=================================================================== RCS file: /home/cvs/OpenXM/src/asir-contrib/packages/doc/gtt_ekn/gtt_ekn-ja.texi,v retrieving revision 1.18 retrieving revision 1.19 diff -u -p -r1.18 -r1.19 --- OpenXM/src/asir-contrib/packages/doc/gtt_ekn/gtt_ekn-ja.texi 2019/04/09 00:48:14 1.18 +++ OpenXM/src/asir-contrib/packages/doc/gtt_ekn/gtt_ekn-ja.texi 2019/06/12 05:53:29 1.19 @@ -1,4 +1,4 @@ -%% $OpenXM: OpenXM/src/asir-contrib/packages/doc/gtt_ekn/gtt_ekn-ja.texi,v 1.17 2019/04/04 22:49:40 takayama Exp $ +%% $OpenXM: OpenXM/src/asir-contrib/packages/doc/gtt_ekn/gtt_ekn-ja.texi,v 1.18 2019/04/09 00:48:14 takayama Exp $ %% xetex gtt_ekn-ja.texi (.texi までつける. ) %% 以下コメントは @comment で始める. \input texinfo 以降は普通の tex 命令は使えない. \input texinfo-ja @@ -40,14 +40,14 @@ @comment --- タイトル, バージョン, 著者名, 著作権表示 --- @title 2元分割表HGM関数 @subtitle Risa/Asir 2元分割表HGM関数説明書 -@subtitle 1.2 版 -@subtitle 2019 年 3 月 20 日 +@subtitle 3.0 版 +@subtitle 2019 年 6 月 7 日 @author by Y.Goto, Y.Tachibana, N.Takayama @page @vskip 0pt plus 1filll Copyright @copyright{} Risa/Asir committers -2004--2010. All rights reserved. +2004--2019. All rights reserved. @end titlepage @comment --- おまじない --- @@ -66,6 +66,7 @@ Copyright @copyright{} Risa/Asir committers * 2元分割表HGMの関数説明書について:: * 2元分割表HGMの関数:: * modular計算 +* Binary splitting * Index:: @end menu @@ -83,7 +84,6 @@ ChangeLog の項目は www.openxm.org の cvsweb で load("gtt_ekn3.rr"); @end example gtt_ekn3.rr は gtt_ekn.rr を置き換える大きく改良されたパッケージである. -以下のモジュール名 gtt_ekn はすべて gtt_ekn3 と読み替えてほしい. @noindent 最新版の asir-contrib package を取得するには, 下記のように更新関数を呼び出す. @example @@ -94,7 +94,8 @@ asir_contrib_update(|update=1); 本文中で引用している文献を列挙する. @itemize @bullet @item [GM2016] -Y.Goto, K.Matsumoto, Pfaffian equations and contiguity relations of the hypergeometric function of type (k+1,k+n+2) and their applications, arxiv:1602.01637 (version 1) +Y.Goto, K.Matsumoto, Pfaffian equations and contiguity relations of the hypergeometric function of type (k+1,k+n+2) and their applications, +@uref{http://arxiv.org/abs/1602.01637,arxiv:1602.01637 (version 1)} @item [T2016] Y.Tachibana, 差分ホロノミック勾配法のモジュラーメソッドによる計算の高速化, 2016, 神戸大学修士論文. @@ -104,15 +105,15 @@ Y.Goto, Y.Tachibana, N.Takayama, 2元分割表に対 @item [TGKT] Y.Tachibana, Y.Goto, T.Koyama, N.Takayama, Holonomic Gradient Method for Two Way Contingency Tables, -arxiv:1803.04170 +@uref{https://arxiv.org/abs/1803.04170, arxiv:1803.04170 (the 2nd version)} @item [TKT2015] N.Takayama, S.Kuriki, A.Takemura, $A$-hypergeometric distributions and Newton polytopes. - arxiv:1510.02269 + @uref{http://arxiv.org/abs/1510.02269,arxiv:1510.02269} @end itemize このマニュアルで説明する関数を用いたプログラム例は -gtt_ekn/test-t1.rr +gtt_ekn3/test-t1.rr など. @@ -122,21 +123,21 @@ gtt_ekn/test-t1.rr @comment --- section ``実験的関数'' の subsection xyz_abc @comment --- subsection xyz_pqr xyz_stu がある. @menu -* gtt_ekn.gmvector:: -* gtt_ekn.nc:: -* gtt_ekn.lognc:: -* gtt_ekn.expectation:: -* gtt_ekn.setup:: -* gtt_ekn.upAlpha:: -* gtt_ekn.cmle:: -* gtt_ekn.set_debug_level:: -* gtt_ekn.contiguity_mat_list_2:: -* gtt_ekn.show_path:: -* gtt_ekn.get_svalue:: -* gtt_ekn.assert1:: -* gtt_ekn.assert2:: -* gtt_ekn.assert3:: -* gtt_ekn.prob1:: +* gtt_ekn3.gmvector:: +* gtt_ekn3.nc:: +* gtt_ekn3.lognc:: +* gtt_ekn3.expectation:: +* gtt_ekn3.setup:: +* gtt_ekn3.upAlpha:: +* gtt_ekn3.cmle:: +* gtt_ekn3.set_debug_level:: +* gtt_ekn3.contiguity_mat_list_2:: +* gtt_ekn3.show_path:: +* gtt_ekn3.get_svalue:: +* gtt_ekn3.assert1:: +* gtt_ekn3.assert2:: +* gtt_ekn3.assert3:: +* gtt_ekn3.prob1:: @end