WikiDer > Трансформация хвостовика

В численный анализ, то Трансформация хвостовика это нелинейный серийное ускорение метод увеличения скорость сходимости из последовательность. Этот метод назван в честь Дэниел Шэнкс, который заново открыл это преобразование последовательности в 1955 году. Впервые оно было получено и опубликовано Р. Шмидтом в 1941 году.^[1]

Формулировка

Для последовательности ${displaystyle left {a_ {m} ight} _ {min mathbb {N}}}$ сериал

${displaystyle A = sum _ {m = 0} ^ {infty} a_ {m},}$

подлежит определению. Во-первых, частичная сумма ${displaystyle A_ {n}}$ определяется как:

${displaystyle A_ {n} = сумма _ {m = 0} ^ {n} a_ {m},}$

и образует новую последовательность ${displaystyle left {A_ {n} ight} _ {nin mathbb {N}}}$. Если ряд сходится, ${displaystyle A_ {n}}$ также приблизится к пределу ${displaystyle A}$ так как ${displaystyle n o infty.}$Преобразование Шанкса ${displaystyle S (A_ {n})}$ последовательности ${displaystyle A_ {n}}$ новая последовательность, определяемая^[2][3]

${displaystyle S (A_ {n}) = {гидроразрыв {A_ {n + 1}, A_ {n-1}, -, A_ {n} ^ {2}} {A_ {n + 1} -2A_ {n} + A_ {n-1}}} = A_ {n + 1} - {frac {(A_ {n + 1} -A_ {n}) ^ {2}} {(A_ {n + 1} -A_ {n }) - (A_ {n} -A_ {n-1})}}}$

где эта последовательность ${displaystyle S (A_ {n})}$ часто сходится быстрее, чем последовательность ${displaystyle A_ {n}.}$ Дальнейшее ускорение может быть получено повторным использованием преобразования Шанкса, вычислив ${displaystyle S ^ {2} (A_ {n}) = S (S (A_ {n})),}$ ${displaystyle S ^ {3} (A_ {n}) = S (S (S (A_ {n}))),}$ и т.п.

Обратите внимание, что нелинейное преобразование, используемое в преобразовании Шанкса, по существу такое же, как и в Дельта-квадрат процесс Эйткена так что, как и в случае с методом Эйткена, самое правое выражение в ${displaystyle S (A_ {n})}$определение (т.е. ${displaystyle S (A_ {n}) = A_ {n + 1} - {frac {(A_ {n + 1} -A_ {n}) ^ {2}} {(A_ {n + 1} -A_ {n }) - (A_ {n} -A_ {n-1})}}}$) численно более устойчиво, чем выражение слева от него (т.е. ${displaystyle S (A_ {n}) = {гидроразрыв {A_ {n + 1}, A_ {n-1}, -, A_ {n} ^ {2}} {A_ {n + 1} -2A_ {n} + A_ {n-1}}}}$). И метод Эйткена, и преобразование Шанкса работают с последовательностью, но последовательность, над которой работает преобразование Шанкса, обычно рассматривается как последовательность частичных сумм, хотя любую последовательность можно рассматривать как последовательность частичных сумм.

пример

Абсолютная погрешность как функция ${displaystyle n}$ в частичных суммах ${displaystyle A_ {n}}$ и после применения преобразования Шанкса один или несколько раз: ${displaystyle S (A_ {n}),}$ ${displaystyle S ^ {2} (A_ {n})}$ и ${displaystyle S ^ {3} (A_ {n}).}$ Используемая серия ${displaystyle scriptstyle 4left (1- {frac {1} {3}} + {frac {1} {5}} - {frac {1} {7}} + {frac {1} {9}} - cdots ight) ,}$ который имеет точную сумму ${displaystyle pi.}$

В качестве примера рассмотрим медленно сходящийся ряд^[3]

${displaystyle 4sum _ {k = 0} ^ {infty} (- 1) ^ {k} {frac {1} {2k + 1}} = 4left (1- {frac {1} {3}} + {frac { 1} {5}} - {frac {1} {7}} + cdots ight)}$

который имеет точную сумму π ≈ 3,14159265. Частичная сумма ${displaystyle A_ {6}}$ имеет точность только до одной цифры, в то время как точность с шестью цифрами требует суммирования около 400 000 членов.

В таблице ниже частичные суммы ${displaystyle A_ {n}}$, преобразование Шанкса ${displaystyle S (A_ {n})}$ на них, а также повторяющиеся преобразования Шанкса ${displaystyle S ^ {2} (A_ {n})}$ и ${displaystyle S ^ {3} (A_ {n})}$ даны для ${displaystyle n}$ до 12. На рисунке справа показана абсолютная ошибка для частичных сумм и результатов преобразования Шанкса, наглядно демонстрируя повышение точности и скорости сходимости.

