常微分方程式
(fps/differential-equation.hpp)
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- Last update: 2023-08-31 20:44:07+09:00
- Include:
#include "fps/differential-equation.hpp"
常微分方程式
\[\frac{d}{dx}f \equiv F(f) \mod x^n,\ f(0) = f_0\]を満たす形式的冪級数$f$をダブリングを利用して$\mathrm{O}(N \log N)$で求めるアルゴリズム。($F$は$\mathrm{O}(k \log k)$で$\mod x^k$まで計算できる関数とする。)
出典(codeforces) 調べてみると中国のブログに記述が散見されることから、中国では比較的一般的なテクニックのようである。
概要
$\hat{f} \equiv f \mod x^k$が求まっているとき$f \mod x^{2k}$と$\hat{f}$の関係式を導出する。
$F(f)$の$f=\hat{f}$におけるテイラー展開の式
\[F(f) = \sum_{k=0}^\infty \frac{F^{(k)}(\hat{f})}{k!}(f-\hat{f})^k\]は$f - \hat{f} \equiv 0 \mod x$なので形式的冪級数に適用できる。
\[\frac{d}{dx}f \equiv F(f) \equiv \sum_{k=0}^\infty \frac{F^{(k)}(\hat{f})}{k!}(f-\hat{f})^k \mod x^{2k}\]$(f-\hat{f})^2 \equiv 0 \mod x^{2k}$を利用して
\[\frac{d}{dx}f \equiv F(\hat{f}) +F'(\hat{f})(f-\hat{f}) \mod x^{2k} \cdots (\ast)\]を得る。ここで、
\[r \equiv e^{-\int F'(\hat{f})dx} \mod x^{2k}\]とおくと、
\[\frac{d}{dx}r\equiv e^{-\int F'(\hat{f})dx}\cdot (-F'(\hat{f}))=-F'(\hat{f})r\mod x^{2k-1}\]となる。$(\ast)$を変形して両辺に$r$を掛けると
\[\frac{d}{dx}f\cdot r -F'(\hat{f})f\cdot r\equiv (F(\hat{f}) -F'(\hat{f})\hat{f})\cdot r \mod x^{2k-1}\]であるが、左辺は$\frac{d}{dx}(f\cdot r)$に等しいので、両辺を積分すると
\[f\cdot r \equiv \int \left( \left(F(\hat{f}) -F'(\hat{f})\hat{f}\right)\cdot r\right)dx + C \mod x^{2k}\]となり、$r(0) = 1$より両辺の定数項を比較して$C=f_0$が従う。以上より$f$と$\hat{f}$の関係式として次の式を得る。
\[f\equiv r^{-1}\left( \int \left( \left(F(\hat{f}) -F'(\hat{f})\hat{f}\right)\cdot r\right)dx + f_0\right) \mod x^{2k}\]この式を利用して初項を$f \equiv f_0 \mod x$としたダブリングを行うことで、常微分方程式を$\mathrm{O}(N \log N)$で計算できる。
なお、低速なexp/invを使用している場合は(計算量の劣る)分割統治FFTの方が高速に動作するようである。
Depends on
Verified with
Code
#pragma once
#include "formal-power-series.hpp"
// find f, saitsfying equation f' = g(f) mod x ^ deg
template <typename mint>
FormalPowerSeries<mint> DifferentialEquation(
function<FormalPowerSeries<mint>(FormalPowerSeries<mint>, int)> g,
function<FormalPowerSeries<mint>(FormalPowerSeries<mint>, int)> gprime,
mint f0, int deg) {
using fps = FormalPowerSeries<mint>;
fps f{f0};
for (int i = 1; i < deg; i <<= 1) {
fps r = (-gprime(f, i << 1)).integral().exp(i << 1);
fps h = ((g(f, i << 1) - gprime(f, i << 1) * f) * r).pre(i << 1).integral();
f = ((h + f0) * r.inv(i << 1)).pre(i << 1);
}
return f.pre(deg);
}
/**
* @brief 常微分方程式
* @docs docs/fps/differential-equation.md
*/
#line 2 "fps/formal-power-series.hpp"
template <typename mint>
struct FormalPowerSeries : vector<mint> {
using vector<mint>::vector;
using FPS = FormalPowerSeries;
FPS &operator+=(const FPS &r) {
if (r.size() > this->size()) this->resize(r.size());
for (int i = 0; i < (int)r.size(); i++) (*this)[i] += r[i];
return *this;
}
FPS &operator+=(const mint &r) {
if (this->empty()) this->resize(1);
(*this)[0] += r;
return *this;
}
FPS &operator-=(const FPS &r) {
if (r.size() > this->size()) this->resize(r.size());
for (int i = 0; i < (int)r.size(); i++) (*this)[i] -= r[i];
return *this;
}
FPS &operator-=(const mint &r) {
if (this->empty()) this->resize(1);
(*this)[0] -= r;
return *this;
}
FPS &operator*=(const mint &v) {
for (int k = 0; k < (int)this->size(); k++) (*this)[k] *= v;
return *this;
}
FPS &operator/=(const FPS &r) {
if (this->size() < r.size()) {
this->clear();
return *this;
}
int n = this->size() - r.size() + 1;
if ((int)r.size() <= 64) {
FPS f(*this), g(r);
g.shrink();
mint coeff = g.back().inverse();
for (auto &x : g) x *= coeff;
int deg = (int)f.size() - (int)g.size() + 1;
int gs = g.size();
FPS quo(deg);
for (int i = deg - 1; i >= 0; i--) {
quo[i] = f[i + gs - 1];
for (int j = 0; j < gs; j++) f[i + j] -= quo[i] * g[j];
}
*this = quo * coeff;
this->resize(n, mint(0));
return *this;
}
return *this = ((*this).rev().pre(n) * r.rev().inv(n)).pre(n).rev();
}
