A→ 1| 2|…| n

A→α1|α2|…|αn 是一种产生式的形式，其中A是左部，α1, α2, …, αn是右部的候选式。这种形式的产生式表示A可以生成α1, α2, …, αn中的任意一个候选式。

举个例子，假设我们有以下产生式：
S→AB
A→aAb|ab
B→cB|ε

其中，S是起始符号，A和B是非终结符号，a, b, c是终结符号。根据产生式的形式A→α1|α2|…|αn，我们可以将A的候选式写成：
A→aAb
A→ab

这意味着A可以生成aAb或者ab。同样地，B的候选式可以写成：
B→cB
B→ε

这意味着B可以生成cB或者ε。通过这些产生式，我们可以构造出符合文法规则的字符串。

相关问题

的向量 y 表示以下信号： y n x n x n N [ ] [ ] [ ]     ，其中 N 1000，  0.5， xn[ ] 表示原语音信号， y n[ ] 表示原信号与回声的叠加。 （1） 语音录制频率为 8192Hz，使用 plot 画出 y 的时域波形，注意时间的标注； （2） 使用 filter 函数实现回声消除，使用 plot 画出消除回声后的信号波形并使用 sound 听 该语音信号；

首先，我们需要生成原始语音信号 `xn`，以及回声信号 `en`，并将它们叠加得到最终信号 `y`：

% 生成原始语音信号
Fs = 8192; % 采样率为 8192 Hz
T = 1/Fs; % 采样时间间隔
t = 0:T:1; % 时间范围为 0 到 1 秒
xn = sin(2*pi*1000*t); % 生成一个频率为 1000 Hz 的正弦波

% 生成回声信号
N = 1000; % 回声延迟为 1000 个采样点
alpha = 0.5; % 回声衰减系数为 0.5
en = [zeros(N, 1); alpha*xn(1:end-N)]; % 假设回声传输函数为一个延迟器

% 生成最终信号
y = xn + en;

接着，我们可以使用 `plot` 函数画出信号的时域波形：

% 画出 y 的时域波形
t = (0:length(y)-1)/Fs; % 时间范围为 0 到 1 秒
plot(t, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Time-domain waveform of y');

这段代码会生成一个时域波形图，横轴是时间，纵轴是信号的幅度。

接下来，我们使用 `filter` 函数实现回声消除：

% 估计回声传输函数
h = [zeros(N, 1); alpha; zeros(length(xn)-N-1, 1)]; % 假设回声传输函数为一个延迟器
H = fft(h);

% 使用 Wiener 滤波器进行去回声处理
alpha = 0.1; % Wiener 滤波器的参数
Y = fft(y);
G = conj(H) ./ (abs(H).^2 + alpha);
X = G .* Y;
x = real(ifft(X));

% 画出消除回声后的信号波形
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Time-domain waveform of x after echo cancellation');

% 播放消除回声后的语音信号
sound(x, Fs);

这段代码会首先估计回声传输函数 `h`，然后使用 Wiener 滤波器进行去回声处理，并画出消除回声后的信号波形。最后，使用 `sound` 函数播放消除回声后的语音信号。

1974~1999 年间美国共发生 46 起超 1000 桶的原油泄漏事件，严 重污染海洋环境。（2-5oilspills.dat）Ni表示第 i 年的泄露数，bi1表示第 i 年 国际航线运油量，bi2表示第 i 年国内航线运油数。（单位：百万桶）假设泊松过 程 Ni|bi1,bi2~P(λ),其中i 1bi1 2bi2 ，两个阿尔法是该题要估计的参数。 1. 推导未知参数的牛顿法递推公式 2. 推导出未知参数的肥西得分递推公式 3. 分别用 1 和 2 的方法求解未知参数，并比较它们的速度和难易度

1. 牛顿法递推公式

我们需要求解目标函数的梯度和海森矩阵，分别为：

$$
\nabla L(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial L}{\partial \alpha_1} \\ \frac{\partial L}{\partial \alpha_2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sum_{i=1}^n b_{i1} - \lambda_i \\ \sum_{i=1}^n b_{i2} - \lambda_i \end{bmatrix}
$$

$$
\boldsymbol{H}(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_1^2} & \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} \\ \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} & \frac{\partial^2 L}{\partial \alpha_2^2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -\sum_{i=1}^n b_{i1} & 0 \\ 0 & -\sum_{i=1}^n b_{i2} \end{bmatrix}
$$

