Recurrencia lineal con coeficientes constantes.

En matemáticas (incluidas la combinatoria , el álgebra lineal y los sistemas dinámicos ), una recurrencia lineal con coeficientes constantes ^{[1] : cap. 17  [2] : cap. 10} (también conocida como relación de recurrencia lineal o ecuación en diferencias lineales ) iguala a 0 un polinomio que es lineal en las diversas iteraciones de una variable , es decir, en los valores de los elementos de una secuencia . La linealidad del polinomio significa que cada uno de sus términos tiene grado 0 o 1. Una recurrencia lineal denota la evolución de alguna variable a lo largo del tiempo, con el período de tiempo actual o momento discreto en el tiempo denotado como t , un período anterior denotado como t − 1 , un período después como t + 1 , etc.

La solución de dicha ecuación es una función de t , y no de ningún valor de iteración, lo que da el valor de la iteración en cualquier momento. Para encontrar la solución es necesario conocer los valores específicos (conocidos como condiciones iniciales ) de n de los iterados, y normalmente estos son los n iterados más antiguos. Se dice que la ecuación o su variable es estable si a partir de cualquier conjunto de condiciones iniciales existe el límite de la variable a medida que el tiempo llega al infinito; este límite se llama estado estacionario .

Las ecuaciones en diferencias se utilizan en una variedad de contextos, como en economía para modelar la evolución a través del tiempo de variables como el producto interno bruto , la tasa de inflación , el tipo de cambio , etc. Se usan para modelar dichas series de tiempo porque los valores de estas Las variables sólo se miden a intervalos discretos. En aplicaciones econométricas , las ecuaciones en diferencias lineales se modelan con términos estocásticos en forma de modelos autorregresivos (AR) y en modelos como los modelos de autorregresión vectorial (VAR) y de media móvil autorregresiva (ARMA) que combinan AR con otras características.

Definiciones

Una recurrencia lineal con coeficientes constantes es una ecuación de la siguiente forma, escrita en términos de parámetros a ₁ , ..., a _n y b :

$${\displaystyle y_{t}=a_{1}y_{t-1}+\cdots +a_{n}y_{t-n}+b,}$$

o equivalente como

$${\displaystyle y_{t+n}=a_{1}y_{t+n-1}+\cdots +a_{n}y_{t}+b.}$$

El número entero positivo se denomina orden de recurrencia y denota el desfase de tiempo más largo entre iteraciones. La ecuación se llama homogénea si b = 0 y no homogénea si b ≠ 0 . ${\displaystyle n}$

Si la ecuación es homogénea, los coeficientes determinan el polinomio característico (también "polinomio auxiliar" o "polinomio complementario")

$${\displaystyle p(\lambda )=\lambda ^{n}-a_{1}\lambda ^{n-1}-a_{2}\lambda ^{n-2}-\cdots -a_{n}}$$

cuyas raíces juegan un papel crucial en la búsqueda y comprensión de las secuencias que satisfacen la recurrencia.

Conversión a forma homogénea

Si b ≠ 0 , la ecuación

$${\displaystyle y_{t}=a_{1}y_{t-1}+\cdots +a_{n}y_{t-n}+b}$$

se dice que es no homogéneo . Para resolver esta ecuación es conveniente convertirla a forma homogénea, sin término constante. Esto se hace encontrando primero el valor de estado estacionario de la ecuación : un valor y * tal que, si n iteraciones sucesivas todas tuvieran este valor, también lo tendrían todos los valores futuros. Este valor se encuentra igualando todos los valores de y a y * en la ecuación en diferencias y resolviendo, obteniendo así

$${\displaystyle y^{*}={\frac {b}{1-a_{1}-\cdots -a_{n}}}}$$

suponiendo que el denominador no es 0. Si es cero, el estado estacionario no existe.

