複素解析 において 、 シューア類は、 開単位円板上で定義され、 シューア問題を解くことを 満たす 正則関数 の集合である。複素数が与えられたとき 、関数を見つける。
ふ
(
ず
)
{\displaystyle f(z)}
だ
=
{
ず
∈
C
:
|
ず
|
<
1
}
{\displaystyle \mathbb {D} =\{z\in \mathbb {C} :|z|<1\}}
|
ふ
(
ず
)
|
≤
1
{\displaystyle |f(z)|\leq 1}
c
0
、
c
1
、
…
、
c
ん
{\displaystyle c_{0},c_{1},\dotsc ,c_{n}}
ふ
(
ず
)
=
∑
じゅう
=
0
ん
c
じゅう
ず
じゅう
+
∑
じゅう
=
ん
+
1
∞
ふ
じゅう
ず
じゅう
{\displaystyle f(z)=\sum _{j=0}^{n}c_{j}z^{j}+\sum _{j=n+1}^{\infty }f_{j}z ^{j}}
これは解析的であり、単位円上で 1 で有界です。 [1] この問題や類似の問題( テプリッツ系 や ネヴァンリンナ・ピック補間の解決など)を解く方法は、 シュアーアルゴリズム ( 係数ストリッピング または レイヤーストリッピング とも呼ばれます)として知られています。このアルゴリズムの最も重要な特性の1つは、 n + 1個 の直交多項式 を生成することです。これは、任意の n 次多項式 を展開するための正規直交基底関数として使用できます。 [2]これは レビンソンアルゴリズム と密接に関連しています が、シュアーアルゴリズムは数値的に安定しており、並列処理に適しています。 [3]
シュア関数
単位円上の 唯一
の確率測度の カラテオドリ関数 を考える。
d
μ
{\displaystyle d\mu}
T
=
{
ず
∈
C
:
|
ず
|
=
1
}
{\displaystyle \mathbb {T} =\{z\in \mathbb {C} :|z|=1\}}
ふ
(
ず
)
=
∫
e
私
θ
+
ず
e
私
θ
−
ず
d
μ
(
θ
)
{\displaystyle F(z)=\int {\frac {e^{i\theta }+z}{e^{i\theta }-z}}d\mu (\theta )}
ここで は を意味する 。 [4] すると、
∫
d
μ
(
θ
)
=
1
{\displaystyle \int d\mu (\theta )=1}
ふ
(
0
)
=
1
{\displaystyle F(0)=1}
ふ
(
ず
)
=
1
+
ず
ふ
(
ず
)
1
−
ず
ふ
(
ず
)
{\displaystyle F(z)={\frac {1+zf(z)}{1-zf(z)}}}
逆公式によって与えられる
カラテオドリ関数と シューア関数 の間に一対一の対応を設定します。
ふ
(
ず
)
{\displaystyle f(z)}
ふ
(
ず
)
=
ず
−
1
(
ふ
(
ず
)
−
1
ふ
(
ず
)
+
1
)
{\displaystyle f(z)=z^{-1}\left({\frac {F(z)-1}{F(z)+1}}\right)}
シュアーアルゴリズム
シューアのアルゴリズムは、メビウス変換 に基づく反復的な構成で 、あるシューア関数を別のシューア関数にマッピングします。 [4] [5] このアルゴリズムは、シューア関数と シューアパラメータ( ヴェルブランスキー係数 または 反射係数 とも呼ばれる) の無限列を 再帰的に定義します。 [6]
ふ
≡
ふ
0
、
ふ
1
、
…
、
ふ
ん
、
…
{\displaystyle f\equiv f_{0},f_{1},\dotsc ,f_{n},\dotsc }
γ
0
、
γ
1
、
…
、
γ
ん
、
…
{\displaystyle \gamma _{0},\gamma _{1},\dotsc ,\gamma _{n},\dotsc }
ふ
じゅう
+
1
=
1
ず
ふ
じゅう
(
ず
)
−
γ
じゅう
1
−
γ
じゅう
¯
ふ
じゅう
(
ず
)
、
ふ
じゅう
(
0
)
≡
γ
じゅう
∈
だ
、
