フィボナッチ数列（Fibonacci sequence）は以下のように、再帰的に定義されています。
フィボナッチ数は以下の兎の問題で始まってを考えることが多いです。
以下のことを考えてください。
プログラミングの準備
F=[1,1]
は長さが２である配列を作成します。配列の成分は１、１です。N=10;
F=[1,1];
for k=3:N
F(k) = F(k-1) + F(k-2);
end
%printf("%15d \n",F)
F;
plot(F,'-+')
grid on
フィボナッチ数列のグラフを描いてみます。
数列Fのlogを計算してグラフで考察してください。$\log(F)$のグラフはどちらの関数に近いでしょうか？
(ここに書いてください)
plot(1:N, log(F),'-o')
grid on
良さそうなa,bに対応する直線のグラフ書いて、それと$n-log(F_n)$のグラフと比較してから、より良い近似になる係数の値を見つけます。
例えば、「a=0.45,b=-0.7」に対応する直線のグラフを描いてみます。
plot(log(F),'.')
x=1:N;
a=0.45;b=-0.7;
my_log_F = a*x + b;
hold on
plot(my_log_F)
grid on
(x1,y1), (x2,y2)を通っている直線を求めます。
$$ y = y1 + (x-x1)\frac{y2-y1}{x2-x1} $$
よって、２点の座標を使って、$y=ax+b$の係数a,bを求めることができます。
x1=3,x2=10;
y1=log(F(3));y2=log(F(10));
a=(y2-y1)/(x2-x1)
b= y1 - x1*a
plot(log(F),'.')
my_log_F = a*(1:N)+b;
hold on
plot(my_log_F)
grid on
r=exp(a)
与えられる点$(x_i,y_i)_{i=1}^N$について、一次関数$y=ax+b$を用い、点列に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法です。
数式で考えるとき、以下の式を最小化する$a,b$を求める問題となります。
$$ V(a,b)=\sum_{i=1}^N (ax_i + b - y_i)^2 $$行列を利用して、上記の最小化問題を考えます。
$$ \mathbf{x}=\left(\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_N \end{array}\right),\quad \mathbf{y}=\left(\begin{array}{c} y_1 \\ y_2 \\ \vdots \\ y_N \end{array}\right) $$上記の$\mathbf{x},\mathbf{y}$を利用して、 $$ V(a,b)= (a \mathbf{x} + b - \mathbf{y})^T\cdot ( a \mathbf{x} + b - \mathbf{y}) $$ さらに、以下の$A$を定義します。 $$ \mathbf{A}=\left(\begin{array}{cc} x_1 & 1 \\ x_2 & 1 \\ \vdots & \vdots \\ x_N & 1 \end{array}\right),\quad \alpha = \left(\begin{array}{c} a \\ b \end{array}\right) $$ よって, $a \mathbf{x} + b = A\alpha $,
$$ V(\alpha)=(A \alpha - \mathbf{y})^T\cdot ( A \alpha- \mathbf{y}) $$2変数関数$V(\alpha)$が最小値を取るとき、$\alpha=(a,b)$に関する微分が$0$になることがあります。$V$の$\alpha=(a,b)$に関する微分式を整理すると、以下の式になります。
$$ (A^TA) \alpha - A^T \mathbf{y} = 0 $$$A^TA$が正定値であれば、$\alpha$を次のように算出できます。
$$ \alpha = (A^TA)^{-1} (A^T\mathbf{y}) $$1) 以下の点列に対して、点列に当てはまる直線$y=ax+b$を求めなさい。
2) $n$~$\log(F_n)$のグラフに当てはまる直線を求めなさい。
以下は演習4.1の解答例です。
x=[ 1 2 3 4]';
y=[4.444, 5.079, 6.534, 8.572]';
plot(x,y,'o')
grid on
%% Aを作って、以下のコードを使って alpha=(a,b)を計算しなさい。
A=[x, ones(4,1)]
alpha=(A'*A)\(A'*y)
a=alpha(1)
b=alpha(2)
my_y = a.*x + b;
hold on
plot(x,my_y,'r-+')
(sqrt(5)+1)/2
$F_n = cr^n$を仮定して、この式を$F_n=F_{n-1}+F_{n-2}$に代入して、$r$に関する方程式が分かります。
$$ r^2=r+1 $$よって、 $$ r=\frac{1+\sqrt{5} }{2}, \quad r=\frac{1-\sqrt{5} }{2} $$
数列$F_n$は無限に発散するので、$r$を正の値を取ります。よって、 $$ F_n = c \left[\frac{1+\sqrt{5} }{2}\right]^n $$ 上記の式はフィボナッチ数列にならないですが、フィボナッチ数列の主要項となります。
$z_n:=F_n - c \left[ \frac{1+\sqrt{5} }{2}\right]^n$を考察します。
$Z_n$は次ぎの式を満たす。
$$ Z_n =Z_{n-1} + Z_{n-2} $$よって、 $Z_n$も以下の形式を持っていると推定します。 $$ Z_n = \tilde{c} \tilde{r}^n $$ この式を満たす$\tilde{r}$は$\tilde{r}^2=\tilde{r}+1$の解となりますので、 $$ \tilde{r} = \frac{1-\sqrt{5} }{2} $$ よって、$F_n$に関して、新しい式が考えられます。 $$ F_n = c r^n + \tilde{c} \tilde{r}^n $$ 条件$F_1=1,F_2=1$を利用して、以下のことが分かります。
$$ c = \frac{1}{\sqrt{5}}, \quad \tilde{c} = - \frac{1}{\sqrt{5}} $$即ち、
$$ F_n = \frac{1}{\sqrt{5}} ( \left[ \frac{1+\sqrt{5} }{2} \right] ^n - \left[\frac{1-\sqrt{5} }{2}\right]^n ) $$フィボナッチ数列によるゴールデン･スパイラルの図を描く。
N=8;
F=[1,1];
for k=3:N
F(k) = F(k-1) +F(k-2);
end
x_indx=[-(-1).^(1:(N/2));(-1).^(1:(N/2))];
y_indx=[-(-1).^(1:(N/2));-(-1).^(1:(N/2))];
x=[0];y=[0];
hold on
text( -1,0.3, '1');
for k=1:N-1
x(k+1)=x(k) + x_indx(k)*F(k+1);
y(k+1)=y(k) + y_indx(k)*F(k+1);
x1 = min(x(k), x(k+1)); x2 = max(x(k), x(k+1));
y1 = min(y(k), y(k+1)); y2 = max(y(k), y(k+1));
x_list = [x1,x2,x2,x1,x1];
y_list = [y1,y1,y2,y2,y1];
fill(x_list(1:4), y_list(1:4),k-1);
plot(x_list, y_list,'-');
plot([x(k),x(k+1)],[y(k),y(k+1)],'-');
text( (x1+x2)/2, (y1+y2)/2, num2str(F(k+1)));
end
daspect ([1 1])
Created by Xuefeng LIU, 2017/04/23, modified on 2018/04/22.