高斯映射——作为轨道的连分数
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「一条轨道本身就是 一个经典对象」——这是这一现象最鲜明的例子:反复迭代同一个映射,读出的正是连分数展开;Birkhoff 定理再把它变成关于几乎每个实数的数字统计规律。
高斯映射
G : ( 0 , 1 ) → [ 0 , 1 ) G: (0,1) \to [0,1) G : ( 0 , 1 ) → [ 0 , 1 ) , G ( x ) = 1 x − ⌊ 1 x ⌋ \quad G(x) = \dfrac{1}{x} - \left\lfloor \dfrac{1}{x} \right\rfloor G ( x ) = x 1 − ⌊ x 1 ⌋ (即 1 / x 1/x 1/ x 的小数部分)。
x x x 的数字 定义为 a n ( x ) = ⌊ 1 / G n − 1 ( x ) ⌋ a_n(x) = \left\lfloor 1 / G^{n-1}(x) \right\rfloor a n ( x ) = ⌊ 1/ G n − 1 ( x ) ⌋ ,于是
x = 1 a 1 + 1 a 2 + 1 a 3 + ⋯ x = \cfrac{1}{a_1 + \cfrac{1}{a_2 + \cfrac{1}{a_3 + \cdots}}} x = a 1 + a 2 + a 3 + ⋯ 1 1 1
——G G G 下的轨道对连分数做移位,正如加倍映射对二进制数字做移位一样。
不变测度(高斯,1812年,写在一封信里——未留下证明)
勒贝格测度并不 是不变的。正确的测度是:
高斯测度
μ ( A ) = 1 log 2 ∫ A d x 1 + x \mu(A) = \dfrac{1}{\log 2} \displaystyle\int_A \dfrac{dx}{1+x} μ ( A ) = log 2 1 ∫ A 1 + x d x 是 G G G -不变的,且 G G G 关于它是遍历的。
不变性的验证 :取 A = ( 0 , t ) A = (0, t) A = ( 0 , t ) ,其原像为 G − 1 ( 0 , t ) = ⋃ k ≥ 1 ( 1 k + t , 1 k ] G^{-1}(0,t) = \bigcup_{k \ge 1} \left( \tfrac{1}{k+t}, \tfrac{1}{k} \right] G − 1 ( 0 , t ) = ⋃ k ≥ 1 ( k + t 1 , k 1 ] (即那些 x x x ,其 1 / x 1/x 1/ x 整数部分为 k k k ,小数部分 < t < t < t )。求和:
∑ k ≥ 1 [ log ( 1 + 1 k ) − log ( 1 + 1 k + t ) ] ⋅ 1 log 2 \sum_{k\ge1} \left[ \log\!\left(1 + \tfrac{1}{k}\right) - \log\!\left(1 + \tfrac{1}{k+t}\right) \right] \cdot \tfrac{1}{\log 2} k ≥ 1 ∑ [ log ( 1 + k 1 ) − log ( 1 + k + t 1 ) ] ⋅ l o g 2 1
是一个望远镜求和(把 log ( 1 + 1 k ) = log ( k + 1 ) − log k \log(1+\tfrac1k) = \log(k+1) - \log k log ( 1 + k 1 ) = log ( k + 1 ) − log k 、log ( 1 + 1 k + t ) = log ( k + 1 + t ) − log ( k + t ) \log(1+\tfrac{1}{k+t}) = \log(k+1+t) - \log(k+t) log ( 1 + k + t 1 ) = log ( k + 1 + t ) − log ( k + t ) 代入,部分和逐项抵消),最终收敛到 log ( 1 + t ) log 2 = μ ( ( 0 , t ) ) \tfrac{\log(1+t)}{\log 2} = \mu\big((0,t)\big) l o g 2 l o g ( 1 + t ) = μ ( ( 0 , t ) ) 。✓
Birkhoff 定理带来了什么——对几乎每个实数而言
把遍历定理(ergodic-theory-of-orbits )应用到数字的指示函数和对数函数上:
高斯–库兹明数字频率: 数字 k k k 出现的极限频率为
μ ( a 1 = k ) = log 2 ( 1 + 1 k ( k + 2 ) ) . \mu\big(a_1 = k\big) = \log_2\!\left(1 + \frac{1}{k(k+2)}\right). μ ( a 1 = k ) = log 2 ( 1 + k ( k + 2 ) 1 ) .
逐一列出:数字 1 → log 2 4 3 ≈ 41.50 % \log_2 \tfrac{4}{3} \approx 41.50\% log 2 3 4 ≈ 41.50% ,数字 2 → log 2 9 8 ≈ 16.99 % \log_2 \tfrac{9}{8} \approx 16.99\% log 2 8 9 ≈ 16.99% ,数字 3 → log 2 16 15 ≈ 9.31 % \log_2 \tfrac{16}{15} \approx 9.31\% log 2 15 16 ≈ 9.31% 。小数字占主导,但每个 数字都以正频率出现——对几乎每个 x x x 都成立。
辛钦常数: 数字的几何平均收敛,a 1 a 2 ⋯ a n n → K 0 = ∏ k ≥ 1 ( 1 + 1 k ( k + 2 ) ) log 2 k ≈ 2.6854 \sqrt[n]{a_1 a_2 \cdots a_n} \to K_0 = \prod_{k\ge1} \left(1 + \tfrac{1}{k(k+2)}\right)^{\log_2 k} \approx 2.6854 n a 1 a 2 ⋯ a n → K 0 = ∏ k ≥ 1 ( 1 + k ( k + 2 ) 1 ) l o g 2 k ≈ 2.6854 ——对几乎每个实数都收敛到同一个 常数。
列维常数: 渐近分数的分母 q n q_n q n 以一个普适的指数速率增长,1 n log q n → π 2 12 log 2 ≈ 1.1866 \tfrac{1}{n}\log q_n \to \tfrac{\pi^2}{12 \log 2} \approx 1.1866 n 1 log q n → 12 l o g 2 π 2 ≈ 1.1866 。
细则
「几乎每个」恰恰排除了那些有趣的算术点:有理数(展开有限——轨道落到 0 0 0 后停止)和二次无理数(数字最终周期——拉格朗日定理;例如黄金比例满足 a n ≡ 1 a_n \equiv 1 a n ≡ 1 ,其几何平均为 1 ≠ K 0 1 \neq K_0 1 = K 0 )。这与 ergodic-theory-of-orbits ,以及在最强意义上的 collatz-orbit-statistics 是同一种告诫:测度论层面的知识,逐点意义上的盲区。