menu @node 超幾何関数E(k,n),,, 2元分割表HGMの関数 @@ -146,16 +147,16 @@ gtt_ekn/test-t1.rr @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.gmvector,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.gmvector} +@node gtt_ekn3.gmvector,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.gmvector} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.gmvector +@findex gtt_ekn3.gmvector @table @t -@item gtt_ekn.gmvector(@var{beta},@var{p}) +@item gtt_ekn3.gmvector(@var{beta},@var{p}) :: 周辺和 @var{beta}, セルの確率 @var{p} の二元分割表に付随する超幾何関数 E(k,n) の値およびその微分の値を戻す. -@item gtt_ekn.ekn_cBasis_2(@var{beta},@var{p}) +@item gtt_ekn3.ekn_cBasis_2(@var{beta},@var{p}) の別名である. @end table @@ -235,7 +236,7 @@ gmvector は option crt=1 (crt = Chinese remainder theorem) を与えると, 分散計算をおこなう [T2016]. 分散計算用の各種パラメータの設定は -gtt_ekn.setup で行なう. +gtt_ekn3.setup で行なう. @item option bs=1. binary splitting method で matrix factorial を計算. 一般に 3x3 では効果あり(assert2(15|bs=1)), 5x5 (test5x5(20|bs=1))では遅くなる. @@ -257,8 +258,8 @@ option x=1. subprocess 毎に window を開く. 例: 次は2 x 2 分割表で行和が [5,1], 列和が [3,3], 各セルの確率が [[1/2,1/3],[1/7,1/5]] の場合の gmvector の値である. @example -[3000] load("gtt_ekn.rr"); -[3001] ekn_gtt.gmvector([[5,1],[3,3]],[[1/2,1/3],[1/7,1/5]]) +[3000] load("gtt_ekn3.rr"); +[3001] gtt_ekn3.gmvector([[5,1],[3,3]],[[1/2,1/3],[1/7,1/5]]) [775/27783] [200/9261] @end example @@ -268,7 +269,7 @@ F(-36N,-11N,2N,(1-1/N)/56) の値は T3 に代入さ @comment ekn/Prog2/2x2.rr @example N=2; -T2=gtt_ekn.gmvector([[36*N,13*N-1],[38*N-1,11*N]],[[1,(1-1/N)/56],[1,1]])[0][0]; +T2=gtt_ekn3.gmvector([[36*N,13*N-1],[38*N-1,11*N]],[[1,(1-1/N)/56],[1,1]])[0][0]; D=fac(36*N)*fac(11*N)*fac(2*N-1); T3=T2*D; @end example @@ -345,8 +346,8 @@ def htest4() @{ @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.setup} -@ref{gtt_ekn.pfaffian_basis} +@ref{gtt_ekn3.setup} +@ref{gtt_ekn3.pfaffian_basis} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -368,13 +369,13 @@ ChangeLog @comment ********************************************************** -@node gtt_ekn.nc,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.nc} +@node gtt_ekn3.nc,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.nc} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.nc +@findex gtt_ekn3.nc @table @t -@item gtt_ekn.nc(@var{beta},@var{p}) +@item gtt_ekn3.nc(@var{beta},@var{p}) :: 周辺和 @var{beta}, セルの確率 @var{p} の二元分割表の条件付き確率の正規化定数 Z およびその微分の値を戻す. @end table @@ -407,14 +408,14 @@ nc は gmvector の値を元に, [GM2016] の Prop @item option crt=1 (crt = Chinese remainder theorem) を与えると, 分散計算をおこなう. 分散計算用の各種パラメータの設定は -gtt_ekn.setup で行なう. +gtt_ekn3.setup で行なう. その他の option は gmvector を参照. @end itemize @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- 例: 2x3 分割表での Z とその微分の計算. @example -[2237] gtt_ekn.nc([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]]); +[2237] gtt_ekn3.nc([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]]); [4483/124416,[ 353/7776 1961/15552 185/1728 ] [ 553/20736 1261/15552 1001/13824 ]] @end example @@ -439,8 +440,8 @@ Computing Dmat(ca) for parameters B=[-4,-3],X=[ 1/2 1/ @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.setup} -@ref{gtt_ekn.lognc} +@ref{gtt_ekn3.setup} +@ref{gtt_ekn3.lognc} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -454,13 +455,13 @@ ChangeLog @comment ********************************************************** -@node gtt_ekn.lognc,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.lognc} +@node gtt_ekn3.lognc,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.lognc} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.lognc +@findex gtt_ekn3.lognc @table @t -@item gtt_ekn.lognc(@var{beta},@var{p}) +@item gtt_ekn3.lognc(@var{beta},@var{p}) :: 周辺和 @var{beta}, セルの確率 @var{p} の二元分割表の条件付き確率の正規化定数 Z の log の近似値およびその微分の近似値を戻す. @end table @@ -483,13 +484,13 @@ ChangeLog 条件付き最尤推定に利用する [TKT2015]. @item option crt=1 (crt = Chinese remainder theorem) を与えると, 分散計算をおこなう. 