В математике рекуррентное соотношение — это уравнение , согласно которому пятый член последовательности чисел равен некоторой комбинации предыдущих членов. Часто в уравнении появляются только предыдущие члены последовательности для параметра, который не зависит от ; это число называется порядком отношения. Если значения первых чисел в последовательности заданы, остальную часть последовательности можно вычислить, повторно применяя уравнение.
В линейных рекуррентах n-й член приравнивается к линейной функции предыдущих членов . Известный пример — повторяемость чисел Фибоначчи .
Решение рекуррентного соотношения означает получение решения в замкнутой форме : нерекурсивной функции от .
Понятие рекуррентного отношения можно распространить на многомерные массивы , то есть индексированные семейства , которые индексируются кортежами натуральных чисел .
Рекуррентное отношение — это уравнение, которое выражает каждый элемент последовательности как функцию предыдущих. Точнее, в случае, когда задействован только непосредственно предшествующий элемент, рекуррентное отношение имеет вид
где
— функция, где X — множество, которому должны принадлежать элементы последовательности. Для любого это определяет уникальную последовательность, первым элементом которой является начальное значение . [1]
Определение для получения последовательностей, начиная с члена с индексом 1 или выше, легко изменить.
Это определяет рекуррентное отношение первого порядка . Рекуррентное соотношение порядка k имеет вид
где – функция, включающая k последовательных элементов последовательности. В этом случае для определения последовательности необходимо k начальных значений.
Факториал определяется рекуррентным соотношением
и начальное состояние
Это пример линейной рекуррентности с полиномиальными коэффициентами порядка 1, с простым полиномом
как его единственный коэффициент.
Примером рекуррентного отношения является логистическая карта :
с заданной константой ; учитывая начальный член , каждый последующий член определяется этим соотношением.
Рекуррентность второго порядка, удовлетворяемая числами Фибоначчи, является каноническим примером однородного линейного рекуррентного соотношения с постоянными коэффициентами (см. Ниже). Последовательность Фибоначчи определяется с помощью рекуррентного выражения
Явно, рекуррентность дает уравнения
и т. д.
Получаем последовательность чисел Фибоначчи, которая начинается
Рекуррентность может быть решена методами, описанными ниже, с получением формулы Бине , которая включает в себя степени двух корней характеристического многочлена ; производящая функция последовательности является рациональной функцией
Простой пример многомерного рекуррентного отношения дают биномиальные коэффициенты , которые подсчитывают способы выбора элементов из множества элементов. Их можно вычислить с помощью рекуррентного соотношения
с базовыми случаями . Использование этой формулы для вычисления значений всех биномиальных коэффициентов создает бесконечный массив, называемый треугольником Паскаля . Те же значения также можно вычислить напрямую по другой формуле, которая не является повторением, но использует факториалы , умножение и деление, а не только сложение:
Биномиальные коэффициенты также можно вычислить с помощью одномерной рекуррентности:
с начальным значением (Деление не отображается в виде дроби, чтобы подчеркнуть, что оно должно вычисляться после умножения, чтобы не вводить дробные числа). Это повторение широко используется в компьютерах, поскольку оно не требует построения таблицы, как двумерное повторение, и включает в себя очень большие целые числа, как это делает формула с факториалами (если использовать все задействованные целые числа меньше конечного результата). .
The Оператор разности — этооператор, который отображаетпоследовательностив последовательности и, в более общем смысле,функциив функции. Его обычно обозначаюти определяют вфункциональной записикак
Таким образом, это частный случай конечной разности .
При использовании индексной записи для последовательностей определение становится
Круглые скобки вокруг и обычно опускаются, и их следует понимать как член с индексом n в последовательности , а не применять к элементу.
