recurrence relations

递归关系是指一个数列中的每一项都是由前面的一些项通过某种规律计算得出的。这种数列常常出现在数学、计算机科学等领域中，可以用来描述许多自然现象和计算问题。递归关系的求解通常需要使用递归算法或者迭代算法，具体方法取决于递归关系的形式和特点。

相关问题

recurrence plot

复现图（Recurrence plot）是一种图形化时间序列数据的方法。它可以通过表示在时间上存在重复性的模式来分析和可视化时序数据的动态特征。

复现图由一个矩阵组成，矩阵的每个元素代表相应时间点之间的间隔或相似度。值为1表示两个时间点之间存在重复模式，值为0表示不存在。这种图形化方法可以用来检测或描述时间序列数据的周期性、旋回性、混沌性等特征。

使用复现图可以帮助我们分析时序数据的周期性。如果数据存在明显的周期，复现图中将出现对角线的模式。如果数据是随机的或没有明显的周期性，复现图中将没有明显的模式。

此外，复现图还可以识别和度量时序数据中的相似性。如果在复现图中存在水平或垂直的线条，表示存在相似的模式。线条越长，代表相似性越高。

复现图在信号处理、生物医学工程、金融分析等领域都有应用。它可以用来分析心电图、股市指数、气象数据等时间序列数据，帮助我们理解数据的特征和规律。

总之，复现图是一种用于分析和可视化时序数据的方法。通过表示重复模式和相似性，我们可以从图形中获取数据的动态特征和规律。这种方法可以帮助我们更好地理解和解释时序数据。

recurrence数据结构

递归（Recurrence）是指一个函数或算法在执行过程中调用自身的过程。递归数据结构则是指数据结构中包含自己类型的成员变量，从而形成了一个循环链表的结构。

常见的递归数据结构包括：

1. 链表：链表可以包含一个指向自己类型的指针，从而形成一个无限长的链表。

2. 树：树可以包含一个指向自己类型的子节点，从而形成一棵树。树结构中的递归定义是非常常见的，比如二叉树、红黑树、AVL树等。

3. 图：图可以包含一个指向自己类型的邻接点，从而形成一个无限大的图。递归定义的图结构一般用于图算法的实现。

递归数据结构的使用可以简化代码的实现，但也会增加代码的复杂度。在使用递归数据结构时，需要注意循环链表的问题，防止出现死循环。