分散計算用の各種パラメータの設定は -gtt_ekn.setup で行なう. +gtt_ekn3.setup で行なう. @end itemize @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- 例: 2 × 3 分割表での例. 第一成分のみ近似値. @example -[2238] gtt_ekn.lognc([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]]); +[2238] gtt_ekn3.lognc([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]]); [-3.32333832422461674630,[ 5648/4483 15688/4483 13320/4483 ] [ 3318/4483 10088/4483 9009/4483 ]] @end example @@ -516,8 +517,8 @@ Computing Dmat(ca) for parameters B=[-4,-3],X=[ 1/2 1/ @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.setup} -@ref{gtt_ekn.nc} +@ref{gtt_ekn3.setup} +@ref{gtt_ekn3.nc} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -530,13 +531,13 @@ ChangeLog @end itemize @comment ********************************************************** -@node gtt_ekn.expectation,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.expectation} +@node gtt_ekn3.expectation,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.expectation} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.expectation +@findex gtt_ekn3.expectation @table @t -@item gtt_ekn.expectation(@var{beta},@var{p}) +@item gtt_ekn3.expectation(@var{beta},@var{p}) :: 周辺和 @var{beta}, セルの確率 @var{p} の二元分割表の期待値を計算する. @end table @@ -558,7 +559,7 @@ ChangeLog [GM2016] の Algorithm 7.8 の実装. [TGKT] による高速化版 (path=3) がデフォールト. @item option crt=1 (crt = Chinese remainder theorem) を与えると, 分散計算をおこなう. 分散計算用の各種パラメータの設定は -gtt_ekn.setup で行なう. +gtt_ekn3.setup で行なう. @item option index を与えると, 指定された成分の期待値のみ計算する. たとえば 2 x 2 分割表で index=[[0,0],[1,1]] と指定すると, 1 のある成分の期待値のみ計算する. @item その他の option は gmvector を参照. @@ -568,14 +569,14 @@ gtt_ekn.setup で行なう. 2×2, 3×3 の分割表の期待値計算例. @example -[2235] gtt_ekn.expectation([[1,4],[2,3]],[[1,1/3],[1,1]]); +[2235] gtt_ekn3.expectation([[1,4],[2,3]],[[1,1/3],[1,1]]); [ 2/3 1/3 ] [ 4/3 8/3 ] -[2236] gtt_ekn.expectation([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]]); +[2236] gtt_ekn3.expectation([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]]); [ 5648/4483 7844/4483 4440/4483 ] [ 3318/4483 10088/4483 9009/4483 ] -[2442] gtt_ekn.expectation([[4,14,9],[11,6,10]],[[1,1/2,1/3],[1,1/5,1/7],[1,1,1]]); +[2442] gtt_ekn3.expectation([[4,14,9],[11,6,10]],[[1,1/2,1/3],[1,1/5,1/7],[1,1,1]]); [ 207017568232262040/147000422096729819 163140751505489940/147000422096729819 217843368649167296/147000422096729819 ] [ 1185482401011137878/147000422096729819 358095302885438604/147000422096729819 @@ -687,8 +688,8 @@ hgm_ahg_expected_values_contiguity(A,B,[1,1/2,1/3,1,1/ @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.setup} -@ref{gtt_ekn.nc} +@ref{gtt_ekn3.setup} +@ref{gtt_ekn3.nc} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -705,13 +706,13 @@ ChangeLog @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.setup,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.setup} +@node gtt_ekn3.setup,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.setup} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.setup +@findex gtt_ekn3.setup @table @t -@item gtt_ekn.setup() +@item gtt_ekn3.setup() :: 分散計算用の環境設定をおこなう. 