n_wishartd

n_wishartd User's Manual

Edition 1.0

Aug 2016

by Masayuki Noro


matrix 1F1 の対角領域上への制限パッケージ n_wishartd.rr

このマニュアルでは, asir-contrib パッケージに収録されている, matrix 1F1 が対角領域上で満たす微分方程式系を計算するパッケージ `n_wishartd.rr' について解説する. このパッケージを使うには, まず `n_wishartd.rr' をロードする.

[...] load("n_wishartd.rr");

このパッケージの函数を呼び出すには, 全て n_wishartd. を先頭につける.

matrix 1F1 の対角領域上への制限

n_wishartd.diagpf

n_wishartd.diagpf(m,blocks)
m変数の 1F1 が満たす方程式を, blocks で指定される 対角領域上に制限した微分方程式系を計算する.
return
[E1,E2,...] なるリスト, 各 Ei は 部分分数を係数とする微分作用素で, 制限した 1F1を零化する.
m
自然数
vars
[[s1,e1],[s2,e2],...] なるリスト.
options
下の説明参照.
[2649] Z=n_wishartd.diagpf(5,[[1,3],[4,5]]); 
[
 [[[[-1,[]]],(1)*<<0,0,0,0,3,0>>],
  [[[-2,[[y1-y4,1]]],[-2,[[y4,1]]]],(1)*<<0,1,0,0,1,0>>],
  [[[9/2,[[y1-y4,1]]],[-3*c+11/2,[[y4,1]]],[3,[]]],(1)*<<0,0,0,0,2,0>>],
  ...
  [[[-6*a,[[y1-y4,1],[y4,1]]],[(4*c-10)*a,[[y4,2]]],[-4*a,[[y4,1]]]],
   (1)*<<0,0,0,0,0,0>>]],
 [[[[-1,[]]],(1)*<<0,4,0,0,0,0>>],

  [[[-6,[[y1-y4,1]]],[-6*c+10,[[y1,1]]],[6,[]]],(1)*<<0,3,0,0,0,0>>],
  [[[5,[[y1-y4,1]]],[-5,[[y1,1]]]],(1)*<<0,2,0,0,1,0>>],
  ...
  [[[21*a,[[y1-y4,2],[y1,1]]],[(36*c-87)*a,[[y1-y4,1],[y1,2]]],
   [-36*a,[[y1-y4,1],[y1,1]]],[(18*c^2-84*c+96)*a,[[y1,3]]],
   [-9*a^2+(-36*c+87)*a,[[y1,2]]],[18*a,[[y1,1]]]],(1)*<<0,0,0,0,0,0>>]]
]

n_wishartd.message

n_wishartd.message(onoff)
計算中のメッセージ出力をon/off する.
onoff
onoff=1 のときメッセージを出力し, onoff=0 のときしない.

制限した関数の計算

n_wishartd.prob_by_hgm

n_wishartd.prob_by_hgm(m,n,[p1,p2,...],[s1,s2,...],t[|options])
HGM により重複固有値を持つ共分散行列に対する Wishart 行列の最大固有値の 分布関数の値を計算する.
return
m
変数の個数
n
自由度
[p1,p2,...]
重複固有値の個数のリスト
[s1,s2,...]
各重複固有値
[...] n_wishartd.message(1)$
[...] P=n_wishartd.prob_by_hgm(10,100,[9,1],[1/100,1],100|eps=10^(-6));
...
[x0=,8/25]
Step=10000
[0]
[8.23700622458446e-17,8.23700622459772e-17]
...
Step=1280000
[0][100000][200000][300000]...[900000][1000000][1100000][1200000]
[0.516246820120598,0.516246820227214]
[log ratio=,4.84611265040128]

Step=2560000
[0][100000][200000][300000]...[2200000][2300000][2400000][2500000]
[0.516246912003845,0.516246912217004]
[log ratio=,4.93705929488356]
[diag,18.6292,pfaffian,1.09207,ps,41.0026,rk,213.929]
0.516246912217004
266.4sec + gc : 8.277sec(276.8sec)

n_wishartd.prob_by_ps

n_wishartd.prrob_by_ps(m,n,[p1,p2,...],[s1,s2,...],t[|options])
べき級数により重複固有値を持つ共分散行列に対する Wishart 行列の最大固有値の 分布関数の値を計算する.
m
変数の個数
n
自由度
[p1,p2,...]
重複固有値の個数のリスト
[s1,s2,...]
各重複固有値
[...] Q=n_wishartd.prob_by_ps(10,100,[9,1],[1/100,1],1/2);
...
[I=,109,act,24.9016,actmul,0,gr,19.7852]
2.69026137621748e-165
61.69sec + gc : 2.06sec(64.23sec)
[...] R=n_wishartd.prob_by_hgm(10,100,[9,1],[1/100,1],1/2|td=50);
[diag,15.957,pfaffian,1.00006,ps,5.92437,rk,1.29208]
2.69026135182769e-165
23.07sec + gc : 1.136sec(24.25sec)

