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¿Cómo se desarrolla la inversa formal de una serie de potencias con un término constante (por ejemplo,$\cosh^{-1}(x)$)?

En una vieja pregunta aquí, en MSE he pedido el plazo para la "cortar" el de una potencia de la serie en parciales de la serie y hemos aprendido que es "multihilo". He estado buscando en el comportamiento de la triple-multihilo de la exponencial de la serie $$ \begin{eqnarray} g_0(x) &=& \sum_{k=0}^\infty {x^{3k} \over (3k)!} \\ g_1(x) &=& \sum_{k=0}^\infty {x^{3k+1} \over (3k+1)!} \\ g_2(x) &=& \sum_{k=0}^\infty {x^{3k+2} \over (3k+2)!} \\ \end{eqnarray} \\ g_0(x)+g_1(x)+g_2(x) = \exp(x) $$

He entrado en mi antiguo ejercicios con este y esta vez quiero trabajar con los inversos de que funciona. Sé que mientras tanto cómo invertir una potencia de serie sin necesidad de constante pero con el término lineal y a veces puede invertir otros powerseries el uso de la recentering alrededor de uno de sus fixpoints. Pero no veo cómo esto puede ser hecho por $g_0(x)$$g_2(x)$ . Un muy buen ejemplo para la inversión de este tipo de series es que para la inversa de la $\cosh()$ función: $\cosh^{[-1]}(x)$ Su powerseries aparece como muy suave y agradable y no tengo idea de cómo pudo haber sido. Así que mi pregunta es, principalmente,

  • r: para el método: ¿cómo desarrollar la inversa de una powerseries (con término constante, aquí teniendo la unidad como valor, o sin constante y sin término lineal como en $g_2(0)$)
  • b: pero, por supuesto, también simplemente para la solución de $g_0(x)$ $g_2(x)$ si los métodos que se necesitan más de lo que puedo hacer yo mismo.


Si tengo un punto de vista en un artículo en el internet correctamente una posible solución podría haber utilizado el hecho de que para el cos y el pecado-función de la periodicidad $\cos(x) = \sin(\pi/2 + x)$ (al menos más de los reales), entonces la inversa de la $\cos()$ tomadas por la inversa de la powerseries de $\sin(x)$ y luego se desplazó a la conversión de argumentos entre el $\cosh(x)=\cos(i x)$, pero todavía no estoy seguro acerca de esto, y tiene que examinar la argumentación paso-por-paso. De todos modos, esto todavía no se ayuda para mi problema en cuestión, ya que todavía no hemos transferencia la función de los argumentos de la $g_0(x)$ e las $g_1(x)$-función.


Si esto de alguna ayuda, no es una representación en términos de la exponencial de la función de sí mismo:

$ \displaystyle \text{ vamos a }= - \frac12 \text{ y } b= {\sqrt3 \over 2} \text{ tales que sobre el complejo } z=a+b \mathcal i \text { y } z^3 = 1 \text{ entonces } \\ \begin{eqnarray} \qquad \qquad g_0(x) &=& { 1\over 3} \big( e^x +2e^{ax} \cos(bx) \big) \\ \qquad \qquad g_1(x) &=& { 1\over 3} \big( e^x +2e^{ax}\big( a\cos(bx)+b\sin(bx) \big) \big) \\ \qquad \qquad g_2(x) &=& { 1\over 3} \big( e^x +2e^{ax}\big( a\cos(bx)-b\sin(bx) \big) \big) \\ \end{eqnarray}$

y también tenemos la circular relaciones de derivados:

$ \qquad \qquad g_0'(x)=g_2(x) \qquad g_1'(x)=g_0(x) \qquad g_2'(x) = g_1(x) $ .


Aquí está una foto de $g_{0}(x)$ sobre los reales:
bild1

La imagen muestra ya que como con el $\cos^{[-1]}(x)$ $\cosh^{[-1]}(x)$ vamos a tener muy rangos limitados para la inversión debido a su multivaluedness y singularidades en sus derivados.