現在の環境を報告する. @end table @@ -731,20 +732,20 @@ ChangeLog @item option nprm (または number_of_primes)を与えるとnprmが文字列の場合指定された素数リストのファイルを読み込む. nprmが自然数の場合さらにoption minp (minp =MINimum Prime)を与えるとminpより大きな素数をnprm個生成する. その際option fgp (または file_of_generated_primes)を与えると生成した素数リストをファイル名をfgpとして保存する. @item 上記のoption を指定しなかった場合次のデフォルト値が用いられる. nps=1. nprm=10. fgp=0. @item option report=1を与えると現在の環境の報告のみを行う. setup(|report=1)の別名としてreport関数を使用することもできる. -@item option subprogs=[file1,file2,...] により分散計算の子供プロセスにロードすべきファイル file1, file2, ... を指定する. default は subprogs=["gtt_ekn/childprocess.rr"] である. -@item gtt_ekn.set_debug_level(Mode) で Ekn_debug の値を設定する. +@item option subprogs=[file1,file2,...] により分散計算の子供プロセスにロードすべきファイル file1, file2, ... を指定する. default は subprogs=["gtt_ekn3/childprocess.rr"] である. +@item gtt_ekn3.set_debug_level(Mode) で Ekn_debug の値を設定する. @end itemize @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- 例: 素数のリストを生成してファイル p.txt へ書き出す. @example -gtt_ekn.setup(|nps=2,nprm=20,minp=10^10,fgp="p.txt")$ +gtt_ekn3.setup(|nps=2,nprm=20,minp=10^10,fgp="p.txt")$ @end example 例: chinese remainder theorem (crt) を使って gmvector を計算. @example -[2867] gtt_ekn.setup(|nprm=20,minp=10^20); -[2868] N=2; T2=gtt_ekn.gmvector([[36*N,13*N-1],[38*N-1,11*N]], +[2867] gtt_ekn3.setup(|nprm=20,minp=10^20); +[2868] N=2; T2=gtt_ekn3.gmvector([[36*N,13*N-1],[38*N-1,11*N]], [[1,(1-1/N)/56],[1,1]] | crt=1)$ @end example @@ -752,8 +753,8 @@ gtt_ekn.setup(|nps=2,nprm=20,minp=10^10,fgp="p.txt")$ @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.nc} -@ref{gtt_ekn.gmvector} +@ref{gtt_ekn3.nc} +@ref{gtt_ekn3.gmvector} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -771,16 +772,16 @@ ChangeLog @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.upAlpha,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.downAlpha,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.upAlpha}, @code{gtt_ekn.downAlpha} +@node gtt_ekn3.upAlpha,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.downAlpha,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.upAlpha}, @code{gtt_ekn3.downAlpha} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.upAlpha -@findex gtt_ekn.downAlpha +@findex gtt_ekn3.upAlpha +@findex gtt_ekn3.downAlpha @table @t -@item gtt_ekn.upAlpha(@var{i},@var{k},@var{n}) -@item gtt_ekn.downAlpha(@var{i},@var{k},@var{n}) +@item gtt_ekn3.upAlpha(@var{i},@var{k},@var{n}) +@item gtt_ekn3.downAlpha(@var{i},@var{k},@var{n}) :: @end table @@ -810,26 +811,26 @@ ChangeLog 例: 以下の例は 2×2分割表(E(2,4)), 2×3分割表(E(2,5))の場合である. [2225] までは出力を略している. @example -[2221] gtt_ekn.marginaltoAlpha([[1,4],[2,3]]); +[2221] gtt_ekn3.marginaltoAlpha([[1,4],[2,3]]); [[a_0,-4],[a_1,-1],[a_2,3],[a_3,2]] -[2222] gtt_ekn.upAlpha(1,1,1); // E(2,4) の a_1 方向の +[2222] gtt_ekn3.upAlpha(1,1,1); // E(2,4) の a_1 方向の // contiguity を表現する行列 -[2223] gtt_ekn.upAlpha(2,1,1); // E(2,4) の a_2 方向 -[2224] gtt_ekn.upAlpha(3,1,1); // E(2,4) の a_3 方向 +[2223] gtt_ekn3.upAlpha(2,1,1); // E(2,4) の a_2 方向 +[2224] gtt_ekn3.upAlpha(3,1,1); // E(2,4) の a_3 方向 [2225] function f(x_1_1); -[2232] gtt_ekn.pfaffian_basis(f(x_1_1),1,1); +[2232] gtt_ekn3.pfaffian_basis(f(x_1_1),1,1); [ f(x_1_1) ] [ (f{1}(x_1_1)*x_1_1)/(a_2) ] [2233] function f(x_1_1,x_1_2); f() redefined. -[2234] gtt_ekn.pfaffian_basis(f(x_1_1,x_1_2),1,2); // E(2,5), 2*3 分割表 +[2234] gtt_ekn3.pfaffian_basis(f(x_1_1,x_1_2),1,2); // E(2,5), 2*3 分割表 [ f(x_1_1,x_1_2) ] [ (f{1,0}(x_1_1,x_1_2)*x_1_1)/(a_2) ] [ (f{0,1}(x_1_1,x_1_2)*x_1_2)/(a_3) ] [2235] RuleA=[[a_2,1/3],[a_3,1/2]]$ RuleX=[[x_1_1,1/5]]$ - base_replace(gtt_ekn.upAlpha(1,1,1),append(RuleA,RuleX)) - -gtt_ekn.upAlpha(1,1,1 | arule=RuleA, xrule=RuleX); + base_replace(gtt_ekn3.upAlpha(1,1,1),append(RuleA,RuleX)) + -gtt_ekn3.upAlpha(1,1,1 | arule=RuleA, xrule=RuleX); [ 0 0 ] [ 0 0 ] @@ -840,8 +841,8 @@ f() redefined. @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.nc} -@ref{gtt_ekn.gmvector} +@ref{gtt_ekn3.nc} +@ref{gtt_ekn3.gmvector} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -861,13 +862,13 @@ ChangeLog @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.cmle,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.cmle} +@node gtt_ekn3.cmle,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.cmle} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.cmle +@findex gtt_ekn3.cmle @table @t -@item gtt_ekn.cmle(@var{u}) u を観測データとするとき, P(U=u | row sum, column sum = these of U) を最大化する, 各セルの確率の近似値を求める. +@item gtt_ekn3.cmle(@var{u}) u を観測データとするとき, P(U=u | row sum, column sum = these of U) を最大化する, 各セルの確率の近似値を求める. :: @end table @@ -889,7 +890,7 @@ ChangeLog 例: 2 x 4 分割表. @example U=[[1,1,2,3],[1,3,1,1]]; -gtt_ekn.cmle(U); +gtt_ekn3.cmle(U); [[ 1 1 2 3 ] [ 1 3 1 1 ],[[7,6],[2,4,3,4]], // Data, row sum, column sum [ 1 67147/183792 120403/64148 48801/17869 ] // probability obtained. @@ -898,21 +899,21 @@ gtt_ekn.cmle(U); 例: 上の例は次の関数に. @example -gtt_ekn.cmle_test3(); +gtt_ekn3.cmle_test3(); @end example @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.expectation} +@ref{gtt_ekn3.expectation} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @noindent ChangeLog @itemize @bullet -@item gtt_ekn/mle.rr に本体がある. -@item gtt_ekn.rr の cmle 関数は wrapper. +@item gtt_ekn3/mle.rr に本体がある. +@item gtt_ekn3.rr の cmle 関数は wrapper. @end itemize @comment end cmle. @@ -920,34 +921,34 @@ ChangeLog @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.set_debug_level,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.contiguity_mat_list_2,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.show_path,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.get_svalue,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.assert1,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.assert2,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.assert3,,, 超幾何関数E(k,n) -@node gtt_ekn.prob1,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.set_debug_level}, @code{gtt_ekn.show_path}, @code{gtt_ekn.get_svalue}, @code{gtt_ekn.assert1}, @code{gtt_ekn.assert2}, @code{gtt_ekn.assert3}, @code{gtt_ekn.prob1} +@node gtt_ekn3.set_debug_level,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.contiguity_mat_list_2,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.show_path,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.get_svalue,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.assert1,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.assert2,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.assert3,,, 超幾何関数E(k,n) +@node gtt_ekn3.prob1,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.set_debug_level}, @code{gtt_ekn3.show_path}, @code{gtt_ekn3.get_svalue}, @code{gtt_ekn3.assert1}, @code{gtt_ekn3.assert2}, @code{gtt_ekn3.assert3}, @code{gtt_ekn3.prob1} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.set_debug_level -@findex gtt_ekn.contiguity_mat_list_2 -@findex gtt_ekn.show_path -@findex gtt_ekn.get_svalue -@findex gtt_ekn.assert1 -@findex gtt_ekn.assert2 -@findex gtt_ekn.assert3 -@findex gtt_ekn.prob1 +@findex gtt_ekn3.set_debug_level +@findex gtt_ekn3.contiguity_mat_list_2 +@findex gtt_ekn3.show_path +@findex gtt_ekn3.get_svalue +@findex gtt_ekn3.assert1 +@findex gtt_ekn3.assert2 +@findex gtt_ekn3.assert3 +@findex gtt_ekn3.prob1 @table @t -@item gtt_ekn.set_debug_level(@var{m}) debug メッセージのレベルを設定. -@item gtt_ekn.contiguity_mat_list_2 使用する contiguity を構成. -@item gtt_ekn.show_path() どのように contiguity を適用したかの情報. -@item gtt_ekn.get_svalue() static 変数の値を得る. -@item gtt_ekn.assert1(@var{N}) 2x2 分割表で動作チェック. -@item gtt_ekn.assert2(@var{N}) 3x3 分割表で動作チェック. -@item gtt_ekn.assert3(@var{R1}, @var{R2}, @var{Size}) R1 x R2 分割表で並列動作の動作チェック. -@item gtt_ekn.prob1(@var{R1},@var{R2},@var{Size}) R1 x R2 分割表用のテストデータを作る. +@item gtt_ekn3.set_debug_level(@var{m}) debug メッセージのレベルを設定. +@item gtt_ekn3.contiguity_mat_list_2 使用する contiguity を構成. +@item gtt_ekn3.show_path() どのように contiguity を適用したかの情報. +@item gtt_ekn3.get_svalue() static 変数の値を得る. +@item gtt_ekn3.assert1(@var{N}) 2x2 分割表で動作チェック. +@item gtt_ekn3.assert2(@var{N}) 3x3 分割表で動作チェック. +@item gtt_ekn3.assert3(@var{R1}, @var{R2}, @var{Size}) R1 x R2 分割表で並列動作の動作チェック. +@item gtt_ekn3.prob1(@var{R1},@var{R2},@var{Size}) R1 x R2 分割表用のテストデータを作る. :: @end table @@ -960,7 +961,7 @@ ChangeLog @comment --- @itemize〜@end itemize は箇条書き --- @comment --- @bullet は黒点付き --- @itemize @bullet -@item (@var{m} & 0x1) == 0x1 の時 g_mat_fac_test_plain と g_mat_fac_itor の両方を呼び出し値を比較する (gtt_ekn.setup した状態で). +@item (@var{m} & 0x1) == 0x1 の時 g_mat_fac_test_plain と g_mat_fac_itor の両方を呼び出し値を比較する (gtt_ekn3.setup した状態で). @item (@var{m} & 0x2) == 0x2 の時 g_mat_fac_test への引数を tmp-input-数.ab として保存. @item (@var{m} & 0x4) == 0x4 の時 matrix factorial の計算の呼び出し引数を表示. @item @var{N} は問題の周辺和のサイズ. @@ -972,13 +973,13 @@ option. timing data を表示するには load("gtt_e @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- 例. @example -[2846] gtt_ekn.set_debug_level(0x4); -[2847] N=2; T2=gtt_ekn.gmvector([[36*N,13*N-1],[38*N-1,11*N]], +[2846] gtt_ekn3.set_debug_level(0x4); +[2847] N=2; T2=gtt_ekn3.gmvector([[36*N,13*N-1],[38*N-1,11*N]], [[1,(1-1/N)/56],[1,1]])$ [2848] level&0x4: g_mat_fac_test([ 113/112 ] [ 1/112 ],[ (t+225/112)/(t^2+4*t+4) (111/112*t+111/112)/(t^2+4*t+4) ] [ (1/112)/(t^2+4*t+4) (111/112*t+111/112)/(t^2+4*t+4) ],0,20,1,t) -Note: we do not use g_mat_fac_itor. Call gtt_ekn.setup(); to use the crt option. +Note: we do not use g_mat_fac_itor. Call gtt_ekn3.setup(); to use the crt option. level&0x4: g_mat_fac_test([ 67/62944040755546030080000 ] [ 1/125888081511092060160000 ],[ (t+24)/(t^2+25*t+46) (2442)/(t^2+25*t+46) ] [ (1)/(t^2+25*t+46) (-111*t-111)/(t^2+25*t+46) ],0,73,1,t) @@ -987,22 +988,26 @@ level&0x4: g_mat_fac_test ------ snip 例. @example -[2659] gtt_ekn.nc([[4,5],[2,4,3]],[[1,1/2,1/3],[1,1,1]])$ -[2660] L=matrix_transpose(gtt_ekn.show_path())$ +[2659] gtt_ekn3.nc([[4,5,6],[2,4,9]],[[1,1/2,1/3],[1,1/5,1/7],[1,1,1]])$ +[2660] L=matrix_transpose(gtt_ekn3.show_path())$ [2661] L[2]; -[1 4 3 2] +[2 1] @end example -[1 4 3 2] の index をもつパラメーター alpha の方向の contigity を求めそれを掛けて +[2 1] の index をもつパラメーター alpha の方向の contigity を求めそれを掛けて 計算したことがわかる. L[0] は用いた contiguity の行列. L[1] はcontiguity を適用する step 数. 例. 