斉次形への帰着とは? わかりやすく解説

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斉次形への帰着

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/01/27 01:16 UTC 版)

線型回帰数列」の記事における「斉次形への帰着」の解説

b ≠ 0 として非斉次の定数係数方程式 y n = a 1 y n − 1 + ⋯ + a p y n − p + b {\textstyle y_{n}=a_{1}y_{n-1}+\cdots +a_{p}y_{n-p}+b} を解くには、斉次形に変形するのが便利である。そのためにはまず、n を無限大飛ばしたときの定常値 y*(それはこの線型変換不動点である)を求めることが必要である。これは上記方程式における任意の yn を y* と置いて解けば y ∗ = b 1 − a 1 − ⋯ − a p {\displaystyle y^{*}={\frac {b}{1-a_{1}-\cdots -a_{p}}}} と得られるこの分母が 0 ならば、定常値は存在しない)。 定常値がわかれば上記差分方程式定常値からの各項の偏差に関する方程式 ( y n − y ∗ ) = a 1 ( y n − 1 − y ∗ ) + ⋯ + a p ( y n − p − y ∗ ) {\displaystyle (y_{n}-y^{*})=a_{1}(y_{n-1}-y^{*})+\dotsb +a_{p}(y_{n-p}-y^{*})} に書き直せて、これは非斉次項持たないxn := yn − y* と置けばより簡潔に x n = a 1 x n − 1 + ⋯ + a p x n − p {\textstyle x_{n}=a_{1}x_{n-1}+\dotsb +a_{p}x_{n-p}} となる。 定常ない場合には、方程式 y n = a 1 y n − 1 + ⋯ + a p y n − p + b {\textstyle y_{n}=a_{1}y_{n-1}+\dotsb +a_{p}y_{n-p}+b} と添字一つずらした方程式 y n1 = a 1 y n2 + ⋯ + a p y n − ( p + 1 ) + b {\textstyle y_{n-1}=a_{1}y_{n-2}+\dotsb +a_{p}y_{n-(p+1)}+b} から b を消去すれば y t − a 1 y t − 1 − ⋯ − a n y tn = y t − 1 − a 1 y t − 2 − ⋯ − a n y t − ( n + 1 ) {\displaystyle y_{t}-a_{1}y_{t-1}-\cdots -a_{n}y_{t-n}=y_{t-1}-a_{1}y_{t-2}-\cdots -a_{n}y_{t-(n+1)}} が、もとの方程式より階数一つ大きいものの斉次方程式として得ることができる。

※この「斉次形への帰着」の解説は、「線型回帰数列」の解説の一部です。
「斉次形への帰着」を含む「線型回帰数列」の記事については、「線型回帰数列」の概要を参照ください。

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