Dado el estado estacionario, la ecuación en diferencias se puede reescribir en términos de desviaciones de las iteraciones del estado estacionario, como

$${\displaystyle \left(y_{t}-y^{*}\right)=a_{1}\left(y_{t-1}-y^{*}\right)+\cdots +a_{n}\left(y_{t-n}-y^{*}\right)}$$

que no tiene término constante y que puede escribirse de manera más sucinta como

$${\displaystyle x_{t}=a_{1}x_{t-1}+\cdots +a_{n}x_{t-n}}$$

donde x es igual a y − y * . Esta es la forma homogénea.

Si no hay estado estacionario, la ecuación en diferencias

$${\displaystyle y_{t}=a_{1}y_{t-1}+\cdots +a_{n}y_{t-n}+b}$$

se puede combinar con su forma equivalente

$${\displaystyle y_{t-1}=a_{1}y_{t-2}+\cdots +a_{n}y_{t-(n+1)}+b}$$

obtener (resolviendo ambos para b )

$${\displaystyle y_{t}-a_{1}y_{t-1}-\cdots -a_{n}y_{t-n}=y_{t-1}-a_{1}y_{t-2}-\cdots -a_{n}y_{t-(n+1)}}$$

en el que términos similares se pueden combinar para dar una ecuación homogénea de un orden superior a la original.

Ejemplo de solución para pedidos pequeños

Las raíces del polinomio característico juegan un papel crucial en encontrar y comprender las secuencias que satisfacen la recurrencia. Si hay raíces distintas, entonces cada solución de la recurrencia toma la forma ${\displaystyle d}$ ${\displaystyle r_{1},r_{2},\ldots ,r_{d},}$

$${\displaystyle a_{n}=k_{1}r_{1}^{n}+k_{2}r_{2}^{n}+\cdots +k_{d}r_{d}^{n},}$$

${\displaystyle k_{i}}$ ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle (x-r)^{3}}$ ${\displaystyle r}$

$${\displaystyle a_{n}=k_{1}r^{n}+k_{2}nr^{n}+k_{3}n^{2}r^{n}.}$$

^[3]

Orden 1

Para el orden 1, la recurrencia

$${\displaystyle a_{n}=ra_{n-1}}$$

ecuación característica ${\displaystyle a_{n}=r^{n}}$ ${\displaystyle a_{0}=1}$ ${\displaystyle a_{n}=kr^{n}}$ ${\displaystyle a_{0}=k}$ ${\displaystyle t-r=0}$

Orden 2

Las soluciones a tales relaciones de recurrencia de orden superior se encuentran por medios sistemáticos, a menudo utilizando el hecho de que es una solución para la recurrencia exactamente cuando es raíz del polinomio característico. Esto se puede abordar directamente o utilizando funciones generadoras ( series de potencias formales ) o matrices. ${\displaystyle a_{n}=r^{n}}$ ${\displaystyle t=r}$

Considere, por ejemplo, una relación de recurrencia de la forma

$${\displaystyle a_{n}=Aa_{n-1}+Ba_{n-2}.}$$

¿ Cuándo tiene una solución de la misma forma general que ? Sustituyendo esta suposición ( ansatz ) en la relación de recurrencia, encontramos que ${\displaystyle a_{n}=r^{n}}$

$${\displaystyle r^{n}=Ar^{n-1}+Br^{n-2}}$$

todos ${\displaystyle n>1}$

Dividiendo por , obtenemos que todas estas ecuaciones se reducen a lo mismo: ${\displaystyle r^{n-2}}$

$${\displaystyle {\begin{aligned}r^{2}&=Ar+B,\\r^{2}-Ar-B&=0,\end{aligned}}}$$

que es la ecuación característica de la relación de recurrencia. Resuelva para obtener las dos raíces : estas raíces se conocen como raíces características o valores propios de la ecuación característica. Se obtienen diferentes soluciones dependiendo de la naturaleza de las raíces: Si estas raíces son distintas, tenemos la solución general ${\displaystyle r}$ ${\displaystyle \lambda _{1}}$ ${\displaystyle \lambda _{2}}$

$${\displaystyle a_{n}=C\lambda _{1}^{n}+D\lambda _{2}^{n}}$$

mientras que si son idénticos (cuando ), tenemos ${\displaystyle A^{2}+4B=0}$

$${\displaystyle a_{n}=C\lambda ^{n}+Dn\lambda ^{n}}$$

Ésta es la solución más general; las dos constantes y se puede elegir en función de dos condiciones iniciales dadas y para producir una solución específica. ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle D}$ ${\displaystyle a_{0}}$ ${\displaystyle a_{1}}$

