Обработка суммирования больших биномов в Python - PullRequest
Новая
       78

Обработка суммирования больших биномов в Python

0 голосов
/ 30 мая 2018

Мне нужно вычислить эту формулу:

Summation

Это приближение этого интеграла

Integral

но это не имеет значения, на самом деле я просто хочу вычислить значение рисунка 1 с помощью PYTHON , это то, что касается темы.

K, альфа и сигма являются фиксированными значениями в пределах одного вычисления, обычно:

  • 0 <= k <= 99; </li>
  • alpha = 3;
  • sigma = 2.

Ниже показано, как я пытаюсь вычислить такое суммирование в python: 

import decimal
from scipy.special import binom

def residual_time_mean(alpha, sigma=2, k=1):
    prev_prec = decimal.getcontext().prec
    D = decimal.Decimal
    decimal.getcontext().prec = 128

    a = float(alpha)
    s = float(sigma)
    sum1 = 0.0
    sum2 = 0.0
    sumD1 = D(0.0)
    sumD2 = D(0.0)

    for i in range(1, k + 1):
        sum1 += binom(k, i) * ((-1) ** (i + 1)) * (s / ((a - 1) * i - 1.0))
        sum2 += binom(k, i) * ((-1) ** (i + 1)) * s / ((a - 1) * i - 1.0)
        sumD1 += D(binom(k, i)) * (D(-1.0) ** (D(i) + D(1.0))) * (D(s) / ((D(a) - D(1.0)) * D(i) - D(1.0)))
        sumD2 += D(binom(k, i)) * (D(-1.0) ** (D(i) + D(1.0))) * D(s) / ((D(a) - D(1.0)) * D(i) - D(1.0))

    decimal.getcontext().prec = prev_prec

    return sum1, sum2, float(sumD1), float(sumD2)

Запуск 

for k in [0, 1, 2, 4, 8, 20, 50, 99]:
    print("k={} -> {}".format(k, residual_time_mean(3, 2, k)))

результат: 

k=0 -> (0.0, 0.0, 0.0, 0.0)
k=1 -> (2.0, 2.0, 2.0, 2.0)
k=2 -> (3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335)
k=4 -> (5.314285714285714, 5.314285714285714, 5.314285714285714, 5.314285714285714)
k=8 -> (8.184304584304588, 8.184304584304583, 8.184304584304584, 8.184304584304584)
k=20 -> (13.952692275798238, 13.952692275795965, 13.95269227579524, 13.95269227579524)
k=50 -> (23.134878809207617, 23.13390225415814, 23.134078892910786, 23.134078892910786)
k=99 -> (265412075330.96634, 179529505602.9507, 17667813427.20196, 17667813427.20196)

Вы можете видеть, что начиная с k=8 результаты отличаются.

Делая умножение перед делением, результаты sum1 и sum2 сильно расходятсянапример, для k = 99. 

sum1 += binom(k, i) * ((-1) ** (i + 1)) * (s / ((a - 1) * i - 1.0))
sum2 += binom(k, i) * ((-1) ** (i + 1)) * s / ((a - 1) * i - 1.0)

С десятичной дробью эта проблема не возникает, но результат совсем не корректен.

Вычисление суммирования на WolframAlpha

для k = 99

( Вот ссылка для вычисления на WolframAlpha ).Это дает 33.3159488 (...), в то время как для моей функции python это 17667813427.20196.Я доверяю WolframAlpha, так как он выполняет что-то вроде символьных вычислений, на самом деле он также возвращает реальное значение в виде дроби.

для других k

Проблемы аппроксимации (например, значение, вычисленное Wolfram, отличаетсяиз вычисленного в python на порядок 10 ^ 0 или более) начинается с k ~ = 60.

Кроме того, вычисление интеграла (рисунок 2 ) с scipy.integrateприводит к аналогичным ошибкам аппроксимации.

Вопрос:

Есть ли у вас какие-либо предложения для обработки этого вычисления?Увеличение десятичной точности не кажется полезным.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 30 мая 2018

Я не понимаю, почему здесь используется функция numpy и почему вы конвертируете в float объекты.Действительно, для этой формулы, если ваши входные данные всегда являются целыми числами, просто придерживайтесь int и fractions.Fraction, и ваши ответы всегда будут точными .Достаточно просто реализовать собственную функцию binom: 

In [8]: def binom(n, k):
    ...:     return (
    ...:         factorial(n)
    ...:         // (factorial(k)*factorial(n-k))
    ...:     )
    ...:

Обратите внимание, я использовал целочисленное деление: //.И, наконец, ваше суммирование: 

In [9]: from fractions import Fraction
    ...: def F(k, a, s):
    ...:     result = Fraction(0, 1)
    ...:     for i in range(1, k+1):
    ...:         b = binom(k, i)*pow(-1, i+1)
    ...:         x = Fraction(s, (a-1)*i - 1)
    ...:         result += b*x
    ...:     return result
    ...:

И результаты: 

In [10]: F(99, 3, 2)
Out[10]: Fraction(47372953498165579239913571130715220654368322523193013011418, 1421930192463933435386372127473055337225260516259631545875)

Что кажется правильным на основе вольфрам-альфа ...

Обратите внимание, если, скажем,alpha может быть нецелым числом, вы можете использовать decimal.Decimal для операций с плавающей запятой произвольной точности: 

In [17]: from decimal import Decimal
     ...: def F(k, a, s):
     ...:     result = Decimal('0')
     ...:     for i in range(1, k+1):
     ...:         b = binom(k, i)*pow(-1, i+1)
     ...:         x = Decimal(s) / Decimal((a-1)*i - 1)
     ...:         result += b*x
     ...:     return result
     ...:

In [18]: F(99, 3, 2)
Out[18]: Decimal('33.72169506311642881389682714')

Давайте повысим точность: 

In [20]: import decimal

In [21]: decimal.getcontext().prec
Out[21]: 28

In [22]: decimal.getcontext().prec = 100

In [23]: F(99, 3, 2)
Out[23]: Decimal('33.31594880623309576443774363783112352607484321721989160481537847749994248174570647797323789728798446')
0 голосов
/ 30 мая 2018

Я обнаружил проблему сам:

Выполнение scipy.special.binom(99,50) дает 

5.044567227278209e+28

при вычислении бинома (99,50) на WolframAlpha дает 

5.0445672272782096667406248628e+28

Существует абсолютная разница с порядком величины 10 ^ 12.

Именно поэтому результаты функции python, несомненно, ненадежны при больших значениях k.Поэтому мне нужно изменить способ вычисления бинома.

...