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Enregistrement W4247653758 · doi:10.1145/1113439.1113445

Space-efficient evaluation of hypergeometric series

2005· article· en· W4247653758 sur OpenAlexaff
Howard Cheng, Barry Gergel, Ethan Kim, Eugene V. Zima

Notice bibliographique

RevueACM SIGSAM Bulletin · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the evaluation of the truncated hypergeometric series [EQUATION] to high precision, where a, b, p, and q are polynomials with integer coefficients, and a(n), b(n), p(n), q(n) have bit length O(log n). We also assume that the series is linearly convergent, so that the nth term of (1) is O(c-n) with c > 1. These series are commonly used in the high precision evaluation of elementary functions and other constants, including the exponential function, logarithms, trigonometric functions, and constants such as the Apéry's constant ζ(3) [9, 10]. "Binary splitting" is an approach that has been independently discovered and used by many authors in the computation of (1) [2, 3, 4, 5, 8, 10, 12]. Binary splitting computes the numerator and denominator of the rational number S(N). The decimal representation of S(N) is then computed by fixed-point division of the numerator by the denominator. The binary splitting approach takes advantage of the special form of the series (1) to obtain a denominator that is relatively small (of size O(N log N)). It also takes advantage of fast integer multiplication to obtain a time complexity of O((log N)2M(N)), where M(N) = O(N log N log log N) is the complexity of integer multiplication of two N-bit integers [16]. The space complexity of the algorithm is O(N log N), the size of the computed numerator and denominator. Typically, the numerator and denominator computed by binary splitting have large common factors. For example, in the computation of 640000 digits of ζ(3), as much as 86% of the size of the computed numerator and denominator can be attributed to their common factor [7]. Empirically, we have observed that the size of the reduced numerator and denominator is O(N) instead of O(N log N) as computed by binary splitting. The additional digits computed not only slow down the final division but also require more memory to be used during the computation. For computing a large number of decimal digits, either the computation cannot be done at all or some data would have to be swapped out of memory, increasing the computation time dramatically. In this poster, we study the application of well-known techniques in computer algebra to the evaluation of (1). If a bound on the size of the reduced numerator and denominator is known, we can compute the image of S(N) in (1) under an appropriately chosen modulus. Fast rational number reconstruction can then be applied to recover the reduced numerator and denominator [13, 14, 15, 17]. We show how to apply our techniques to the computation of ζ(3), including the prediction of the size of the reduced numerator and denominator. In particular, we obtain the desired O(N) bound on the size of reduced numerator and denominator, which is an interesting result by itself. The techniques used in the analysis can be applied to similar hypergeometric series.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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