En el caso de valores propios complejos (que también dan lugar a valores complejos para los parámetros de la solución y ), el uso de números complejos se puede eliminar reescribiendo la solución en forma trigonométrica. En este caso podemos escribir los valores propios como Entonces se puede demostrar que ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle D}$ ${\displaystyle \lambda _{1},\lambda _{2}=\alpha \pm \beta i.}$

$${\displaystyle a_{n}=C\lambda _{1}^{n}+D\lambda _{2}^{n}}$$

se puede reescribir como ^{[4] : ​​576–585}

$${\displaystyle a_{n}=2M^{n}\left(E\cos(\theta n)+F\sin(\theta n)\right)=2GM^{n}\cos(\theta n-\delta ),}$$

dónde

$${\displaystyle {\begin{array}{lcl}M={\sqrt {\alpha ^{2}+\beta ^{2}}}&\cos(\theta )={\tfrac {\alpha }{M}}&\sin(\theta )={\tfrac {\beta }{M}}\\C,D=E\mp Fi&&\\G={\sqrt {E^{2}+F^{2}}}&\cos(\delta )={\tfrac {E}{G}}&\sin(\delta )={\tfrac {F}{G}}\end{array}}}$$

Aquí y (o equivalentemente, y ) son constantes reales que dependen de las condiciones iniciales. Usando ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle F}$ ${\displaystyle G}$ ${\displaystyle \delta }$

$${\displaystyle \lambda _{1}+\lambda _{2}=2\alpha =A,}$$

$${\displaystyle \lambda _{1}\cdot \lambda _{2}=\alpha ^{2}+\beta ^{2}=-B,}$$

se puede simplificar la solución dada anteriormente como

$${\displaystyle a_{n}=(-B)^{\frac {n}{2}}\left(E\cos(\theta n)+F\sin(\theta n)\right),}$$

donde y son las condiciones iniciales y ${\displaystyle a_{1}}$ ${\displaystyle a_{2}}$

$${\displaystyle {\begin{aligned}E&={\frac {-Aa_{1}+a_{2}}{B}}\\F&=-i{\frac {A^{2}a_{1}-Aa_{2}+2a_{1}B}{B{\sqrt {A^{2}+4B}}}}\\\theta &=\arccos \left({\frac {A}{2{\sqrt {-B}}}}\right)\end{aligned}}}$$

De esta manera no es necesario resolver para y . ${\displaystyle \lambda _{1}}$ ${\displaystyle \lambda _{2}}$

En todos los casos (valores propios reales distintos, valores propios reales duplicados y valores propios conjugados complejos) la ecuación es estable (es decir, la variable converge a un valor fijo [específicamente, cero]) si y sólo si ambos valores propios son menores que uno en absoluto. valor . En este caso de segundo orden, se puede demostrar que esta condición en los valores propios ^[5] es equivalente a , que es equivalente a y . ${\displaystyle a}$ ${\displaystyle |A|<1-B<2}$ ${\displaystyle |B|<1}$ ${\displaystyle |A|<1-B}$

solución general

Polinomio característico y raíces.

