In this paper, the authors establish some double inequalities concerning the (q, k)-deformed Gamma function. These inequalities emanate from certain problems of traffic flow. The procedure makes use of the integral representation of the (q, k)-deformed Gamma function.
The double Gamma function had been defined and studied by Barnes [4], [5], [6] and others in about 1900, not appearing in the tables of the most well-known special functions, cited in the exercise by Whittaker and Waston [25, pp. 264]. Recently this function has been revived according to the study of determinants of Laplacians [8], [11], [15], [16], [19], [20], [22] and [24]. Shintani [21] also uses this function to prove the classical Kronecker limit formula. Its p-adic analytic extension appeared in a formula of Casson Nogues [7] for the p-adic L-functions at the point 0.
A class of functions involving divided differences of the psi and tri-gamma functions and originating from Kershaw's double inequality are proved to be completely monotonic. As applications of these results, the monotonicity and convexity of a function involving the ratio of two gamma functions and originating from the establishment of the best upper and lower bounds in Kershaw's double inequality are derived, two sharp double inequalities involving ratios of double factorials are recovered, the probability integral or error function is estimated, a double inequality for ratio of the volumes of the unit balls in $\mathbb{R}^{n-1}$ and $\mathbb{R}^n$ respectively is deduced, and a symmetrical upper and lower bounds for the gamma function in terms of the psi function is generalized.
The third important Euler-Mascheroni constant $\gamma$, like $\pi$ and e, is involved in representations, evaluations, and purely relationships among other mathematical constants and functions, in various ways. The main object of this note is to summarize some known series representaions for $\gamma$ with comments for their proofs, and to point out that one of those series representaions for $\gamma$ seems to be incorrectly recorded. A brief historical comment for $\gamma$ is also provided.
In this paper, we prove that $(\Gamma(x))^{\frac{1}{x-1}}$ is geometrically convex on (0, $\infty$). As its applications, we obtain some new estimates for $\frac{[\Gamma(x+1)]^{\frac{1}{x}}} {[\Gamma(y+1)]^{\frac{1}{y}}}$.
Cs$\'{a}$sz$\'{a}$r [3] introduced the notions of ${\gamma}$-compact and ${\gamma}$-operation on a topological space. In this paper, we introduce the notions of almost ${\Gamma}$-compact, (${\gamma},{\tau}$)-continuous function and (${\gamma},{\tau}$)-open function defined by ${\gamma}$-operation on a topological space and investigate some properties for such notions.
It is well-known that if ${\phi}^{{\prime}{\prime}}$ > 0 for all x, ${\phi}(0)=0$, and ${\phi}/x$ is interpreted as ${\phi}^{\prime}(0)$ for x = 0, then ${\phi}/x$ increases for all x. This has been extended in [Complete monotonicity and logarithmically complete monotonicity properties for the gamma and psi functions, J. Math. Anal. Appl. 336 (2007), 812-822]. In this paper, we extend the above result to the very general cases, and then use it to prove some (logarithmically) completely monotonic functions related to the gamma function. We also establish some inequalities for the gamma function and generalize some known results.
The Gamma function ${\Gamma}$ which was first introduced b Euler in 1730 has played a very important role in many branches of mathematics, especially, in the theory of special functions, and has been introduced in most of calculus textbooks. In this note, our major aim is to explain the convergence of the Euler's Gamma function expressed as an improper integral by using some elementary properties and a fundamental axiom holding on the set of real numbers $\mathbb{R}$, in a detailed and instructive manner. A brief history and origin of the Gamma function is also considered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4567-4583
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2021
This study proposes an analytical approximation algorithm based on extreme value theory (EVT) for the inverse of the power of the incomplete Gamma function. First, the Gumbel function is used to approximate the power of the incomplete Gamma function, and the corresponding inverse problem is transformed into the inversion of an exponential function. Then, using the tail equivalence theorem, the normalized coefficient of the general Weibull distribution function is employed to replace the normalized coefficient of the random variable following a Gamma distribution, and the approximate closed form solution is obtained. The effects of equation parameters on the algorithm performance are evaluated through simulation analysis under various conditions, and the performance of this algorithm is compared to those of the Newton iterative algorithm and other existing approximate analytical algorithms. The proposed algorithm exhibits good approximation performance under appropriate parameter settings. Finally, the performance of this method is evaluated by calculating the thresholds of space-time block coding and space-frequency block coding pattern recognition in multiple-input and multiple-output orthogonal frequency division multiplexing. The analytical approximation method can be applied to other related situations involving the maximum statistics of independent and identically distributed random variables following Gamma distributions.
The prupose of this study are the theoretical examination of Gamma distribution function and its application to hydraulic engineering, that is studying the simulation of monthly streamflow by the Gamma distribtution function model(Gamma Model) based on Monte Carlo technique. In the analysis, monthly streamflow data in the Nak Dong River, the Han River, and the Keum River were used and the data were changed to modular coefficient in order to make the analysis convenient. At first, the fitness of monthly streamflow to 2-Parameter Gamma distribution was tested by Chi-square and Kolmogrov-Smironov test, by which it was found the monthly streamflow were fit well to this Gamma distribution function. Then, the Gamma Model based on the Gamma distribution and Monte Carlo Method was used in the simulation of monthly streamflow, and simulateddata showed that all their stastical characteristics were preserved well in the simulation. Consequently, it can be concluded that the Gamma Model is suitable for the simulation of monthly streamflow series directly by using the Mote Carlo technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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