1voto

tom Puntos 23

Usted está probablemente en busca de este. Que cómo todos los extras con los coeficientes de las matrices inversas son calculados para Lambert W, por ejemplo, y cualquier inversa que quieras, así que si lo aplicamos por $\cosh^{-1}(z)$ punto $z_0=a$$\cosh'(a)\neq 0$, entonces usted va a obtener los coeficientes de la matriz inversa como:

$$a_n=\frac{1}{n!}\frac{d^{(n-1)}}{dw^{n-1}}\left(\frac{w-a}{\cosh(w)-\cosh(a)}\right)^n$$


$\mathbf{Anexo}$ (después de que el último comentario)

Es un poco difícil de usar Wikipedia, la notación. Voy a hacerlo cambiando la notación y te da el código de Arce. Luego puede traducir a Sage o Mathematica. Aquí está el Lagrange Inversión teorema (ENCENDIDO), tal como aparece en Zaks Y Zygmund. Voy a seguir el teorema de la notación para evitar cualquier confusión.

Si una función $G(z)$ es holomorphic en el barrio de el punto de $z_0\neq \infty$, y si $G'(z_0)\neq 0$, entonces es el único invertible en un determinado barrio de el punto de $z_0$. Su función inversa $H(w)$ es holomorphic en el barrio de el punto de $w_0=G(z_0)$, y por lo tanto se expande en un barrio de este punto como una potencia de la serie con el centro $w_0$, como:

$$H(w)=z_0+\sum_{n=1}^\infty \frac{(w-w_0)^n}{n!}\left[\frac{d^{n-1}}{dn^{n-1}}\left[\frac{z-z_0}{G(z)-w_0}\right]^n\right]_{z=z_0}$$

There is a minor problem with the above. By convention $f^{0}(z)=f(z)$, so we need to case out this case $(n-1=0)$ when programming. So here goes the code in Maple:

G := proc (z) options operator, arrow; z*exp(z) end proc
H := proc (w) options operator, arrow; LambertW(w) end proc
z0 := 0;
w0 := evalf(G(z0));

Now construct the dreaded power-derivatives, by casing out the $0$-th derivative as the null op:

c := proc (n)
local t; global G;
t := (z-z0)/(G(z)-w0);
if n = 0 then evalc(t)
else evalc(diff(t^(n+1), `$`(z, n)))
end if
end proc

Now construct the sum as an approximation series for $H$:

Hs := proc (w, N)
options operator, arrow;
z0+add(evalf(limit(expand(simplify(c(k-1), W, exp, ln, trig)), z = z0))
*(w-w0)^k/factorial(k), k = 1 .. N) end proc

Let's try it for the two functions above, namely $G(z)=z\cdot\exp(z)$ and $H(w)=W(w)$ and see what we get, compared to the build-in series command:

evalf(Hs(w, 5))
1.*w-1.000000000*w^2+1.500000000*w^3-2.666666667*w^4+5.208333333*w^5
evalf(series(H(w), w = w0, 6))
1.*w-1.*w^2+1.500000000*w^3-2.666666667*w^4+5.208333333*w^5+O(w^6)

$\checkmark$ for $W$. After validating the results for these $H$ and $G$, change functions at the beginning of your worksheet, by changing and updating the code as:

G := proc (z) options operator, arrow; cos(z) end proc
H := proc (w) options operator, arrow; arccos(w) end proc
z0 := (1/2)*Pi
w0 := evalf(G(z0))

We again run the rest of the code and compare with the built-in "series" command:

evalf(Hs(w, 5))
1.570796327-1.*w-.1666666667*w^3-0.7500000000e-1*w^5
evalf(series(H(w), w = w0, 6))
1.570796327-1.*w-.1666666667*w^3-0.7500000000e-1*w^5+O(w^6)

$\checkmark$ for $\arccos$.

$\mathbf{Anexo 2}$ (one more example)

The acid test for the above is really the fundamental case, with $G=\exp$ and $H=\ln$. Let's try it. First change the functions:

G := proc (z) options operator, arrow; exp(z) end proc
H := proc (w) options operator, arrow; ln(w) end proc
z0 := H(1)
w0 := evalf(G(z0))

and then compare with the series command:

evalf(Hs(w, 4))
1.*w-1.-.5000000000*(w-1.)^2+.3333333333*(w-1.)^3-.2500000000*(w-1.)^4
evalf(series(H(w), w = w0, 6))
1.000000000*(w-1.)-.5000000000*(w-1.)^2+.3333333333*(w-1.)^3
-.2500000000*(w-1.)^4+.2000000000*(w-1.)^5+O((w-1.)^6)

$\tilde$ for $ln$.

Now you can play around by changing functions and see what happens.


