この問題では隣接三項間漸化式の計算と、時系列データの予測を学習します。前の状態から次の状態が決まるモデルは、動的システムや時系列解析の基礎です。
漸次計算によるアプローチ
一般項を求めることもできますが、項数が少ない場合は順次計算するのが確実で早いです。
$a_{n+2} = 4(a_{n+1} - a_n)$
1. $a_3$ の計算 ($n=1$)
$a_3 = 4a_2 - 4a_1 = 4(7) - 4(3) = 28 - 12 = 16$
2. $a_4$ の計算 ($n=2$)
$a_4 = 4a_3 - 4a_2 = 4(16) - 4(7) = 64 - 28 = 36$
3. $a_5$ の計算 ($n=3$)
$a_5 = 4a_4 - 4a_3 = 4(36) - 4(16) = 144 - 64 = 80$
したがって、$a_5 = 80$ です。
参考:一般項による解法
特性方程式 $x^2 - 4x + 4 = 0$ より $(x-2)^2 = 0$。
重解 $x=2$ を持つため、一般項は $a_n = (An + B) \cdot 2^n$ の形になります。
条件から $A, B$ を定めると $a_n = (n/2 + 1) \cdot 2^n$ となり、これに $n=5$ を代入しても解けます。
漸化式と動的計画法
漸化式はコンピュータサイエンスにおいて重要です:
- 動的計画法 (DP): 複雑な問題を部分問題の漸化式として定式化
- フィボナッチ数列: アルゴリズムの再帰呼び出しの基本例
- 自己回帰モデル (AR): 過去の値から現在を予測する統計モデル