FPS &operator%=(const FPS &r) {
*this -= *this / r * r;
shrink();
return *this;
}
FPS operator+(const FPS &r) const { return FPS(*this) += r; }
FPS operator+(const mint &v) const { return FPS(*this) += v; }
FPS operator-(const FPS &r) const { return FPS(*this) -= r; }
FPS operator-(const mint &v) const { return FPS(*this) -= v; }
FPS operator*(const FPS &r) const { return FPS(*this) *= r; }
FPS operator*(const mint &v) const { return FPS(*this) *= v; }
FPS operator/(const FPS &r) const { return FPS(*this) /= r; }
FPS operator%(const FPS &r) const { return FPS(*this) %= r; }
FPS operator-() const {
FPS ret(this->size());
for (int i = 0; i < (int)this->size(); i++) ret[i] = -(*this)[i];
return ret;
}
void shrink() {
while (this->size() && this->back() == mint(0)) this->pop_back();
}
FPS rev() const {
FPS ret(*this);
reverse(begin(ret), end(ret));
return ret;
}
FPS dot(FPS r) const {
FPS ret(min(this->size(), r.size()));
for (int i = 0; i < (int)ret.size(); i++) ret[i] = (*this)[i] * r[i];
return ret;
}
// 前 sz 項を取ってくる。sz に足りない項は 0 埋めする
FPS pre(int sz) const {
FPS ret(begin(*this), begin(*this) + min((int)this->size(), sz));
if ((int)ret.size() < sz) ret.resize(sz);
return ret;
}
FPS operator>>(int sz) const {
if ((int)this->size() <= sz) return {};
FPS ret(*this);
ret.erase(ret.begin(), ret.begin() + sz);
return ret;
}
FPS operator<<(int sz) const {
FPS ret(*this);
ret.insert(ret.begin(), sz, mint(0));
return ret;
}
FPS diff() const {
const int n = (int)this->size();
FPS ret(max(0, n - 1));
mint one(1), coeff(1);
for (int i = 1; i < n; i++) {
ret[i - 1] = (*this)[i] * coeff;
coeff += one;
}
return ret;
}
FPS integral() const {
const int n = (int)this->size();
FPS ret(n + 1);
ret[0] = mint(0);
if (n > 0) ret[1] = mint(1);
auto mod = mint::get_mod();
for (int i = 2; i <= n; i++) ret[i] = (-ret[mod % i]) * (mod / i);
for (int i = 0; i < n; i++) ret[i + 1] *= (*this)[i];
return ret;
}
mint eval(mint x) const {
mint r = 0, w = 1;
for (auto &v : *this) r += w * v, w *= x;
return r;
}
FPS log(int deg = -1) const {
assert(!(*this).empty() && (*this)[0] == mint(1));
if (deg == -1) deg = (int)this->size();
return (this->diff() * this->inv(deg)).pre(deg - 1).integral();
}
FPS pow(int64_t k, int deg = -1) const {
const int n = (int)this->size();
if (deg == -1) deg = n;
if (k == 0) {
FPS ret(deg);
if (deg) ret[0] = 1;
return ret;
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
if ((*this)[i] != mint(0)) {
mint rev = mint(1) / (*this)[i];
FPS ret = (((*this * rev) >> i).log(deg) * k).exp(deg);
ret *= (*this)[i].pow(k);
ret = (ret << (i * k)).pre(deg);
if ((int)ret.size() < deg) ret.resize(deg, mint(0));
return ret;
}
if (__int128_t(i + 1) * k >= deg) return FPS(deg, mint(0));
}
return FPS(deg, mint(0));
}
static void *ntt_ptr;
static void set_fft();
FPS &operator*=(const FPS &r);
void ntt();
void intt();
void ntt_doubling();
static int ntt_pr();
FPS inv(int deg = -1) const;
FPS exp(int deg = -1) const;
};
template <typename mint>
void *FormalPowerSeries<mint>::ntt_ptr = nullptr;
/**
* @brief 多項式/形式的冪級数ライブラリ
* @docs docs/fps/formal-power-series.md
*/
#line 3 "fps/differential-equation.hpp"
// find f, saitsfying equation f' = g(f) mod x ^ deg
template <typename mint>
FormalPowerSeries<mint> DifferentialEquation(
function<FormalPowerSeries<mint>(FormalPowerSeries<mint>, int)> g,
function<FormalPowerSeries<mint>(FormalPowerSeries<mint>, int)> gprime,
mint f0, int deg) {
using fps = FormalPowerSeries<mint>;
fps f{f0};
for (int i = 1; i < deg; i <<= 1) {
fps r = (-gprime(f, i << 1)).integral().exp(i << 1);
fps h = ((g(f, i << 1) - gprime(f, i << 1) * f) * r).pre(i << 1).integral();
f = ((h + f0) * r.inv(i << 1)).pre(i << 1);
}
return f.pre(deg);
}
/**
* @brief 常微分方程式
* @docs docs/fps/differential-equation.md
*/