首页 > 其他分享 >浅谈线性递推

浅谈线性递推

时间:2023-01-27 11:55:32浏览次数:48  
标签:frac 浅谈 int Poly AR 线性 size 递推 mod

线性递推相关

常系数齐次线性递推

对于一般的递归式,我们有

\(\sum\limits_{j=0}^{k}A_{i-j}R_j=0,i\ge k\)

定义\(S=AR\),则\(S\)的最高次为\(k-1\),小于\(R\)的最高次项\(k\)

即求\([x^n]A=\frac{S}{R}\)

若已知\(A\)的前\(k\)项,如果直接与\(R\)卷积即为\(S\),即

\(S=AR(mod \ x^k)\)

现在问题在于求\([x^n]A=\frac{S}{R}\)

Bostan_Mori

对于\([x^n]\dfrac{F(x)}{G(x)}=[x^n]\dfrac{F(x)G(-x)}{G(-x)G(x)}\)

令\(U(x)=F(x)G(-x),V(x)=G(-x)G(x)\)

注意到\(V(x)=V(-x)\)则\(V(x)\)只有偶数次项,考虑对\(U\)奇数分类

\([x^n]\dfrac{F(x)}{G(x)}=[x^n]\dfrac{U_1(x^2)+xU_2(x^2)}{V'(x^2)}\)

若\(n\)为奇数,即为\([x^{\frac{n}{2}}]\dfrac{U_2(x^2)}{V'(x^2)}\)

若\(n\)为偶数,即为\([x^{\frac{n}{2}}]\dfrac{U_1(x^2)}{V'(x^2)}\)

int Bostan_Mori(Poly F,Poly G,int N)
{
//	printf("fic\n");
	if(F.size()>=G.size())
	{
		pair<Poly,Poly>DJNB=Mod(F,G);
		int Fsd=0;
		if(N<DJNB.first.size())
		{
			Fsd=DJNB.first.U[N];
		}
		return ((long long)Bostan_Mori(DJNB.second,G,N)+(Fsd))%MOD;
	}
	else
	{
		while(N)
		{
	//		printf("fic\n");
			Poly GT=G;
			for(int i=1;i<GT.size();i+=2)
			{
				GT.U[i]=(MOD-GT.U[i]);
			}
			Poly V=Mul_NTT(G,GT);
			Poly U=Mul_NTT(F,GT);
			F.U.clear();
			G.U.clear();
			for(int i=N&1;i<U.size();i+=2)
			{
				F.U.push_back(U.U[i]);
			}
			for(int i=0;i<V.size();i+=2)
			{
				G.U.push_back(V.U[i]);
			}
			N>>=1;
		}
		if(F.size()==0)
		{
			return 0;
		}
		return ((long long)F.U[0]*inv(G.U[0],MOD))%MOD;
	}
}
int Homo_recursion(Poly A,Poly R,int n)
{
	int k=A.size();
	Poly S=Mul_NTT(A,R);
	S.U.resize(k);
	printf("%d\n",Bostan_Mori(S,R,n));
}

BM

已知有限递推序列\(⟨a_0,a_1,...a_n⟩\),求最短的递推式\(⟨r_0,r_1,...r_m⟩\)

即求最短的\(R\)使得\(AR=S(mod \ x^n)\)且\(|S|<|R|\)

定义\(R_n\)为满足\(AR=S(mod \ x^{n+1})\)的\(R\),\(S_n\)同理

如果已知\(Rn,Sn\)

若\(AR_n=S_n(mod \ x^{n+1})\),直接令\(R_{n+1}=R_n,S_{n+1}=S_n\)

否则\(AR_n=S_n+a_nx^n(mod \ x^{n+1})\),称为失配

考虑上一个失配点\(p\)

\(AR_p=S_p+a_px^p(mod \ x^{p+1})\)

\(x^{n-p}\frac{a_n}{a_p}AR_p=x^{n-p}\frac{a_n}{a_p}S_p+a_nx^n(mod \ x^{n+1})\)

相减即为\(A(R_n-x^{n-p}\frac{a_n}{a_p}R_p)=Sn-x^{n-p}\frac{a_n}{a_p}S_p(mod \ x^{n+1})\)

令\(R_{n+1}=R_n-x^{n-p}\frac{a_n}{a_p}R_p\),\(S_{n+1}=S_n-x^{n-p}\frac{a_n}{a_p}S_p\)

若\(|R_n|>|S_n|,|R_p|>|S_p|\),则\(|R_{n+1}|>|S_{n+1}|\)


关于验证最短

有一个结论不会证

\(|R_{n+1}|\ge \max(|R_n|,n+1-|R_n|)\)

至于最短,即每次都能取等

假设前\(n\)项均满足

如果\(n+1\)没有失配,则\(|R_{n+1}|=|R_n|\)

如果失配,由递推式得\(|R_{n+1}|=max(|R_n|,|R_p|+n-p)=|R_p|+n-p\),

而对于\(i\in(p,n],|R_i|=|R_{p+1}|,|R_{p+1}|=p+1-|R_p|\)

则\(|R_{n+1}|=|R_p|+n-p=n-p+p+1-|R_{p+1}|=n+1-|R_n|\)