$\mathbf{Notas:}$

  1. The code for the sum is, indeed, a bit nasty. That's because the general form of the theorem has that $\lim_{z\a z_0}$ thing and this calculation needs to be taken care of, because Maple may crash with a $0/0$ indeterminate form on a removable singularity which wasn't removed by premature evaluation. And this happens often, especially when you try different starting and ending points $z_0$ and $G(z_0)$, lo que puede acercarse a un punto de ramificación o bifurcación de corte.
  2. Realmente no tengo idea de si esta parte del código (para la suma) es traducible a la Salvia de Mathematica como es. Si su programa tiene el "límite" de comandos, debería haber ningún problema, sin embargo.
  3. No estoy seguro de que va a funcionar bien cuando el radio de convergencia de la función es pequeño y $z_0$ $w_0$ están fuera de rango. Para corregir mi un poco apresurado comentario, yo creo que tendría continuación analítica para expandir $W$$w_0=1$, con gérmenes en la gavilla de la teoría, por lo que Taylor teorema es mucho mejor para este tipo de cosas que ir directamente a la inversión a través de la LIT.

1voto

tom Puntos 23

Voy a añadir otra respuesta que trata su pregunta en un poco más de detalle, como para no saturar la primera respuesta, que es ya de asfixia MathJax en mi navegador.

Ahora tenemos dos versiones de nuestros cálculos, así que me pueden dirigirse directamente a su $h$. Por lo tanto, vamos a ponerlo en Arce. Desde su primer post,

$$G(z)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{x^{3k}}{(3k)!}=\frac{e^z}{3}+\frac{2e^{-x/2}}{3}\cos\left(\frac{\sqrt{3}x}{2}\right)$$

So on my Maple sheet I change the code to:

G := proc (z) options operator, arrow;
(1/3)*exp(z)+(2/3)*exp(-(1/2)*z)*cos((1/2)*sqrt(3)*z) end proc

Now, the inverse of that has no closed form, yet Maple can still hold an internal representation of it as:

H := unapply(solve(G(z) = w, z), w)

which looks similar to your "solve" command in Sage. The main obstacle now are the points to choose to apply LIT. You seem to be interested in expanding the inverse around $w_0=0$, but in order for the LIT to apply, we have to have:

z0 := evalf(H(0))
w0 := 0;#evalf(G(z0))

Unfortunately, this gives $z_0=.9249064000-1.601984876 i$, which forces the rest of the code to give the $\mathbf{complex}$ series approximation:

evalf(Hs(w, 3))
.9249064000-1.601984876*I+(3.676394144+3.203588591*I)*w^2+
(1.694983407-.3338725142*I)*w^3

On the other hand if you ask Maple to expand the inverse into a series around $w_0=0$, it gives:

evalf(series(H(w), w = w0, 5))
Error, (in series/RootOf) unable to compute series

This means that there are problems with any such expansion for the inverse around $w_0=0$. To see this, we plot both functions:

First the actual inverse:

p1 := complexplot3d(evalf(H(w)), w = w0-.1-.1*I .. w0+.1+.1*I, axes = BOX)
display(p1)

enter image description here

Next, the approximation:

p2 := complexplot3d(Hsp(w), w = w0-.1-.1*I .. w0+.1+.1*I, axes = BOX)
display(p2)

enter image description here

Obviously any approxiation around such a badly behaved $H$ will be nonsense. Note that $H$ is full of singularities (at least) and there are at least four branch cuts passing through the graphed range, so chances are $w_0$ is a branch point. Some of the other features may be discontinuity from passing to other branches, etc.

Not having a closed form of $H$, I cannot say more.

Concluding, the LIT won't allow you to calculate a series expansion of $H$ around $0$ and neither does Maple. The series that you give:

h(x)=-1.84981279919+0.651979598821x+0.190746124496x^2+0.111611111992x^3
+0.0741048566240x^4+0.0545378390754x^5+0.0424543985801x^6
+0.0343968565970x^7+0.0286795136369x^8+0.0244408507981x^9
+0.0211888354521x^10+0.0186252446226x^11

can be plotted so you can see what exactly it does. So:

h := proc (x) options operator, arrow;
-1.84981279919+.651979598821*x+.190746124496*x^2
+.111611111992*x^3+0.741048566240e-1*x^4+0.545378390754e-1*x^5
+0.424543985801e-1*x^6+0.343968565970e-1*x^7
+0.286795136369e-1*x^8+0.244408507981e-1*x^9
+0.211888354521e-1*x^10+0.186252446226e-1*x^11 
end proc

and the plot:

p3 := complexplot3d(h(w), w = w0-.1-.1*I .. w0+.1+.1*I, axes = BOX)
display(p3)

enter image description here

And sorry to say, but this doesn't look like anything close to $H$, at least close to an $\epsilon\sim 0.1$ neighborhood of zero.