Resolviendo la ecuación homogénea

$${\displaystyle x_{t}=a_{1}x_{t-1}+\cdots +a_{n}x_{t-n}}$$

implica resolver primero su polinomio característico

$${\displaystyle \lambda ^{n}=a_{1}\lambda ^{n-1}+\cdots +a_{n-2}\lambda ^{2}+a_{n-1}\lambda +a_{n}}$$

por sus raíces características λ ₁ , ..., λ _n . Estas raíces se pueden resolver algebraicamente si n ≤ 4 , pero no necesariamente en caso contrario . Si la solución se va a utilizar numéricamente, todas las raíces de esta ecuación característica se pueden encontrar mediante métodos numéricos . Sin embargo, para su uso en un contexto teórico puede ser que la única información requerida sobre las raíces sea si alguna de ellas es mayor o igual a 1 en valor absoluto .

Puede ser que todas las raíces sean reales o en cambio puede haber algunas que sean números complejos . En el último caso, todas las raíces complejas vienen en pares conjugados complejos .

Solución con raíces características distintas.

Si todas las raíces características son distintas, la solución de la recurrencia lineal homogénea

$${\displaystyle x_{t}=a_{1}x_{t-1}+\cdots +a_{n}x_{t-n}}$$

se puede escribir en términos de las raíces características como

$${\displaystyle x_{t}=c_{1}\lambda _{1}^{t}+\cdots +c_{n}\lambda _{n}^{t}}$$

donde los coeficientes ci _se pueden encontrar invocando las condiciones iniciales. Específicamente, para cada período de tiempo para el cual se conoce un valor de iteración, este valor y su valor correspondiente de t se pueden sustituir en la ecuación de solución para obtener una ecuación lineal en los n parámetros aún desconocidos; n de estas ecuaciones, una para cada condición inicial, se pueden resolver simultáneamente para los n valores de los parámetros. Si todas las raíces características son reales, entonces todos los valores de los coeficientes _ci también serán reales; pero con raíces complejas no reales, en general algunos de estos coeficientes también serán no reales.

Convertir una solución compleja a forma trigonométrica

Si hay raíces complejas, vienen en pares conjugados y también los términos complejos en la ecuación solución. Si dos de estos términos complejos son c _j λ^tj
_​y c _{j +1} λ^t
_{j +1}, las raíces λ _j se pueden escribir como

$${\displaystyle \lambda _{j},\lambda _{j+1}=\alpha \pm \beta i=M\left({\frac {\alpha }{M}}\pm {\frac {\beta }{M}}i\right)}$$

donde i es la unidad imaginaria y M es el módulo de las raíces:

$${\displaystyle M={\sqrt {\alpha ^{2}+\beta ^{2}}}.}$$

Entonces los dos términos complejos en la ecuación solución se pueden escribir como

$${\displaystyle {\begin{aligned}c_{j}\lambda _{j}^{t}+c_{j+1}\lambda _{j+1}^{t}&=M^{t}\left(c_{j}\left({\frac {\alpha }{M}}+{\frac {\beta }{M}}i\right)^{t}+c_{j+1}\left({\frac {\alpha }{M}}-{\frac {\beta }{M}}i\right)^{t}\right)\\[6pt]&=M^{t}\left(c_{j}\left(\cos \theta +i\sin \theta \right)^{t}+c_{j+1}\left(\cos \theta -i\sin \theta \right)^{t}\right)\\[6pt]&=M^{t}{\bigl (}c_{j}\left(\cos \theta t+i\sin \theta t\right)+c_{j+1}\left(\cos \theta t-i\sin \theta t\right){\bigr )}\end{aligned}}}$$

donde θ es el ángulo cuyo coseno esα/METROy cuyo seno esb/METRO; la última igualdad aquí hizo uso de la fórmula de De Moivre .

