R语言 sfsmisc包 iterate.lin.recursion()函数中文帮助文档(中英文对照)

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iterate.lin.recursion(sfsmisc)
iterate.lin.recursion()所属R语言包：sfsmisc

                                        Generate Sequence Iterating a Linear Recursion
                                         迭代线性递推数生成序列

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generate numeric sequences applying a linear recursion nr.it times.
生成数字序列，应用线性递归nr.it倍。


用法----------Usage----------


iterate.lin.recursion(x, coeff, delta = 0, nr.it)



参数----------Arguments----------

参数：x
numeric vector with initial values, i.e., specifying the beginning of the resulting sequence; must be of length (larger or) equal to length(coeff).
数值向量的初始值，即，指定所得到的序列的开头;长度必须为（较大或）等于length(coeff)。


参数：coeff
coefficient vector of the linear recursion.
线性递归系数向量。


参数：delta
numeric scalar added to each term; defaults to 0.  If not zero, determines the linear drift component.
数字标量添加到每个学期，默认为0。如果不为零，确定线性漂移分量。


参数：nr.it
integer, number of iterations.
整数，迭代次数。


值----------Value----------

numeric vector, say r, of length n + nr.it, where n = length(x). Initialized as r[1:n] = x, the recursion is r[k+1] = sum(coeff * r[(k-m+1):k]), where m = length(coeff).
数值向量，说r，长度n + nr.it，n = length(x)。初始化为r[1:n] = x中，递归r[k+1] = sum(coeff * r[(k-m+1):k])，其中m = length(coeff)。


注意----------Note----------

Depending on the zeroes of the characteristic polynomial of coeff, there are three cases, of convergence, oszillation and divergence.
根据coeff的特征多项式的零点，有三种情况，收敛的震动和分歧。


（作者）----------Author(s)----------


Martin Maechler



参见----------See Also----------

seq can be regarded as a trivial special case.
seq可以被看作是一个可有可无的特殊情况。


实例----------Examples----------


## The Fibonacci sequence:[＃斐波那契数列：]
iterate.lin.recursion(0:1, c(1,1), nr = 12)
## 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233[＃0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233]

## seq() as a special case:[＃SEQ（）作为一个特殊的情况：]
stopifnot(iterate.lin.recursion(4,1, d=2, nr=20)
          == seq(4, by=2, length=1+20))

## ``Deterministic AR(2)'' :[＃确定性AR（2）“：]
round(iterate.lin.recursion(1:4, c(-0.7, 0.9), d = 2, nr=15), dig=3)
## slowly decaying :[＃慢慢地腐烂：]
plot(ts(iterate.lin.recursion(1:4, c(-0.9, 0.95), nr=150)))

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