Учитывая последовательность первая разницаaэто
The Второе отличие : Простое вычисление показывает, что
В более общем смысле: k -я разница определяется рекурсивно как и
Это соотношение можно обратить, дав
АРазностное уравнение порядкаk— это уравнение, которое включает в себяkпервых разностей последовательности или функции точно так же, какдифференциальное уравнениепорядкаkсвязываетkпервыхпроизводныхфункции.
Два приведенных выше соотношения позволяют преобразовать рекуррентное соотношение k-го порядка в разностное уравнение k-го порядка и, наоборот, разностное уравнение k-го порядка в рекуррентное соотношение k-го порядка . Каждое преобразование является обратным другому, и решением разностного уравнения являются именно те последовательности, которые удовлетворяют рекуррентному соотношению.
Например, разностное уравнение
эквивалентно рекуррентному соотношению
в том смысле, что двум уравнениям удовлетворяют одни и те же последовательности.
Поскольку для последовательности эквивалентно удовлетворять рекуррентному соотношению или быть решением разностного уравнения, два термина «рекуррентное соотношение» и «разностное уравнение» иногда используются как синонимы. См. Рациональное разностное уравнение и Матричное разностное уравнение, где приведен пример использования «разностного уравнения» вместо «рекуррентного соотношения».
Разностные уравнения напоминают дифференциальные уравнения, и это сходство часто используется для имитации методов решения дифференцируемых уравнений, применяемых к решению разностных уравнений и, следовательно, рекуррентных соотношений.
Уравнения суммирования относятся к разностным уравнениям так же, как интегральные уравнения относятся к дифференциальным уравнениям. См. Исчисление шкалы времени для объединения теории разностных уравнений с теорией дифференциальных уравнений.
Рекуррентные отношения с одной переменной или одномерные рекуррентные отношения относятся к последовательностям (т.е. функциям, определенным на одномерных сетках). Многопараметрические или n-мерные рекуррентные отношения относятся к -мерным сеткам. Функции, определенные на -сетках, также можно изучать с помощью уравнений в частных производных . [2]
Более того, для общего неоднородного линейного рекуррентного соотношения первого порядка с переменными коэффициентами:
есть также хороший способ решить эту проблему: [3]
Позволять
Затем
Если применить формулу к и взять предел , мы получим формулу для линейных дифференциальных уравнений первого порядка с переменными коэффициентами; сумма становится интегралом, а произведение становится показательной функцией интеграла.
Многие однородные линейные рекуррентные соотношения могут быть решены с помощью обобщенных гипергеометрических рядов . Особые случаи из них приводят к рекуррентным соотношениям для ортогональных многочленов и многим специальным функциям . Например, решение
дан кем-то
функция Бесселя , в то время как
решается
сливающийся гипергеометрический ряд . Последовательности, являющиеся решениями линейных разностных уравнений с полиномиальными коэффициентами, называются P-рекурсивными . Для этих конкретных рекуррентных уравнений известны алгоритмы, которые находят полиномиальные , рациональные или гипергеометрические решения.
Рационально-разностное уравнение первого порядка имеет вид . Такое уравнение можно решить, записав его как нелинейное преобразование другой переменной, которая сама развивается линейно. Тогда стандартными методами можно решить линейно-разностное уравнение в .
Линейная рекуррентность порядка ,
имеет характеристическое уравнение
Рекуррентность стабильна , что означает, что итерации асимптотически сходятся к фиксированному значению тогда и только тогда, когда все собственные значения (т. е. корни характеристического уравнения), действительные или комплексные, меньше единицы по абсолютной величине.
В матричном разностном уравнении первого порядка
с вектором состояния и матрицей перехода асимптотически сходится к вектору установившегося состояния тогда и только тогда, когда все собственные значения матрицы перехода (действительные или комплексные) имеют абсолютное значение меньше 1.
