisis de probabilidad de error en canales con desvanecimiento. IEEE Trans. Commun. 48(3), 359-366.
↑ H. Guo, B. Makki, M. -S. Alouini y T. Svensson, "Una aproximación semilineal de la función Q de Marcum de primer orden con aplicación a sistemas de antenas predictoras", en IEEE Open Journal of the Communications Society , vol. 2, pp. 273-286, 2021, doi: 10.1109/OJCOMS.2021.3056393.
1 2 3 4 5 6 7 D.A. Shnidman (1989). El cálculo de la probabilidad de detección y la función Q de Marcum generalizada. IEEE Transactions on Information Theory, 35(2), 389-400.
Referencias
Marcum, JI (1950) "Tabla de funciones Q". Memorando de investigación RAND de la Fuerza Aérea de EE. UU. M-339 . Santa Mónica, CA: Rand Corporation, 1 de enero de 1950.
Nuttall, Albert H. (1975): Algunas integrales que involucran la función Q M , IEEE Transactions on Information Theory , 21(1), 95–96, ISSN 0018-9448
Shnidman, David A. (1989): El cálculo de la probabilidad de detección y la función Q de Marcum generalizada, IEEE Transactions on Information Theory, 35(2), 389–400.
Weisstein, Eric W. Función Q de Marcum. De MathWorld—Un recurso web de Wolfram.
Categoría :
Funciones relacionadas con las distribuciones de probabilidad