The $\mathbf{clave}$ el punto es, usted tiene que elegir la expansión de puntos de forma diligente, cuando usted está utilizando ya sea de luz o de Taylor Teorema de tales expansiones. Con su ejemplo, usted está eligiendo para expandir en una serie, en medio de un bosque de singularidades y cortes de ramas y puntos, por lo que cualquier aproximación es al menos sospechoso.

1voto

Jorrit Reedijk Puntos 129

Una primera -aparentemente - práctica; alguien me corrija si estoy mal en la siguiente. Pero también ver las respuestas y comentarios de Ioannis Galidakis que señalar que cualquier solución debe tener serios problemas. Sin embargo, todavía es una descripción de cómo las cosas pueden ser desarrollados en principio.

Para guardar la notación yo uso $g(x)$ $g_{0}(x)$ $h(x)$ de su inversa.



En primer lugar, necesitamos una función que -por cualquier medio - capaz de dar valores aproximados para los verdaderos $h(x) = g^{[-1]}(x) $. Podemos implementar mediante búsqueda binaria o de Newton-iteración o lo que sea, he utilizado el Pari/GP-establecimiento $\operatorname{solve}()$.
Debido a que la Taylor/McLaurin de la serie de $h(x)$ deberá ser escrito como $$h(x) = h(0) + h'(0) \cdot x + h''(0)/2! \cdot x^2 + h^{(3)}/3! \cdot x^3 + ... + h^{(k)}/k! \cdot x^k + ...$$ necesitamos los derivados a $h(0)$. Debido a $g(x)$ tiene raíces reales $\rho_k \ne 0$ (véase la lista más abajo), que desee centrado de $h(x)$ alrededor de cero es posible.

Ahora de $h(0) = \rho_0 $ la inversa de la se $g(\rho_0)=0$ y utilizamos $\rho_0 \approx -1.849812 $ siendo la primera raíz de $g(x)$ cerca del origen.
Después de eso, la primera derivada de la $h(x)$ a cero se puede aproximar por la norma-fórmula

$ \displaystyle \qquad \qquad \begin{eqnarray} h^{(0)}(x) &=& h(x) \\ h'(x) &=& {h(x+\delta/2)-h(x-\delta/2) \over \delta } \\ h''(x) &=& {h(x+\delta)-2 \cdot h(x) + h(x-\delta) \over \delta ^2} \\ \cdots &=& \cdots \end{eqnarray} $

and the approximations for the higher derivatives using the standard procedure with the binomial coefficients can similarly be applied. Unfortunately we need a lot of internal digits precision because the higher derivatives need powers of $\delta$; if we use $ \delta =10^{-40}$ we need all calculations with precision of at least 1600 digits if we want up to $32$ derivatives.

The result, using the mentioned parameters for internal precision and number of terms $n=33$ we get the following series:

$$ \begin{eqnarray} h(x) &=& -1.84981279919 \\ && + 0.651979598821 x \\ && + 0.190746124496 x^2 \\ && + 0.111611111992 x^3 \\ && + 0.0741048566240 x^4 \\ && + 0.0545378390754 x^5 \\ && + 0.0424543985801 x^6 \\ && + 0.0343968565970 x^7 \\ && + 0.0286795136369 x^8 \\ && + 0.0244408507981 x^9 \\ && + 0.0211888354521 x^{10} \\ && + 0.0186252446226 x^{11} \\ && ... + O(x^{32}) \end{eqnarray} $$ $\qquad \qquad$ ver más términos que a continuación se

Este procedimiento básico se puede optimizar un poco de precisión, la programación o la legibilidad; diferencias por tres diferentes implementaciones se producen más allá de los 40-esima dígitos decimales de los números.

Sin embargo, el intervalo de convergencia/campo de aplicación es muy limitado: se puede utilizar en la mayoría de $\rho_0 < x <1$ . La imagen de abajo puede mostrar esto por la intuición, donde la pendiente de la $h(x)$ se convierte en una singularidad en $x=1$:

bild2

Sin embargo, con 33 términos que puedo reproducir $y=g(h(x)) $ $x=0.5$ $y=0.49999$ $x=0.25$ % # % y un par más de estos valores, por supuesto, con $y=0.250000$.

