今天早上在回答一个物理论坛问题时,我遇到了非常糟糕的性能,DifferenceRoot
并且RecurrenceTable
与通过天真地取指数生成函数的导数来计算表达式相比。非常少量的挖掘表明了这一点,DifferenceRoot
并且RecurrenceTable
不要简化表达式。
例如,看看下面的输出,以及它是如何通过ing 结果来RecurrenceTable
简化的:Expand
In[1]:= RecurrenceTable[f[n] == a f[n - 1] + (a - 1) f[n - 2] &&
f[0] == 0 && f[1] == 1,
f, {n, 6}]
% // Expand
Out[1]= {0, 1, a, -1+a+a^2, -a+a^2+a (-1+a+a^2), 1-a-a^2+a (-1+a+a^2)+a (-a+a^2+a (-1+a+a^2))}
Out[2]= {0, 1, a, -1+a+a^2, -2 a+2 a^2+a^3, 1-2 a-2 a^2+3 a^3+a^4}
这很快就会失控,因为第 20 次迭代的叶数(使用 计算 DifferenceRoot
)显示:
dr[k_] := DifferenceRoot[Function[{f, n},
{f[n] == a f[n - 1] + (a - 1) f[n - 2], f[0] == 0, f[1] == 1}]][k]
In[2]:= dr20 = dr[20]; // Timing
dr20Exp = Expand[dr20]; // Timing
Out[2]= {0.26, Null}
Out[3]= {2.39, Null}
In[4]:= {LeafCount[dr20], LeafCount[dr20Exp]}
Out[4]= {1188383, 92}
这可以与记忆化的实现相比较
In[1]:= mem[n_] := a mem[n-1] + (a-1) mem[n-2] // Expand
mem[0] = 0; mem[1] = 1;
In[3]:= mem20 = mem[20];//Timing
LeafCount[mem20]
Out[3]= {0.48, Null}
Out[4]= 92
所以我的问题是:
是否有任何选项/技巧可以获取DifferenceRoot
和RecurrenceTable
应用(简化)函数,从而使它们对非数字工作有用?
编辑: Sjoerd 在下面指出,我愚蠢地选择了一个具有RSolve
封闭形式解决方案的示例。在这个问题中,我主要关注DifferenceRoot
and的行为RecurrenceTable
。如果有帮助,请想象该f[n-2]
术语乘以n
,因此没有简单的封闭形式解决方案。