Ahora el proceso de encontrar los coeficientes c _j y c _{j +1} garantiza que también sean conjugados complejos, que pueden escribirse como γ ± δi . Usar esto en la última ecuación da esta expresión para los dos términos complejos en la ecuación de solución:

$${\displaystyle 2M^{t}\left(\gamma \cos \theta t-\delta \sin \theta t\right)}$$

que también se puede escribir como

$${\displaystyle 2{\sqrt {\gamma ^{2}+\delta ^{2}}}M^{t}\cos(\theta t+\psi )}$$

donde ψ es el ángulo cuyo coseno esγ/√ γ ² + δ ²y cuyo seno esδ/√ γ ² + δ ².

ciclicidad

Dependiendo de las condiciones iniciales, incluso con todas las raíces reales, las iteraciones pueden experimentar una tendencia transitoria a ir por encima o por debajo del valor del estado estacionario. Pero la verdadera ciclicidad implica una tendencia permanente a fluctuar, y esto ocurre si hay al menos un par de raíces características conjugadas complejas. Esto se puede ver en la forma trigonométrica de su contribución a la ecuación solución, que involucra cos  θt y sen  θt .

Solución con raíces características duplicadas.

En el caso de segundo orden, si las dos raíces son idénticas ( λ ₁ = λ ₂ ), ambas pueden denotarse como λ y una solución puede ser de la forma

$${\displaystyle x_{t}=c_{1}\lambda ^{t}+c_{2}t\lambda ^{t}.}$$

Solución por conversión a forma matricial.

Un método de solución alternativo implica convertir la ecuación en diferencias de enésimo orden en una ecuación en diferencias matricial de primer orden . Esto se logra escribiendo w _{1, t} = y _t , w _{2, t} = y _{t −1} = w _{1, t −1} , w _{3, t} = y _{t −2} = w _{2, t −1} , y así sucesivamente. . Entonces la ecuación original única de orden n

$${\displaystyle y_{t}=a_{1}y_{t-1}+a_{2}y_{t-2}+\cdots +a_{n}y_{t-n}+b}$$

se puede reemplazar por las siguientes n ecuaciones de primer orden:

$${\displaystyle {\begin{aligned}w_{1,t}&=a_{1}w_{1,t-1}+a_{2}w_{2,t-1}+\cdots +a_{n}w_{n,t-1}+b\\w_{2,t}&=w_{1,t-1}\\&\,\,\,\vdots \\w_{n,t}&=w_{n-1,t-1}.\end{aligned}}}$$

Definiendo el vector w _i como

$${\displaystyle \mathbf {w} _{i}={\begin{bmatrix}w_{1,i}\\w_{2,i}\\\vdots \\w_{n,i}\end{bmatrix}}}$$

esto se puede expresar en forma matricial como

$${\displaystyle \mathbf {w} _{t}=\mathbf {A} \mathbf {w} _{t-1}+\mathbf {b} }$$

Aquí A es una matriz de n  ×  n en la que la primera fila contiene a ₁ , ..., an y todas las demás filas tienen un solo 1 con todos los demás elementos siendo 0, y _b es un vector de columna con el primer elemento b y con siendo el resto de sus elementos 0.

Esta ecuación matricial se puede resolver utilizando los métodos del artículo Ecuación matricial en diferencias . En el caso homogéneo y _i es un parapermanente de una matriz triangular inferior ^[6]

Solución utilizando funciones generadoras.

La recurrencia

$${\displaystyle y_{t}=a_{1}y_{t-1}+\cdots +a_{n}y_{t-n}+b,}$$

se puede resolver utilizando la teoría de funciones generadoras . Primero, escribimos . La recurrencia es entonces equivalente a la siguiente ecuación de función generadora: ${\textstyle Y(x)=\sum _{t\geq 0}y_{t}x^{t}}$

$${\displaystyle Y(x)=a_{1}xY(x)+a_{2}x^{2}Y(x)+\cdots +a_{n}x^{n}Y(x)+{\frac {b}{1-x}}+p(x)}$$

donde es un polinomio de grado que como máximo corrige los términos iniciales. De esta ecuación podemos resolver para obtener ${\displaystyle p(x)}$ ${\displaystyle n-1}$

$${\displaystyle Y(x)=\left({\frac {b}{1-x}}+p(x)\right)\cdot {\frac {1}{1-a_{1}x-a_{2}x^{2}-\cdots -a_{n}x^{n}}}.}$$