至于初始的\(R_0,S_0\)令\(R_0=⟨1⟩,S_0=⟨0⟩(|S_0|=-\infin)\)

找到第一个不满足的位置\(p\),即\(AR_p=S_p+a_px^p(mod \ x^{p+1})\),而\(a_0,a_1,a_2...a_{p-1}=0\)

由上结论得\(|R_{p+1}|=p+1-|R_p|=p+1\),则\(R_{p+1}\)的最高次为\(p+1\)

考虑构造\(R_{p+1}=1+x^{p+1},S_{p+1}=a_{p}x^p\),则

\(R_{p+1}A=a_px^p(1+x^{p+1})=a_px^p=S_{p+1}(mod\ x^{p+1})\)

至于为什么\(R_{p+1}=1+x^{p+1}\)还是在\(mod\ x^{p+1}\)意义下,因为如果要最短,则必须取等(感觉有点奇怪,好像也构造不出更优的解)

Poly BM(Poly A){
	int N=A.size();
	Poly R,Rp;
	int Pa,Pap;
	R.clear();
	R.push_back(1);
	Poly Nex;
	Nex.clear();
	int P=-1;
	for(int i=0;i<N;i++)
	{
		Nex.push_back(A.U[i]);
		Pa=0;
		for(int j=0;j<R.U.size();j++)
		{
			Pa=((long long)Pa+((long long)Nex.U[(i)-j]*R.U[j])%MOD)%MOD;
		}
		if(Pa==0)
		{
			continue;
		}
		else
		{
			if(P==-1)
			{
				R.U.resize(i+2,0);
				R.U[0]=1;
				Rp.U.clear();
				Rp.U.push_back(1);
				Pap=Pa;
				P=i;
			}
			else
			{
				int IDSY=((long long)Pa*inv(Pap,MOD))%MOD;
				if(Rp.size()+i-P>R.size())
				{
					Poly WORNMDESBTIR;
					WORNMDESBTIR.clear();
					WORNMDESBTIR.U.resize(Rp.size()+i-P,0);
					for(int j=0;j<Rp.size();j++)
					{
						WORNMDESBTIR.U[j+i-P]=(MOD-((long long)Rp.U[j]*IDSY)%MOD);
					}
					for(int j=0;j<R.size();j++)
					{
						WORNMDESBTIR.U[j]=((long long)WORNMDESBTIR.U[j]+R.U[j])%MOD;
					}
					
					Rp=R;	
					Pap=Pa;
					P=i;
					R=WORNMDESBTIR;
				}
				else
				{
					for(int j=0;j<Rp.size();j++)
					{
						R.U[j+i-P]=((long long)R.U[j+i-P]-((long long)Rp.U[j]*IDSY)%MOD+MOD)%MOD;
					}
				}		
			}
			
		}
	}
	return R; 
}

标签:frac,浅谈,int,Poly,AR,线性,size,递推,mod
From: https://www.cnblogs.com/kid-magic/p/17068771.html

相关文章

  • 浅谈PHP设计模式的享元模式
    简介:享元模式,属于结构型的设计模式。运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。适用场景:具有相同抽象但是细节不同的场景中。优点:把公共的部分分离为抽象,细节依赖于抽......
  • 浅谈PHP设计模式的中介者模式
    简介:中介者模式,属于行为型的设计模式。用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者是各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变他们之间的交互。......
  • 浅谈PHP设计模式的命令模式
    简介:命令模式:属于行为型的设计模式。将一个请求封装为一个对象,从而是你可用不同的请求对客户端进行参数化。对请求排队或记录请求日志,以及支持可撤销的操作。适用场景:命......
  • 线性表之堆栈
    什么是堆栈像叠盘子一样,先放下的在下面,先拿出来的却是最上面的,也就是,先进去的最后才出来先进后出的就是堆栈堆栈的操作生成空堆栈,其最大长度为MaxSize判断堆栈S是......
  • 线性表之队列
    目录什么是队列大众化专业性队列的操作集队列的链式存储实现链表结构体初始化删除并返回队头数据元素其他操作什么是队列大众化最常见的队列就是排队假设超市送鸡蛋......
  • 第一章 线性回归
    目录预测值\(h_{\theta}(x)\):\[\begin{align*}h_{\theta}(x)&=\theta_0\+\\theta_1x_1\+\\theta_2x_2+\dots\\&=\sum_{i=0}^{n}\theta_ix_i\\&=\thet......
  • 浅谈SOFAJRaft中的ShutdownHook
    Java程序经常会遇到进程挂掉的情况,一些状态没有正确的保存下来,这时候就需要在JVM关掉的时候执行一些清理现场的代码。JAVA中的ShutdownHook提供了比较好的方案。而在SOFAJ......
  • 浅谈PHP设计模式的组合模式
    简介:组合模式,属于结构型的设计模式。将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。组合模式分两种状态......
  • 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(23):维数、基与坐
    目录​​前言​​​​往期文章​​​​6.2维数、基与坐标​​​​定义2​​​​定义3​​​​结语​​前言Hello!小伙伴!非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎......
  • 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(24):基变换与坐标
    目录​​前言​​​​往期文章​​​​6.3基变换与坐标变换​​​​定理1​​​​结语​​前言Hello!小伙伴!非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~ ......