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放松,但不要太懒。 (英语) Zbl 1011.68189号

小结:假设我们希望扩展两个形式幂级数(f)和(g)的乘积(h=fg)。经典地,有两种算法可以做到这一点:热情的算法首先将(f)和(g)扩展到顺序(n),然后将结果相乘并按顺序截断。相反,懒惰算法会逐步计算(f)、(g)和(h)的系数,并且它们在每个阶段都只执行严格必要的计算。特别是,在计算(h)中的(z^i)系数时,只有(f_0,dots,f_i)和(g_0,dots,g_i)是已知的。
懒惰算法的优点是,(f)和(g)的系数实际上可能取决于(h)的“先前”系数,只要在乘法中需要它们之前计算它们,即系数(fi)和(g_i)可能取决于\(h_0,dots,h{i-1})。因此,在求解形式幂级数环中的函数方程时,惰性算法非常有用。然而,惰性算法的缺点是,经典的多项式渐进快速乘法算法(如分治算法和快速傅里叶乘法)无法使用。
因此,在前一篇论文中,我们引入了松弛算法,该算法与惰性算法共享关于函数方程解析的特性,但在计算给定系数\(h)时,其计算量略高于惰性算法。这些额外的计算预计了下一个系数\(h)的计算,并大大提高了此类算法的渐近时间复杂性。
本文综述了几种经典和新的形式幂级数运算算法,包括乘法、除法、微分方程的求解、合成和求逆算法。接下来,我们给出了这些操作的各种松弛算法。所有算法都有详细说明,我们证明了理论的时间和空间复杂度界限。大多数算法都是在C++中实验实现的,我们提供了基准测试。最后,我们对未来的开发提出了一些建议,并讨论了懒惰和放松方法对于特定应用程序的适用性。
本文既面向那些对形式幂级数操作的最新算法感兴趣的人,也面向那些希望将幂级数库实际实现到计算机代数系统中的人。

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68瓦30 符号计算和代数计算
13层25 形式幂级数环
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