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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:三項隣接の数列の図形的意味合いが、わかりません)

三項隣接数列の図形的意味と極限値の求め方について

このQ&Aのポイント
  • 三項隣接数列の図形的意味を理解するためには、まず二項隣接数列の図形的意味を理解する必要があります。
  • 二項隣接数列では、数列の極限値を求めるために、直線の交点を用いて図形的に表現することができます。
  • しかし、三項隣接数列では、図形的な意味合いが全く出てこないため、計算によって極限値を求める必要があります。

質問者が選んだベストアンサー

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  • f272
  • ベストアンサー率46% (8532/18263)
回答No.3

#2です。 いい加減な書き方をしていた私が悪いのだが > X[n+2]=(4/3)X[n+1]+(-1/3)X[n]、より > X[n+1]=(1)X[n+1]+(0)X[n] > が導かれます。と、 ではなくて,「3X[n+2]-4X[n+1]+X[n]=0」から「X[n+2]=(4/3)X[n+1]+(-1/3)X[n]」が導かれる。それと「X[n+1]=(1)X[n+1]+(0)X[n]」は明らかにいつでも成立する,と読んでください。 ついでに「特殊な点(1,1)と(1,3)」と言っていますが,実際にはy=x上の点は(1,1)と同じように「いつまでたっても同じ」ですし,y=3x上の点は(1,3)と同じように「どんどん0に近づく」です。

ymmt1234
質問者

補足

早速の返信ありがとうございます。だいぶ、分かりかけてきた?ようですが。よく、検討して、また、わからなければ、よろしくお願いいたします。

その他の回答 (2)

  • f272
  • ベストアンサー率46% (8532/18263)
回答No.2

#1さんが言っていることと本質的にはまったく同じことを言うだけです。 3X[n+2]-4X[n+1]+X[n]=0 から X[n+2]=(4/3)X[n+1]+(-1/3)X[n] X[n+1]=(1)X[n+1]+(0)X[n] が導かれます。これは2次元平面上の点(X[n+1],X[n])を(X[n+2],X[n+1])に移す変換と考えることができます。たとえば (2,1)→(7/3,2)→(22/9,7/3)→(67/27,22/9)→... です。この変換には特殊な点があって (1,1)→(1,1)→(1,1)→(1,1)→...(いつまでたっても同じ) (1,3)→(1/3,1)→(1/9,1/3)→(1/27,1/9)→...(どんどん0に近づく) となります。 (X[2],X[1])=(2,1)=(5/2)(1,1)+(-1/2)(1,3) と考えると (X[2],X[1])→(5/2)(1,1) になることは,明らかです。 ここで考えたことのうち,特殊な点(1,1)と(1,3)を出すところは難しいかもしれませんが,固有ベクトルを求めることを学べば,計算で出すことができるようになります。

ymmt1234
質問者

補足

ありがとうございます。難しいが、一歩前進の感ですが、前進か、停滞か、解らないのが、 今の私です。 ところで 、 X[n+2]=(4/3)X[n+1]+(-1/3)X[n]、より X[n+1]=(1)X[n+1]+(0)X[n] が導かれます。と、 ありますが、 これは、 X[n+2]-X[n+1]=(1/3){X[n+1]-X[n]} より、 X[n+2]-X[n+1]=(1/3)(n){X[2]-X[1]} より、## (n)は、n乗のこと、## より、 X[n+1]=(1)X[n+1]+(0)X[n] と、なることなのでしょうか。 宜しくお願いします。

  • tmpname
  • ベストアンサー率67% (195/287)
回答No.1

すごくざっくり言うと、3X(n+2) -4X(n+1)+ X(n)=0 からはある2次元平面上の「回転、引伸し、反転」を行う関数が定義できて、この数列の極限値はその関数によって移動しない点とみることができます。 以下に書いている事がよく分からなれば、「大学に入って線形代数というものを習えば分るようになる」と思っておけばいいです。 高校でもでてくるかもしれないが、v(n) = ( (x(n+1)) , (x(n)) )(つまり大きさ2の列ベクトル(縦ベクトル)で、1行目がx(n+1)、2行目がx(n))とおく。 2×2の行列 A を、 A = ( (4/3, -1/3) , (1, 0)) (1行目が4, 3 2行目が1,0)とおくと、 v(n+1) = A v(n) (1) 、v(1) = ((2), (1)) となっている。Aは、大きさ2の列ベクトルに対するAffine変換 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%B3%E5%86%99%E5%83%8F になっており、大きさ2の列ベクトルからなるベクトル空間に対する線形写像になっている。 Aを2次元平面上の写像と見た場合、Aは連続なので、(1)が収束するとし、その収束先のベクトルを w = ((w1), (w2))(これも列ベクトル)とすると、 w = Aw (右辺は 2×2行列と 2×1行列の積)を満す必要がある。これは、収束先の2次元ベクトルwが、Affine変換 Aに対する不動点 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%8D%E5%8B%95%E7%82%B9 になっていることを示しており、線形代数の言葉を使うと、wが一次変換Aに対する固有値1の固有ベクトル https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BA%E6%9C%89%E5%80%A4 になっていることを示している。

ymmt1234
質問者

補足

早速の回答、ありがとうございます。まだ、完全には、理解できませんが、半分?ぐらい、判ったような気がします。時間をかけて、もう少し、勉強してみます。また、解らないところがでれば、宜しくお願いします。

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