Рассмотрим нелинейную рекуррентность первого порядка
Эта рекуррентность локально устойчива , что означает, что она сходится к фиксированной точке из точек, достаточно близких к , если наклон в окрестности меньше единицы по абсолютной величине: то есть,
Нелинейная рекуррентность может иметь несколько фиксированных точек, и в этом случае некоторые фиксированные точки могут быть локально стабильными, а другие локально нестабильными; для непрерывного f две соседние неподвижные точки не могут быть одновременно локально устойчивыми.
Нелинейное рекуррентное соотношение может также иметь цикл периода для . Такой цикл устойчив, то есть он привлекает набор начальных условий положительной меры, если сложная функция
с появляющимися временами локально устойчива по тому же критерию:
где находится любая точка цикла.
В хаотическом рекуррентном отношении переменная остается в ограниченной области, но никогда не сходится к фиксированной точке или притягивающему циклу; любые неподвижные точки или циклы уравнения неустойчивы. См. также логистическую карту , диадическую трансформацию и карту палаток .
При численном решении обыкновенного дифференциального уравнения обычно приходится сталкиваться с рекуррентным соотношением. Например, при решении задачи начального значения
с помощью метода Эйлера и размера шага вычисляются значения
из-за повторения
Системы линейных дифференциальных уравнений первого порядка можно дискретизировать точно аналитически, используя методы, показанные в статье о дискретизации .
Некоторые из наиболее известных разностных уравнений возникли в результате попытки смоделировать динамику населения . Например, числа Фибоначчи когда-то использовались в качестве модели роста популяции кроликов.
Логистическая карта используется либо непосредственно для моделирования роста населения, либо в качестве отправной точки для более детальных моделей динамики населения. В этом контексте связанные разностные уравнения часто используются для моделирования взаимодействия двух или более популяций . Например, модель Николсона-Бейли для взаимодействия хозяина и паразита имеет вид
с представлением хозяев и паразитов одновременно .
Интегроразностные уравнения представляют собой форму рекуррентного соотношения, важную для пространственной экологии . Эти и другие разностные уравнения особенно подходят для моделирования унивольтинных популяций.
Рекуррентные соотношения также имеют фундаментальное значение при анализе алгоритмов . [4] [5] Если алгоритм спроектирован так, что он разбивает проблему на более мелкие подзадачи ( «разделяй и властвуй »), время его работы описывается рекуррентным соотношением.
Простой пример — время, необходимое алгоритму для поиска элемента в упорядоченном векторе с элементами, в худшем случае.
Наивный алгоритм будет искать слева направо, по одному элементу за раз. Наихудший возможный сценарий — когда требуемый элемент является последним, поэтому количество сравнений равно .
Лучший алгоритм называется двоичным поиском . Однако для этого требуется отсортированный вектор. Сначала он проверит, находится ли элемент в середине вектора. Если нет, то он проверит, больше или меньше средний элемент искомого элемента. На этом этапе половину вектора можно отбросить и снова запустить алгоритм на другой половине. Количество сравнений будет определяться выражением
временная сложность которого будет .
В цифровой обработке сигналов рекуррентные отношения могут моделировать обратную связь в системе, где выходные данные в один момент времени становятся входными данными для будущего времени. Таким образом, они возникают в цифровых фильтрах с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) .
Например, уравнение для гребенчатого БИХ- фильтра задержки с «прямой связью» :
где вход в time , выход в time и контролирует, какая часть задержанного сигнала возвращается обратно на выход. Из этого мы можем видеть, что
и т. д.
Рекуррентные соотношения, особенно линейные рекуррентные соотношения, широко используются как в теоретической, так и в эмпирической экономике. [6] [7] В частности, в макроэкономике можно разработать модель различных широких секторов экономики (финансовый сектор, товарный сектор, рынок труда и т. д.), в которой действия некоторых агентов зависят от запаздывающих переменных. Затем модель будет решена для текущих значений ключевых переменных ( процентная ставка , реальный ВВП и т. д.) с точки зрения прошлых и текущих значений других переменных.
{{cite web}}
: CS1 maint: archived copy as title (link)