n_wishartd.ps

n_wishartd.ps(z,v,td)
微分方程式系のべき級数解を指定された全次数まで計算する.
return
多項式リスト
z
部分分数係数の微分作用素のリスト
v
変数リスト
[...] Z=n_wishartd.diagpf(10,[[1,5],[6,10]])$
[...] Z0=subst(Z,a,(10+1)/2,c,(10+100+1)/2)$
[...] PS=n_wishartd.ps(Z0,[y1,y6],10)$
[...] PS[0];
197230789502743383953639/230438384724900975787223158176000*y1^10+
...
+(6738842542131976871672233/1011953706634779427957034268904320*y6^9
...+3932525/62890602*y6^2+1025/4181*y6+55/111)*y1
+197230789502743383953639/230438384724900975787223158176000*y6^10
+...+1395815/62890602*y6^3+3175/25086*y6^2+55/111*y6+1

部分分数係数の微分作用素

部分分数の表現

matrix 1F1 が満たす微分方程式の係数は 1/yi, 1/(yi-yj) の定 数倍の和として書かれている. さらに, ロピタル則を用いた対角領域への制限 アルゴリズムの結果も同様に部分分数の和として書ける.

部分分数係数の微分作用素の表現

前節の部分分数を用いて, それらを係数とする微分作用素が表現できる. f1,...,fk を部分分数の表現, d1,...,dk を分散表現単項式 (現 在設定されている項順序で d1>...>dk) とするとき, 微分作用素 f1*d1+...+fk*dk[f1,d1],...[fk,dk]]で表現される.

部分分数係数の微分作用素の演算

n_wishartd.wsetup

n_wishartd.wsetup(m)
m
自然数

n_wishartd.addpf

n_wishartd.addpf(p1,p2)
return
部分分数係数の微分作用素
p1, p2
部分分数係数の微分作用素

n_wishartd.mulcpf

n_wishartd.mulcpf(c,p)
return
部分分数係数の微分作用素
c
部分分数
p
部分分数係数の微分作用素

n_wishartd.mulpf

n_wishartd.mulpf(p1,p2)
return
部分分数係数の微分作用素
p1, p2
部分分数係数の微分作用素

n_wishartd.muldpf

n_wishartd.muldpf(y,p)
return
部分分数係数の微分作用素
y
変数
p
部分分数係数の微分作用素
[...] n_wishartd.wsetup(4)$
[...] P=n_wishartd.wishartpf(4,1);
[[[[1,[]]],(1)*<<0,2,0,0,0>>],[[[1/2,[[y1-y2,1]]],[1/2,[[y1-y3,1]]],
...,[[[-a,[[y1,1]]]],(1)*<<0,0,0,0,0>>]]
[...] Q=n_wishartd.muldpf(y1,P);
[[[[1,[]]],(1)*<<0,3,0,0,0>>],[[[1/2,[[y1-y2,1]]],[1/2,[[y1-y3,1]]],
...,[[[a,[[y1,2]]]],(1)*<<0,0,0,0,0>>]]

Runge-Kutta 法の試験的実装

n_wishartd.ps_by_hgm では, パフィアン行列を計算したあと, 与えられたステップ数で Runge-Kutta 法を実行して近似解の値を計算する組み込み関数 rk_ratmat を実行している. この関数を, 値が与えられた精度で安定するまでステップ数を2倍しながら繰り返して実行する. rk_ratmat 自体, ある程度汎用性があるので, ここでその使用法を解説する.

rk_ratmat

rk_ratmat(rk45,num,den,x0,x1,s,f0)
有理関数係数のベクトル値一階線形常微分方程式系を Runge-Kutta 法で解く
return
実数のリスト
rk45
4 または 5
num
定数行列の配列
den
多項式
x0, x1
実数
s
自然数
f0
実ベクトル
[...] F=ltov([sin(1/x),cos(1/x),sin(1/x^2),cos(1/x^2)]);
[ sin((1)/(x)) cos((1)/(x)) sin((1)/(x^2)) cos((1)/(x^2)) ]
[...] F0=map(eval,map(subst,F,x,1/10));
[ -0.54402111088937 -0.839071529076452 -0.506365641109759 0.862318872287684 ]
[...] N0=matrix(4,4,[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,-2],[0,0,2,0]])$
[...] N1=matrix(4,4,[[0,-1,0,0],[1,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]])$
[...] N=ltov([N0,N1])$
[...] D=x^3$
[...] R=rk_ratmat(5,N,D,1/10,10,10^4,F0)$
[...] for(T=R,A=1;T!=[];T=cdr(T))A *=car(T)[1];
[...] A;
0.0998334
[...] F1=map(eval,map(subst,F,x,10));
[ 0.0998334166468282 0.995004165278026 0.00999983333416666 0.999950000416665 ]

Index

Jump to: n - r

n

  • n_wishartd.addpf
  • n_wishartd.diagpf
  • n_wishartd.message
  • n_wishartd.mulcpf
  • n_wishartd.muldpf
  • n_wishartd.mulpf
  • n_wishartd.prob_by_hgm
  • n_wishartd.prob_by_ps
  • n_wishartd.ps
  • n_wishartd.wsetup
  • r

  • rk_ratmat
  • Jump to:

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