Otro punto de vista en el problema de la precisión para componer la función de $|x|<1$ con su inversa, pero deja que el argumento indeterminado. Con esto quiero llegar (el uso de la serie truncada de hasta 33 términos)

$ \displaystyle \begin{eqnarray} g(h(x)) &=& -8.00000000000e-40 \\ && + 1.00000000000 \cdot x \\ && + 1.71188043604 e-41\cdot x^2 \\ && + 1.65691494789 e-41 \cdot x^3 \\ && + 1.66874548399 e-41 \cdot x^4 \\ && + 1.66622618083 e-41 \cdot x^5 \\ && + 1.66675967117 e-41 \cdot x^6 \\ && + 1.66664707455 e-41 \cdot x^7 + O(x^8) \end{eqnarray} $g()$\delta=1e-40$ para el determinación de los derivados....

Todavía no he una descripción exacta de los coeficientes; una comprobación rápida sugiere, que la secuencia de 4'th diferencias de la tercera poderes de los recíprocos de los los coeficientes pueden converger a un valor constante. [/update]


El apéndice. Aquí son más los coeficientes de la propuesta de potencia de la serie:

 -1.84981279919
 + 0.651979598821 x
 + 0.190746124496 x^2
 + 0.111611111992 x^3
 + 0.0741048566240 x^4
 + 0.0545378390754 x^5
 + 0.0424543985801 x^6
 + 0.0343968565970 x^7
 + 0.0286795136369 x^8
 + 0.0244408507981 x^9
 + 0.0211888354521 x^{10}
 + 0.0186252446226 x^{11}
 + 0.0165592193236 x^{12}
 + 0.0148634102536 x^{13}
 + 0.0134498131089 x^{14}
 + 0.0122558069159 x^{15}
 + 0.0112357056732 x^{16}
 + 0.0103554532054 x^{17}
 + 0.00958918184667 x^{18}
 + 0.00891691674626 x^{19}
 + 0.00832300625255 x^{20}
 + 0.00779502513636 x^{21}
 + 0.00732299321675 x^{22}
 + 0.00689880893258 x^{23}
 + 0.00651583224707 x^{24}
 + 0.00616857312225 x^{25}
 + 0.00585245581331 x^{26}
 + 0.00556363840745 x^{27}
 + 0.00529887314980 x^{28}
 + 0.00505539725042 x^{29}
 + 0.00483084672701 x^{30}
 + 0.00462318783761 x^{31}
 + 0.00443066207516 x^{32}+ O(x^{33})     

y aquí son la primera pareja de bienes raíces:

    k     real root      r(k)*sqrt(3)         distance to the
              r(k)       /(2*Pi)              half integer
   ---+---------------+----------------+----------------------------- 
    0  -1.84981279919  -0.509927623657        -0.00992762365730
    1  -5.44123335502   -1.49995458768       0.0000454123212960
    2  -9.06899753487   -2.50000019674    -0.000000196741850967
    3  -12.6965955465   -3.49999999915  0.000000000852566088823
    4  -16.3241942781   -4.50000000000       -3.69452735821E-12
    5  -19.9517930066   -5.50000000000        1.60099406291E-14
    6  -23.5793917350   -6.50000000000       -6.93778050857E-17
    7  -27.2069904635   -7.50000000000        3.00643203496E-19
    8  -30.8345891920   -8.50000000000       -1.30281342422E-21
    9  -34.4621879205   -9.50000000000        5.64563841318E-24
   10  -38.0897866489   -10.5000000000       -2.44649252916E-26
   11  -41.7173853774   -11.5000000000        1.06016809034E-28

y el primer par de raíces complejas en la parte superior halfplane.

    real            imag
  0.924906399595  1.60198487634
   2.72061667751  4.71224631337
   4.53449876744  7.85398225206
   6.34829777327  10.9955742849
   8.16209713906  14.1371669412

Tenga en cuenta que los puntos parecen formar una perfecta línea recta con una pendiente de $

which surprisingly uncovers nicely that I have used $, y que las distancias aproximadas rápidamente una constante (aquí las diferencias de las coordenadas cartesianas se muestran a continuación):

    real            imag
   1.79571027792  3.11026143703
   1.81388208992  3.14173593869
   1.81379900584  3.14159203283
   1.81379936579  3.14159265628

Las raíces en triples de la real y el conjugado complejo de valores son, obviamente, los triples de tercera raíces puramente real de los números negativos. Las distancias de las verdaderas raíces parecen estar muy bien approximable por una función lineal de sus índices, pero todavía no he hecho la conclusión final.

bild

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