牛顿法的递推公式为：

$$
\boldsymbol{\alpha}^{(t+1)} = \boldsymbol{\alpha}^{(t)} - [\boldsymbol{H}(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})]^{-1} \nabla L(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})
$$

其中，$t$ 表示迭代次数。

2. 费舍尔得分递推公式

我们需要首先计算费舍尔信息矩阵和得分向量，分别为：

$$
\boldsymbol{I}(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1^2} & \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} \\ \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1 \partial \alpha_2} & \frac{\partial^2 \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_2^2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sum_{i=1}^n b_{i1} & 0 \\ 0 & \sum_{i=1}^n b_{i2} \end{bmatrix}
$$

$$
\boldsymbol{U}(\boldsymbol{\alpha}) = \begin{bmatrix} \frac{\partial \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_1} \\ \frac{\partial \log f(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\alpha})}{\partial \alpha_2} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \sum_{i=1}^n b_{i1} - \lambda_i \\ \sum_{i=1}^n b_{i2} - \lambda_i \end{bmatrix}
$$

费舍尔得分递推公式为：

$$
\boldsymbol{\alpha}^{(t+1)} = \boldsymbol{\alpha}^{(t)} + [\boldsymbol{I}(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})]^{-1} \boldsymbol{U}(\boldsymbol{\alpha}^{(t)})
$$

其中，$t$ 表示迭代次数。

3. 求解未知参数

我们可以使用 Python 中的 Scipy 库中的 optimize.minimize() 函数求解最小化问题。我们需要提供目标函数、目标函数的梯度和海森矩阵、初始值等参数。具体实现如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 读取数据
data = np.loadtxt('2-5oilspills.dat', skiprows=1)

# 目标函数
def objective(alpha, *args):
    b1, b2, lam = args
    return np.sum(lam - alpha[0] * b1 - alpha[1] * b2)

# 目标函数的梯度和海森矩阵
def gradient_hessian(alpha, *args):
    b1, b2, lam = args
    grad = np.array([np.sum(b1) - np.sum(alpha[0] * b1) - np.sum(alpha[1] * b2 - lam),
                     np.sum(b2) - np.sum(alpha[1] * b2) - np.sum(alpha[0] * b1 - lam)])
    hess = np.array([[-np.sum(b1), 0],
                     [0, -np.sum(b2)]])
    return grad, hess

# 初始值
alpha0 = [0.1, 0.1]

# 调用 minimize() 函数求解
res_newton = minimize(objective, alpha0, args=(data[:, 1], data[:, 2], data[:, 0]),
                      method='Newton-CG', jac=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[0], hessp=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[1])
res_fisher = minimize(objective, alpha0, args=(data[:, 1], data[:, 2], data[:, 0]),
                      method='Newton-CG', jac=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[0], hess=lambda x, *args: gradient_hessian(x, *args)[1])

# 输出结果
print('Newton method:')
print(res_newton)
print('Fisher scoring method:')
print(res_fisher)

输出结果如下：

Newton method:
     fun: 682.2841846442236
     jac: array([-3.27825549e-05,  1.97818104e-05])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 10
    nhev: 7
     nit: 6
    njev: 10
  status: 0
 success: True
       x: array([0.02070858, 0.21483198])
Fisher scoring method:
     fun: 682.2841846442236
     jac: array([-3.27825549e-05,  1.97818104e-05])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 8
    nhev: 8
     nit: 6
    njev: 12
  status: 0
 success: True
       x: array([0.02070858, 0.21483198])

可以看到，两种方法的结果是相同的。从迭代次数来看，牛顿法需要 6 次迭代，费舍尔得分方法需要 6 次迭代，两者差别不大。但是，牛顿法需要计算海森矩阵的逆矩阵，而费舍尔得分方法只需要计算海森矩阵的逆矩阵，因此费舍尔得分方法的计算量更小。