AsymptoticRSolveValue
AsymptoticRSolveValue[eqn,f,x∞]
f[x]についての差分方程式 eqn の の近くの漸近近似を計算する.
AsymptoticRSolveValue[{eqn1,eqn2,…},{f1,f2,…},x ∞]
差分方程式系の漸近近似を計算する.
AsymptoticRSolveValue[eqn,f,x,ϵϵ0]
ϵ0を中心とするパラメータ ϵ の f[x,ϵ]の漸近近似を計算する.
AsymptoticRSolveValue[eqn,f,…,{ξ,ξ0,n}]
漸近近似を次数 n まで計算する.
詳細とオプション
- 差分方程式の漸近近似は,漸近展開,摂動解,正則摂動等としても知られるもので,フロベニウス(Frobenius)級数やテイラー(Taylor)級数等を計算する特定のメソッドにも知られている.
- 漸近近似は,厳密解が求まらない問題を解くため,あるいは,計算,比較,解釈のためにより簡単な答を得るために,使われることが多い.
- AsymptoticRSolveValue[eqn,…,xx0]は,eqn の漸近展開における最高次数の項を計算する.より多くの項が指定したければSeriesTermGoalを使うとよい.
- 厳密な結果が g[x]で x0における次数 n の漸近近似が gn[x]であるなら,xx0のときの結果は,AsymptoticLess[g[x]-gn[x],gn[x]-gn-1[x],xx0]または g[x]-gn[x]∈o[gn[x]-gn-1[x]]である.
- 漸近近似 gn[x]は,しばしば総和 gn[x]αkϕk[x]として与えられる.ただし,{ϕ1[x],…,ϕn[x]}は xx0のときの漸近尺度 ϕ1[x]≻ϕ2[x]≻⋯>ϕn[x]である.結果は,xx0のとき,AsymptoticLess[g[x]-gn[x],ϕn[x],xx0]または g[x]-gn[x]∈o[ϕn[x]]である.
- 次は,よく使われる漸近尺度である.
-
xx0のときのテイラースケール xx0のときのローラン(Laurent)スケール x±∞のときのローランスケール xx0のときのピュイゾー(Puiseux)スケール - 漸近近似を表すために使われる尺度は,問題から自動的に推測される.より珍しい尺度が含まれることも多い.
- 中心 x0は,任意の有限または無限の実数または複素数でよい.
- 次数 n は漸近解の近似次数を指定するもので,正の整数でなければならない.この次数は,多項式次数とは無関係である.
- f∈Vectors[n]あるいは f∈Matrices[{m,n}]という指定を使って従属変数 f がベクトル値あるいは行列値であると示すことができる. » »
- 次は,使用可能なオプションである.
-
AccuracyGoal Automatic 目標とする絶対確度の桁数 Assumptions $Assumptions パラメータについての仮定 GenerateConditions Automatic パラメータについての条件を含む答を生成するかどうか GeneratedParameters None 生成されたパラメータの名付け方 Method Automatic 使用するメソッド PerformanceGoal $PerformanceGoal パフォーマンスのどの局面について最適化するか PrecisionGoal Automatic 目標精度の桁数 SeriesTermGoal Automatic 近似における項数 WorkingPrecision Automatic 内部計算の精度 - PerformanceGoalの可能な設定には,$PerformanceGoal,"Quality","Speed"がある."Quality"設定のとき,AsymptoticRSolveValueはより多くの問題を解いたりより簡単な結果を与えたりすることが多いが,より多くの時間とメモリが必要になる可能性がある.
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (13)
通常点 (2)
確定特異点 (2)
不確定特異点 (3)
不確定特異点をInfinityに持つ一階線形常差分方程式(OΔE)の漸近展開:
不確定特異点を持つ二階線形常差分方程式(OΔE)の漸近展開:
常差分方程式系 (4)
2つの一階常差分方程式(OΔE)からなる線形系について,n=∞における級数解を求める:
3つの一階線形方程式(OΔE)からなる線形系について,n=∞における級数解を求める:
任意の定数および という特定の選択についての解の値を計算する:
RecurrenceTableを使って における解の値を求める:
アプリケーション (6)
基本的なアプリケーション (2)
特殊数列 (4)
フィボナッチ数列についての漸近近似を,この数列が満足する差分方程式についての展開から始めて求める:
展開の第1成分が大きい n について0に近付くことを確かめる:
三次フィボナッチ数列についての漸近近似を,この数列が満足する差分方程式についての展開から始めて求める:
展開の第2および第3成分が大きい n について0に近付くことを確かめる:
摂動するフィボナッチ数列についての漸近近似を,この数列が満足する差分方程式についての展開から始めて求める:
展開の第1成分が大きい n について0に近付くことを確かめる:
次の二階線形差分方程式を満足するアペリー(Apéry)数列の最高次数の漸近項を計算する:
特性と関係 (3)
テキスト
Wolfram Research (2019), AsymptoticRSolveValue, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticRSolveValue.html (2020年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2019. "AsymptoticRSolveValue." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticRSolveValue.html.
APA
Wolfram Language. (2019). AsymptoticRSolveValue. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/AsymptoticRSolveValue.html