En otras palabras, sin preocuparse por los coeficientes exactos, se puede expresar como una función racional. ${\displaystyle Y(x)}$ ${\displaystyle Y(x)={\frac {f(x)}{g(x)}}.}$

Luego, la forma cerrada se puede derivar mediante descomposición en fracciones parciales . Específicamente, si la función generadora se escribe como

$${\displaystyle {\frac {f(x)}{g(x)}}=\sum _{i}{\frac {f_{i}(x)}{(x-r_{i})^{m_{i}}}}}$$

luego el polinomio determina el conjunto inicial de correcciones , el denominador determina el término exponencial y el grado junto con el numerador determinan el coeficiente del polinomio . ${\displaystyle p(x)}$ ${\displaystyle z(n)}$ ${\displaystyle (x-r_{i})^{m}}$ ${\displaystyle r_{i}^{n}}$ ${\displaystyle m}$ ${\displaystyle f_{i}(x)}$ ${\displaystyle k_{i}(n)}$

Relación con la solución de ecuaciones diferenciales.

El método para resolver ecuaciones diferenciales lineales es similar al método anterior: la "conjetura inteligente" ( ansatz ) para ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes constantes es donde hay un número complejo que se determina sustituyendo la conjetura en la ecuación diferencial. ${\displaystyle e^{\lambda x}}$ ${\displaystyle \lambda }$

Esto no es una coincidencia. Considerando la serie de Taylor de la solución de una ecuación diferencial lineal:

$${\displaystyle \sum _{n=0}^{\infty }{\frac {f^{(n)}(a)}{n!}}(x-a)^{n}}$$

se puede observar que los coeficientes de la serie están dados por la -ésima derivada de evaluado en el punto . La ecuación diferencial proporciona una ecuación en diferencias lineal que relaciona estos coeficientes. ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle f(x)}$ ${\displaystyle a}$

Esta equivalencia se puede utilizar para resolver rápidamente la relación de recurrencia de los coeficientes en la solución en serie de potencias de una ecuación diferencial lineal.

La regla general (para ecuaciones en las que el polinomio que multiplica el primer término es distinto de cero en cero) es que:

$${\displaystyle y^{[k]}\to f[n+k]}$$

$${\displaystyle x^{m}*y^{[k]}\to n(n-1)...(n-m+1)f[n+k-m]}$$

Ejemplo: La relación de recurrencia para los coeficientes de la serie de Taylor de la ecuación:

$${\displaystyle (x^{2}+3x-4)y^{[3]}-(3x+1)y^{[2]}+2y=0}$$

es dado por

$${\displaystyle n(n-1)f[n+1]+3nf[n+2]-4f[n+3]-3nf[n+1]-f[n+2]+2f[n]=0}$$

o

$${\displaystyle -4f[n+3]+2nf[n+2]+n(n-4)f[n+1]+2f[n]=0.}$$

Este ejemplo muestra cómo los problemas que generalmente se resuelven utilizando el método de solución de series de potencias que se enseña en las clases de ecuaciones diferenciales normales se pueden resolver de una manera mucho más sencilla.

Ejemplo: la ecuación diferencial

$${\displaystyle ay''+by'+cy=0}$$

tiene solución

$${\displaystyle y=e^{ax}.}$$

La conversión de la ecuación diferencial a una ecuación en diferencias de los coeficientes de Taylor es

$${\displaystyle af[n+2]+bf[n+1]+cf[n]=0.}$$

Es fácil ver que la -ésima derivada de evaluado en es . ${\displaystyle n}$ ${\displaystyle e^{ax}}$ ${\displaystyle 0}$ ${\displaystyle a^{n}}$

Resolviendo con transformadas z

Ciertas ecuaciones en diferencias, en particular, ecuaciones en diferencias lineales de coeficientes constantes , se pueden resolver utilizando transformadas z . Las transformadas z son una clase de transformadas integrales que conducen a manipulaciones algebraicas más convenientes y soluciones más sencillas. Hay casos en los que obtener una solución directa sería casi imposible, pero resolver el problema mediante una transformación integral cuidadosamente elegida es sencillo.

