使用aesara.scan()函数实现迭代函数的常见方法如下：

import numpy as np
import aesara

# 定义迭代函数
def step_function(x, prev_output):
    output = x + prev_output
    return output

# 定义输入变量
x = aesara.tensor.vector('x')

# 定义初始值
initial_output = aesara.shared(np.array(0, dtype=np.float32), 'initial_output')

# 使用aesara.scan()函数进行迭代
outputs, updates = aesara.scan(
    fn=step_function,
    sequences=x,
    outputs_info=[initial_output]
)

# 创建函数
iterate_function = aesara.function(
    inputs=[x],
    outputs=outputs
)

# 运行迭代函数
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
output_values = iterate_function(input_values)
print(output_values)

在上面的示例中，我们首先定义了一个迭代函数step_function()，该函数接受两个输入参数（当前输入值x和上一个输出值prev_output），并返回输出值output。然后，我们定义了一个输入变量x和一个初始输出值initial_output。接下来，我们使用aesara.scan()函数进行迭代计算，其中fn参数指定了迭代函数，sequences参数指定了输入序列，outputs_info参数指定了输出的初始值。最后，我们创建了一个函数iterate_function，它接受输入序列x并返回迭代函数的输出值。最后，我们运行迭代函数并打印输出值。

请注意，aesara.scan()函数返回两个值：outputs和updates。在上面的示例中，我们只使用了outputs，因此将outputs作为aesara.function()的输出。如果您需要使用updates，您可以在函数定义中添加相应的参数。