{\displaystyle f_{j+1}={\frac {1}{z}}{\frac {f_{j}(z)-\gamma _{j}}{1-{\overline {\gamma _{j}}}f_{j}(z)}},\quad f_{j}(0)\equiv \gamma _{j}\in \mathbb {D} ,}
のとき停止する 。この変換を反転すると、
ふ
じゅう
(
ず
)
≡
e
私
θ
=
γ
じゅう
∈
T
{\displaystyle f_{j}(z)\equiv e^{i\theta }=\gamma _{j}\in \mathbb {T} }
ふ
(
ず
)
≡
ふ
0
(
ず
)
=
γ
0
+
ず
ふ
1
(
ず
)
1
+
γ
0
¯
ず
ふ
1
(
ず
)
{\displaystyle f(z)\equiv f_{0}(z)={\frac {\gamma _{0}+zf_{1}(z)}{1+{\overline {\gamma _{0}} }zf_{1}(z)}}}
あるいは、 シュア関数の
連分数展開として
ふ
0
(
ず
)
=
γ
0
+
1
−
|
γ
0
|
2
γ
0
¯
+
1
ず
γ
1
+
ず
(
1
−
|
γ
1
|
2
)
γ
1
¯
+
1
ず
γ
2
+
⋯
{\displaystyle f_{0}(z)=\gamma _{0}+{\frac {1-|\gamma _{0}|^{2}}{{\overline {\gamma _{0}}} +{\frac {1}{z\gamma _{1}+{\frac {z(1-|\gamma _{1}|^{2})}{{\overline {\gamma _{1}}}+{\frac {1}{z\gamma _{2}+\cdots }}}}}}}}
繰り返し事実を利用して
ふ
じゅう
(
ず
)
=
γ
じゅう
+
1
−
|
γ
じゅう
|
2
γ
じゅう
¯
+
1
ず
ふ
じゅう
+
1
(
ず
)
。
{\displaystyle f_{j}(z)=\gamma _{j}+{\frac {1-|\gamma _{j}|^{2}}{{\overline {\gamma _{j}}} +{\frac {1}{zf_{j+1}(z)}}}}。
参照
参考文献
^ Schur, J. (1918)、「Über die Potenzreihen, die im Innern des Einheitkreises beschränkten sind. I、II」、 Journal für die reine und angewandte Mathematik 、演算子理論: 進歩と応用、 147 : 205–232、I.演算子理論および信号処理におけるシュール メソッド:演算子理論: 進歩と応用、vol. 18、Birkhäuser、バーゼル、1986年(英語翻訳)、 doi :10.1007/978-3-0348-5483-2、 ISBN 978-3-0348-5484-9
^ Chung, Jin-Gyun; Parhi, Keshab K. (1996). パイプライン型ラティスおよびウェーブデジタル再帰フィルタ。The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science。ボストン、マサチューセッツ州: Springer US。p. 79。doi :10.1007 / 978-1-4613-1307-6。ISBN 978-1-4612-8560-1 . ISSN 0893-3405.
^ Hayes, Monson H. (1996). 統計的デジタル信号処理とモデリング。John Wiley & Son。p. 242。ISBN 978-0-471-59431-4 . OCLC 34243409.
^ ab Simon, Barry (2005)、「単位円上の直交多項式。第1部。古典理論」、アメリカ数学会コロキウム出版、第54巻、プロビデンス、ロードアイランド州: アメリカ数学会 、 ISBN 978-0-8218-3446-6 、 MR 2105088
^ コンウェイ、ジョン B. (1978)。 複素変数関数 I (数学の大学院テキスト 11) 。シュプリンガー出版社。p. 127。ISBN 978-0-387-90328-6 。
^ サイモン、バリー (2010)、セゲーの定理とその派生:直交多項式のL²摂動のスペクトル理論、プリンストン大学出版、 ISBN 978-0-691-14704-8