• 连分数与丢番图方程简介


    一、连分数简介

    在数学中,连分数 即如下表达式:

    $$x=a_0+frac{1}{a_1+frac{1}{a_2+frac{1}{ddots}}}=[a_0;a_1,a_2,cdots]\, ext{ 其中,}a_iin mathbb{Z},iin mathbb{N}$$

    连分数具有如下性质:

    • 有理数的连分数表示只有有限的项,并且当没有尾随的 1 时,其表示方法唯一;无理数的连分数表示是唯一的。
    • 勒让德定理:二次无理数 (y) 的连分数表示会产生循环,即 (y=[a_0;overline{a_1,a_2,cdots,a_2,a_1,2a_0}],a_0=[\,y\,])
    • (x) 的截断连分数表示是在特定意义上最佳可能的有理数逼近。

    表 1:求 3.245 的连分数

    取整 取倒数
    3 3.245 - 3 = 0.245 1 / 0.245 = 4.082
    4 4.082 - 4 = 0.082 1 / 0.082 = 12.250
    12 12.250 - 12 = 0.250 1 / 0.250 = 4.000
    4 4.000 - 4 = 0.000 结果为 [3;4,12,4]

    这个算法适合于实数,但如果用浮点数实现的话,可能导致 数值灾难。为了得到精确的结果,需要用 欧几里得 GCD 算法 的变体作为替代。

    1、数值灾难

    由于浮点数被用以在计算机中对实数进行近似表示,因此浮点运算与数学运算有所差异,导致无论是 Python、Matlab 还是经典的 C 语言,都无法通过上面的方法求出 3.245 的连分数,但有一个例外,那就是 Lisp。Lisp 不会自动求出 3245/1000 的结果,因此计算过程变成了分数的计算而非浮点运算,可以得到精确结果。

    Lisp 的求法

    (defun frac (n)
    	(write (floor n))(format t " ")
    	(setq a (- n (floor n))) 
    	(if (/= a 0) (frac (/ 1 a)))
    )(frac (/ 3245 1000))
    

    3 4 12 4
    

    欧几里得 GCD 算法(辗转相除法)

    def GCD(a,b,ans=[]): # 实数 a/b 的连分数
    	if b:	return GCD(b, a%b, ans+[int(a/b)])
    	else:	return ans
    print(GCD(3245,1000))
    

    [3, 4, 12, 4]
    

    2、二次无理数的连分数

    对于无理数的连分数, Lisp 或者 GSD 算法都有些无能为力。下面着重讨论对无理数 (sqrt{n}) 的连分数展开技巧 [1]

    表 2:求 (sqrt{7}) 的连分数(([\,sqrt{7}\,]=2))

    取整 取倒数 分母有理化 分离整数与小数
    (2+frac{sqrt{7}-2}{1})
    2 (frac{1}{sqrt{7}-2}) (frac{sqrt{7}+2}{3}) (1+frac{sqrt{7}-1}{3})
    1 (frac{3}{sqrt{7}-1}) (frac{sqrt{7}+1}{2}) (1+frac{sqrt{7}-1}{2})
    1 (frac{2}{sqrt{7}-1}) (frac{sqrt{7}+1}{3}) (1+frac{sqrt{7}-2}{3})
    1 (frac{3}{sqrt{7}-2}) (2+sqrt{7}) 结果为:([2;overline{1,1,1,4}])

    将上述算法一般化:设 (k=[\,sqrt{n}\,]),并令 (n_c=n-c^2)

    [sqrt{n}=left[k;frac{k+i_1}{n_k},frac{i_1+i_2}{n_{i_1}/n_k},cdots,frac{i_{l-1}+i_l}{q},frac{i_l+i_{l+1}}{n_l/q},cdots ight] ]

    其中,若求得 (frac{i_{l-1}+i_l}{q}),则取满足 (i_{l+1}leq k) 的最大值,使 (i_l+i_{l+1}) 能被 (n_l/q) 整除。

    如果考虑将 (frac{i+j}{q}=a Rightarrow i-frac{a}{q}-j) 的形式,有:

    [sqrt{n}=0-frac{k}{1}-k-frac{a_1}{n_k}-i_1-frac{a_2}{q_1}-i_2-frac{a_3}{q_2}-i_3-cdots ]

    其中,(frac{n_{i_1}}{n_k}=q_1,\,frac{n_{i_2}}{q_1}=q_2,cdots)