Estabilidad

En la ecuación de solución

$${\displaystyle x_{t}=c_{1}\lambda _{1}^{t}+\cdots +c_{n}\lambda _{n}^{t},}$$

un término con raíces características reales converge a 0 a medida que t crece indefinidamente si el valor absoluto de la raíz característica es menor que 1. Si el valor absoluto es igual a 1, el término permanecerá constante a medida que t crece si la raíz es +1, pero fluctúa entre dos valores si la raíz es −1. Si el valor absoluto de la raíz es mayor que 1, el término se hará cada vez más grande con el tiempo. Un par de términos con raíces características conjugadas complejas convergerán a 0 con fluctuaciones de amortiguación si el valor absoluto del módulo M de las raíces es menor que 1; si el módulo es igual a 1, entonces persistirán fluctuaciones de amplitud constantes en los términos combinados; y si el módulo es mayor que 1, los términos combinados mostrarán fluctuaciones de magnitud cada vez mayor.

Por lo tanto, la variable en evolución x convergerá a 0 si todas las raíces características tienen magnitud menor que 1.

Si la raíz más grande tiene valor absoluto 1, no se producirá ni convergencia a 0 ni divergencia al infinito. Si todas las raíces con magnitud 1 son reales y positivas, _x convergerá a la suma de sus términos constantes ci ; a diferencia del caso estable, este valor convergente depende de las condiciones iniciales; diferentes puntos de partida conducen a diferentes puntos en el largo plazo. Si alguna raíz es −1, su término contribuirá a fluctuaciones permanentes entre dos valores. Si alguna de las raíces de magnitud unitaria es compleja, entonces persistirán las fluctuaciones de amplitud constante de x .

Finalmente, si alguna raíz característica tiene una magnitud mayor que 1, entonces x divergirá hasta el infinito a medida que el tiempo llegue al infinito, o fluctuará entre valores positivos y negativos cada vez más grandes.

Un teorema de Issai Schur establece que todas las raíces tienen magnitud menor que 1 (el caso estable) si y sólo si una serie particular de determinantes son todos positivos. ^{[2] : 247}

Si una ecuación en diferencias lineal no homogénea se ha convertido a una forma homogénea que se ha analizado como anteriormente, entonces las propiedades de estabilidad y ciclicidad de la ecuación no homogénea original serán las mismas que las de la forma homogénea derivada, con convergencia en la el caso estable es el valor de estado estacionario y * en lugar de 0.

Ver también

• Relación de recurrencia
• Ecuación diferencial lineal
• Teorema de Skolem-Mahler-Lech
• problema de skolem

Referencias

1. Chiang, Alfa (1984). Métodos fundamentales de la economía matemática (Tercera ed.). Nueva York: McGraw-Hill. ISBN 0-07-010813-7.
2. Baumol, William (1970). Dinámica económica (Tercera ed.). Nueva York: Macmillan. ISBN 0-02-306660-1.
3. Greene, Daniel H.; Knuth, Donald E. (1982), "2.1.1 Coeficientes constantes - A) Ecuaciones homogéneas", Matemáticas para el análisis de algoritmos (2ª ed.), Birkhäuser, p. 17.
4. Chiang, Alpha C., Métodos fundamentales de economía matemática , tercera edición, McGraw-Hill, 1984.
5. Papanicolaou, Vassilis, "Sobre la estabilidad asintótica de una clase de ecuaciones en diferencias lineales", Mathematics Magazine 69(1), febrero de 1996, 34–43.
6. Zatorsky, romano; Goy, Taras (2016). "Parapermanente de matrices triangulares y algunos teoremas generales sobre secuencias numéricas". J. Int. Sec . 19 : 16.2.2.