値を計算せずに path のみ求めたい場合. @example -A=gtt_ekn.marginaltoAlpha_list([[400,410,1011],[910,411,500]])$ -[2666] gtt_ekn.contiguity_mat_list_2(A,2,2)$ -[2667] L=matrix_transpose(gtt_ekn.show_path())$ +A=gtt_ekn3.marginaltoAlpha_list([[400,410,1011],[910,411,500]])$ +[2666] gtt_ekn3.contiguity_mat_list_2(A,2,2)$ +[2667] L=matrix_transpose(gtt_ekn3.show_path())$ [2668] L[2]; [ 2 1 5 4 3 ] +[2669] gtt_ekn3.contiguity_mat_list_3(A,2,2)$ // new alg in [TGKT] +[2670] L=matrix_transpose(gtt_ekn3.show_path())$ +[2671] L[2]; +[2 1] // shorter @end example 例. 値を計算せずに path のみ求めたい場合. @@ -1017,13 +1022,13 @@ A=gtt_ekn3.marginaltoAlpha_list([[10,20],[15,15]])$ 例. 0 が戻れば g_mat_fac_plain と指定した計算方法の結果が一致したことがわかる. option を書かないと g_mat_fac_int との比較となる. @example -[8859] gtt_ekn.assert2(1); +[8859] gtt_ekn3.assert2(1); Marginal=[[130,170,353],[90,119,444]] P=[[17/100,1,10],[7/50,1,33/10],[1,1,1]] -Try g_mat_fac_test_int: Note: we do not use g_mat_fac_itor. Call gtt_ekn.setup(); to use the crt option. +Try g_mat_fac_test_int: Note: we do not use g_mat_fac_itor. Call gtt_ekn3.setup(); to use the crt option. Timing (int) =0.413916 (CPU) + 0.590723 (GC) = 1.00464 (total), real time=0.990672 -Try g_mat_fac_test_plain: Note: we do not use g_mat_fac_itor. Call gtt_ekn.setup(); to use the crt option. +Try g_mat_fac_test_plain: Note: we do not use g_mat_fac_itor. Call gtt_ekn3.setup(); to use the crt option. Timing (rational) =4.51349 (CPU) + 6.32174 (GC) = 10.8352 (total) diff of both method = [ 0 0 0 ] @@ -1031,12 +1036,12 @@ diff of both method = [ 0 0 0 ] [8860] -[8863] gtt_ekn.setup(|nprm=100,minp=10^50); +[8863] gtt_ekn3.setup(|nprm=100,minp=10^50); Number of processes = 1. Number of primes = 100. Min of plist = 100000000000000000000000000000000000000000000000151. 0 -[8864] gtt_ekn.assert2(1 | crt=1); +[8864] gtt_ekn3.assert2(1 | crt=1); Marginal=[[130,170,353],[90,119,444]] P=[[17/100,1,10],[7/50,1,33/10],[1,1,1]] Try [[crt,1]] @@ -1049,10 +1054,10 @@ Try [[crt,1]] 3x5 分割表. 周辺和は 10 に比例する一定の数(factor option も関係. ソースを参照). cell 確率は1/素数で生成される. @comment grep testnxn ekn/Prog2/*.rr ; grep test_nxn ekn/Prog2/*.rr も見よ. -[9054] L=gtt_ekn.prob1(3,5,10 | factor=1, factor_row=3); +[9054] L=gtt_ekn3.prob1(3,5,10 | factor=1, factor_row=3); [[[10,20,420],[30,60,90,120,150]],[[1,1/2,1/3,1/5,1/7],[1,1/11,1/13,1/17,1/19],[1,1,1,1,1]]] -[9055] number_eval(gtt_ekn.expectation(L[0],L[1])); -[ 0.434161208918863 ... snip ] +[9055] number_eval(gtt_ekn3.expectation(L[0],L[1])); +[ 1.65224223218613 ... snip ] @end example 例: @@ -1074,25 +1079,25 @@ Diff (should be 0)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,.. @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.nc} +@ref{gtt_ekn3.nc} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @noindent ChangeLog @itemize @bullet -@item gtt_ekn/ekn_eval.rr で matrix factorial の計算の呼び出し引数を表示する. +@item gtt_ekn3/ekn_eval.rr で matrix factorial の計算の呼び出し引数を表示する. @item grep 'iand(Ekn_debug,0x1)' *.rr でソースコードの該当の位置をさがす. @end itemize @comment end set_debug_level -@node modular計算,,, 2元分割表HGMの関数 +@node modular計算,,, Top @chapter modular計算 @menu -* gtt_ekn.chinese_itor:: +* gtt_ekn3.chinese_itor:: @end menu @node 中国剰余定理とitor,,, modular計算 @@ -1102,13 +1107,13 @@ ChangeLog @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.chinese_itor,,, -@subsection @code{gtt_ekn.chinese_itor} +@node gtt_ekn3.chinese_itor,,, +@subsection @code{gtt_ekn3.chinese_itor} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.chinese_itor 中国剰余定理とitor +@findex gtt_ekn3.chinese_itor 中国剰余定理とitor @table @t -@item gtt_ekn.chinese_itor(@var{data},@var{idlist}) +@item gtt_ekn3.chinese_itor(@var{data},@var{idlist}) :: mod p で計算した結果(ベクトル)から chinese remainder theorem, itor(integer to rational) で有理数ベクトルを得る. @end table @@ -1131,25 +1136,25 @@ ChangeLog 例: [3!, 5^3*3!]