${displaystyle n}$	${displaystyle A_ {n}}$	${displaystyle S (A_ {n})}$	${displaystyle S ^ {2} (A_ {n})}$	${displaystyle S ^ {3} (A_ {n})}$
0	4.00000000	—	—	—
1	2.66666667	3.16666667	—	—
2	3.46666667	3.13333333	3.14210526	—
3	2.89523810	3.14523810	3.14145022	3.14159936
4	3.33968254	3.13968254	3.14164332	3.14159086
5	2.97604618	3.14271284	3.14157129	3.14159323
6	3.28373848	3.14088134	3.14160284	3.14159244
7	3.01707182	3.14207182	3.14158732	3.14159274
8	3.25236593	3.14125482	3.14159566	3.14159261
9	3.04183962	3.14183962	3.14159086	3.14159267
10	3.23231581	3.14140672	3.14159377	3.14159264
11	3.05840277	3.14173610	3.14159192	3.14159266
12	3.21840277	3.14147969	3.14159314	3.14159265

Преобразование Шанкса ${displaystyle S (A_ {1})}$ уже имеет двузначную точность, в то время как исходные частичные суммы обеспечивают такую ​​же точность только при ${displaystyle A_ {24}.}$ Примечательно, что ${displaystyle S ^ {3} (A_ {3})}$ имеет шестизначную точность, полученную в результате повторных преобразований Шэнка, примененных к первым семи членам ${displaystyle A_ {0}, ldots, A_ {6}.}$ Как было сказано ранее, ${displaystyle A_ {n}}$ достигает 6-значной точности только после суммирования 400 000 членов.

Мотивация

Преобразование Шанкса мотивировано наблюдением, что - для большего ${displaystyle n}$ - частичная сумма ${displaystyle A_ {n}}$ довольно часто ведет себя примерно как^[2]

${displaystyle A_ {n} = A + альфа q ^ {n} ,,}$

с участием ${displaystyle | q | <1}$ так что последовательность сходится временно к результату серии ${displaystyle A}$ для ${displaystyle n o infty.}$Таким образом, для ${displaystyle n-1,}$ ${displaystyle n}$ и ${displaystyle n + 1}$ соответствующие частичные суммы:

${displaystyle A_ {n-1} = A + alpha q ^ {n-1} quad, qquad A_ {n} = A + alpha q ^ {n} qquad {ext {and}} qquad A_ {n + 1} = A + альфа q ^ {n + 1}.}$

Эти три уравнения содержат три неизвестных: ${displaystyle A,}$ ${displaystyle alpha}$ и ${displaystyle q.}$ Решение для ${displaystyle A}$ дает^[2]

${displaystyle A = {frac {A_ {n + 1}, A_ {n-1}, -, A_ {n} ^ {2}} {A_ {n + 1} -2A_ {n} + A_ {n-1} }}}.}$

В (исключительном) случае, когда знаменатель равен нулю: тогда ${displaystyle A_ {n} = A}$ для всех ${displaystyle n.}$

Обобщенное преобразование Шанкса

Обобщенный kПреобразование Хвостовика-го порядка задается как отношение детерминанты:^[4]

${displaystyle S_ {k} (A_ {n}) = {frac {egin {vmatrix} A_ {nk} & cdots & A_ {n-1} & A_ {n} Delta A_ {nk} & cdots & Delta A_ {n-1} & Delta A_ {n} Delta A_ {n-k + 1} & cdots & Delta A_ {n} & Delta A_ {n + 1} vdots && vdots & vdots Delta A_ {n-1} & cdots & Delta A_ {n + k-2} & Delta A_ {n + k-1} end {vmatrix}} {egin {vmatrix} 1 & cdots & 1 & 1 Delta A_ {nk} & cdots & Delta A_ {n-1} & Delta A_ {n} Delta A_ {n-k + 1} & cdots & Delta A_ {n} & Delta A_ {n + 1} vdots && vdots & vdots Delta A_ {n-1} & cdots & Delta A_ {n + k-2} & Delta A_ {n + k-1} end {vmatrix}} },}$

с участием ${displaystyle Delta A_ {p} = A_ {p + 1} -A_ {p}.}$ Это решение модели поведения сходимости частичных сумм. ${displaystyle A_ {n}}$ с участием ${displaystyle k}$ отдельные переходные процессы:

${displaystyle A_ {n} = A + sum _ {p = 1} ^ {k} alpha _ {p} q_ {p} ^ {n}.}$

Эта модель поведения сходимости содержит ${displaystyle 2k + 1}$ неизвестные. Оценивая приведенное выше уравнение на элементах ${displaystyle A_ {n-k}, A_ {n-k + 1}, ldots, A_ {n + k}}$ и решение для ${displaystyle A,}$ приведенное выше выражение для kПолучено преобразование Хвостовика-го порядка. Обобщенное преобразование Шанкса первого порядка совпадает с обычным преобразованием Шанкса: ${displaystyle S_ {1} (A_ {n}) = S (A_ {n}).}$

Обобщенное преобразование Шанкса тесно связано с Аппроксимации Паде и Столы паде.^[4]

Смотрите также

• Дельта-квадрат процесс Эйткена
• Скорость сходимости
• Экстраполяция Ричардсона
• Преобразование последовательности

Заметки

использованная литература

• Шанкс, Д. (1955), «Нелинейное преобразование расходящихся и медленно сходящихся последовательностей», Журнал математики и физики, 34: 1–42, Дои:10.1002 / sapm19553411
• Шмидт, Р. (1941), "О численном решении линейных одновременных уравнений итерационным методом", Философский журнал, 32: 369–383
• Ван Дайк, доктор медицины (1975), Методы возмущений в механике жидкости (аннотированный ред.), Parabolic Press, ISBN 0-915760-01-0
• Бендер, К.; Орзаг, С.А. (1999), Передовые математические методы для ученых и инженеров, Спрингер, ISBN 0-387-98931-5
• Венигер, Э.Дж. (1989). «Нелинейные преобразования последовательностей для ускорения сходимости и суммирования расходящихся рядов». Отчеты по компьютерной физике. 10 (5–6): 189–371. arXiv:math.NA/0306302. Bibcode:1989CoPhR..10..189Вт. Дои:10.1016/0167-7977(89)90011-7.