    3、渐近分数列

    如下表所列,渐近分数常用于无理数的逼近。

    表 3:连分数与渐近分数列

    连分数 渐近分数列
    (sqrt{2}) ([1;ar{2}]) (frac{1}{1},frac{3}{2},frac{7}{5},frac{17}{12},cdots)
    (sqrt{7}) ([2;overline{1,1,1,4}]) (frac{2}{1},frac{3}{1},frac{5}{2},frac{8}{3},cdots)
    (frac{sqrt{5}-1}{2}) ([0;ar{1}]) (frac{1}{1},frac{1}{2},frac{2}{3},frac{3}{5},frac{5}{8},frac{8}{13},cdots)
    (pi) ([3;7,15,1,292,1,1,cdots]) (frac{3}{1},frac{22}{7} ext{(约率)},frac{333}{106},frac{355}{113} ext{(密率)},frac{103993}{33102},cdots)
    (mathrm{e}) ([2;1,2,1,cdots,1,2k,1,cdots]) (frac{2}{1},frac{3}{1},frac{8}{3},frac{11}{4},frac{19}{7},frac{53}{23},cdots)

    数学上可以证明:由连分数得到的渐近分数,其值是在分子或分母小于下一个渐近分数的分数中,最接近精确值的近似值。

    对渐进分数列 (\{frac{p_i}{q_i},\,iin mathbb{N}^+\}),有 (frac{p_1}{q_1}=frac{a_0}{1},frac{p_1}{q_1}=frac{a_1a_0+1}{a_1}),其递推式为:

    $$egin{bmatrix}p_{i+1}\q_{i+1}end{bmatrix}=egin{bmatrix}p_i&p_{i-1}\q_i&q_{i-1}end{bmatrix}egin{bmatrix}a_{i}\1end{bmatrix}$$

    显然,渐近分数列的奇数项小于原值,偶数项大于原值。

    二、丢番图方程简介

    丢番图方程 又名整系数多项式方程,其变量与系数均为整数。若一个丢番图方程具有以下的形式:

    [x^2 - ny^2= 1,\,\,\,x,y in mathbb{Z},\,n in mathbb{N}^+ ]

    则称此二元二次不定方程为佩尔方程。

    1、佩尔方程的解

    • (n) 是完全平方数,佩尔方程只有平凡解 ((pm 1, 0))
    • 对于其余情况,拉格朗日证明了佩尔方程总有非平凡解,而这些解可由 (sqrt{n}) 的连分数求出。

    (\{frac{p_i}{q_i}\})(sqrt{n}) 的的渐近分数列,则存在 (i) 使得 ((p_i,q_i)) 为佩尔方程的解。取 (min i) 对应的 ((p_i,q_i)) 作为佩尔方程的基本解(最小解),记作((x_1,y_1)),则全部的非平凡解解 (\{x,y\}) 可表示为 (x_i + y_isqrt n = (x_1 + y_1sqrt n)^i),或由递推关系式求得:

    $$egin{bmatrix}x_{i+1}\y_{i+1}end{bmatrix}=egin{bmatrix}x_1&ny_1\y_1&x_1end{bmatrix}egin{bmatrix}x_{i}\y_{i}end{bmatrix}$$

    规律:记 (sqrt{n}) 的连分数循环节长度为 (l)。当 (l) 为偶数,((p_l,q_l)) 即是基本解;当 (l) 为奇数,((p_{2l},q_{2l})) 即是基本解。

    Example:求 (x^2 - 7y^2= 1) 的解

    (sqrt{7}) 的渐近分数列 (\{frac{p_i}{q_i}\}=frac{2}{1},frac{3}{1},frac{5}{2},frac{8}{3},cdots),求得 (x^2 - 7y^2= 1) 的基本解 ((8,3)),其所有非平凡解 $${x,y}=(8,3),(127,48),(2024,765),(32257,12192),(514088,194307),(8193151,3096720),(130576328,49353213),cdots$$

    2、Diophantine Equation[2]

    题意:求最小的非完全平方数 (nin(1,1000]) 使佩尔方程 (x^2 - ny^2= 1) 的基本解 (x_1) 最大。

    from math import *
    def iqj(i0,q0,j0,d):
    	i = j0
    	q = (d - j0*j0)//q0
    	max_num = j0 + floor(sqrt(d))
    	j = max([x for x in range(max_num,0,-1) if x % q == 0]) - j0
    	a = (i + j)//q
    	return i,q,j,a
    def pell (d,h,k):
    	if h*h - d*k*k == 1:	return True
    	else:		        return False 
    def frac(d):
    	i0 = 0
    	q0 = 1
    	j0 = floor(sqrt(d))
    	a0 = (i0 + j0)//q0
    	h0 = a0
    	k0 = 1
    	if pell(d,h0,k0):	return h0
    	else:
    		i0,q0,j0,a1=iqj(i0,q0,j0,d)
    		h1 = a1*a0 + 1
    		k1 = a1
    		while(not pell(d,h1,k1)):
    			i0,q0,j0,a=iqj(i0,q0,j0,d)
    			h = a*h1 + h0
    			k = a*k1 + k0
    			h0,k0 = h1,k1
    			h1,k1 = h,k
    		return h1
    mh = 0
    ans = 0
    for d in [i+1 for i in range(1000) if sqrt(i+1)!=int(sqrt(i+1))]:
    	h = frac(d)
    	if h > mh:
    		mh = h
    		ans = d
    print(ans)
    

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