=[6,750] が戻り値. 6 mod 109 =6, 750 mod 109=96 が最初の引数の [[6,96],109]. 以下同様. @example -gtt_ekn.setup(|nps=2,nprm=3,minp=101,fgp="p_small.txt"); -SS=gtt_ekn.get_svalue(); +gtt_ekn3.setup(|nps=2,nprm=3,minp=101,fgp="p_small.txt"); +SS=gtt_ekn3.get_svalue(); SS[0]; [103,107,109] // list of primes SS[1]; [0,2] // list of server ID's -gtt_ekn.chinese_itor([[[ 6,96 ],109],[[ 6,29 ],103],[[ 6,1 ],107]],SS[1]); +gtt_ekn3.chinese_itor([[[ 6,96 ],109],[[ 6,29 ],103],[[ 6,1 ],107]],SS[1]); [[ 6 750 ],1201289] // 引数はスカラーでもよい. -gtt_ekn.chinese_itor([[96,109],[29,103]],SS[1]); +gtt_ekn3.chinese_itor([[96,109],[29,103]],SS[1]); [[ 750 ],11227] @end example @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- -例: gtt_ekn/childprocess.rr (server で実行される) の関数 chinese (chinese remainder theorem) と euclid. +例: gtt_ekn3/childprocess.rr (server で実行される) の関数 chinese (chinese remainder theorem) と euclid. @example -load("gtt_ekn/childprocess.rr"); +load("gtt_ekn3/childprocess.rr"); chinese([newvect(2,[6,29]),103],[newvect(2,[6,750]),107*109]); // mod 103 で [6,29], mod (107*109) で [6,750] となる数を mod 103*(107*109) // で求めると, @@ -1161,10 +1166,10 @@ euclid(3,103); // mod 103 での 3 の逆数. つま @end example @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- -例: gtt_ekn/childprocess.rr (server で実行される) の関数 itor (integer to rational) の例. +例: gtt_ekn3/childprocess.rr (server で実行される) の関数 itor (integer to rational) の例. itor(Y,Q,Q2,Idx) では Y < Q2 なら Y がそのまま戻る. Idx は 内部用の index で好きな数でよい. 戻り値の第２成分となる. @example -load("gtt_ekn/childprocess.rr"); +load("gtt_ekn3/childprocess.rr"); for (I=1;I<11; I++) print([I,itor(I,11,3,0)]); [1,[1,0]] [2,[2,0]] @@ -1182,7 +1187,7 @@ for (I=1;I<11; I++) print([I,itor(I,11,3,0)]); @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.setup} +@ref{gtt_ekn3.setup} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため @@ -1191,12 +1196,12 @@ ChangeLog @itemize @bullet @item 関連ファイルは - gtt_ekn/g_mat_fac.rr - gtt_ekn/childprocess.rr + gtt_ekn3/g_mat_fac.rr + gtt_ekn3/childprocess.rr @end itemize -@node binary splitting,,, 2元分割表HGMの関数 -@chapter binary splitting +@node Binary splitting,,, Top +@chapter Binary splitting @menu * gtt_ekn3.init_dm_bsplit:: @@ -1204,7 +1209,7 @@ ChangeLog * gtt_ekn3.init_bsplit:: @end menu -@node matrix factorial,,, binary splitting +@node matrix factorial,,, Binary splitting @section matrix factorial @comment ********************************************************** @@ -1309,13 +1314,13 @@ ChangeLog @comment --- ◯◯◯◯ の説明 @comment --- 個々の関数の説明の開始 --- @comment --- section 名を正確に --- -@node gtt_ekn.hoge,,, 超幾何関数E(k,n) -@subsection @code{gtt_ekn.hoge} +@node gtt_ekn3.hoge,,, 超幾何関数E(k,n) +@subsection @code{gtt_ekn3.hoge} @comment --- 索引用キーワード -@findex gtt_ekn.hoge +@findex gtt_ekn3.hoge @table @t -@item gtt_ekn.hoge(@var{i}) +@item gtt_ekn3.hoge(@var{i}) :: @end table @@ -1335,15 +1340,15 @@ ChangeLog @comment --- @example〜@end example は実行例の表示 --- 例: @example -[2221] gtt_ekn.hoge([[1,4],[2,3]]); +[2221] gtt_ekn3.hoge([[1,4],[2,3]]); @end example @comment --- 参照(リンク)を書く --- @table @t @item 参照 -@ref{gtt_ekn.nc} -@ref{gtt_ekn.gmvector} +@ref{gtt_ekn3.nc} +@ref{gtt_ekn3.gmvector} @end table @comment --- ChangeLog を書く. ソースコードの位置. 変更日時 など CVSサーバを見るため