非线性方程组数值解法_Newton法遇奇异点的处理
6.4非线性方程组的数值解法(共29张PPT)
y1 ( x2
y2 )(x2
y2 )
1 10
(3.25
x1
y1
4.5 x2
y2
)
0.45
x
y
1
(x) ( y) 1 1 (x) 2 ( y) 2 (x) 2 ( y) 0.75 x y
可见,函数 在上 D0是压缩的。因此,由定理6.8得知 结论成立。
以上讨论了迭代法在 D0的收敛性,下面讨论局部收敛性。
y2 )(x2
y2 )
3 10
(
x1
y1
x2
y2 ) 0.3 x y 1
第九页,共二十九页。
第六章非线性方程组的迭代解法
2 (x) 2 ( y)
1 10
x1
y1
x1 x22
y
2
y
2 2
1 10
x1
y1
x1
x
2 2
y1
x
2 2
y1
x
2 2
y1
y
2 2
从而
1 10
(1
x
2 2
)(
x1
y1 )
第十页,共二十九页。
第六章非线性方程组的迭代解法
定义6.4 设 x*为 的不动点,若存在 x*的一个领域 S ,D 对一切
x(0) S , 由(6.4.3)式产生的序列 x(k) S
且 lim x(k) x* ,则称 x(k)具有局部收敛性。 k
定义6.5
设 x(k)收敛于 x,* 存在常数 p 2及常数c>0,使
10 1
0 10
x
(
0)
88
第十六页,共二十九页。
第六章非线性方程组的迭代解法
Newton迭代法求解非线性方程
Newton迭代法求解非线性方程一、 Newton 迭代法概述构造迭代函数的一条重要途径是用近似方程来代替原方程去求根。
因此,如果能将非线性方程f (x )=0用线性方程去代替,那么,求近似根问题就很容易解决,而且十分方便。
牛顿(Newton)法就是一种将非线性方程线化的一种方法。
设k x 是方程f (x )=0的一个近似根,把如果)(x f 在k x 处作一阶Taylor 展开,即:)x x )(x ('f )x (f )x (f k k k -+≈ (1-1)于是我们得到如下近似方程:0)x x )(x ('f )x (f k k k =-+ (1-2)设0)('≠k x f ,则方程的解为:x ̅=x k +f(x k )f(x k )́ (1-3)取x ~作为原方程(1.1)的新近似根1+k x ,即令: )x ('f )x (f x x k k k 1k -=+, k=0,1,2,… (1-4) 上式称为牛顿迭代格式。
用牛顿迭代格式求方程的根的方法就称为牛顿迭代法,简称牛顿法。
牛顿法具有明显的几何意义。
方程:)x x )(x ('f )x (f y k k k -+= (1-5) 是曲线)x (f y =上点))x (f ,x (k k 处的切线方程。
迭代格式(1-4)就是用切线式(1-5)的零点来代替曲线的零点。
正因为如此,牛顿法也称为切线法。
牛顿迭代法对单根至少是二阶局部收敛的,而对于重根是一阶局部收敛的。
一般来说,牛顿法对初值0x 的要求较高,初值足够靠近*x 时才能保证收敛。
若要保证初值在较大范围内收敛,则需对)x (f 加一些条件。
如果所加的条件不满足,而导致牛顿法不收敛时,则需对牛顿法作一些改时,即可以采用下面的迭代格式:)x ('f )x (f x x k k k 1k λ-=+,⋯=,2,1,0k (1-6)上式中,10<λ<,称为下山因子。
求解奇异问题的几种数值解法
求解奇异问题的几种常见数值解法摘要:非线性问题时近代数学研究的主流之一,而求解Banach空间中非线性方程=0的算法问题,由于其具有广泛的实际背景和重要的理论价值,一直是数值工作者感兴趣的问题之一的。
本文共分三个部分,第一章介绍了国内外有关求解奇异问题的发展状况、课题背景、主要意义。
第二章简要的介绍了求解非线性方程奇异问题的几种数值解法,例如:一类Chord法求解奇异问题、Halley法、Chebyshev法、Supper-Halley法。
由于Chord法计算量小,并且当利用Matlab运算时既简单又方便,本章在零空间为一维的情况下介绍了一类Chord法的收敛性的证明。
最后,简明扼要地总结了本文论述的主要内容、应用及理论价值。
关键词:数值解法;奇异问题;收敛性1. 绪论1.1课题背景现代科学技术的发展使数值计算日趋重要,数值计算方法是研究数学问题的数值求解方法,包括科学计算、系统模拟等领域,在很多的实际工程问题中,许多问题可归结为求解非F x=的求解问题。
线性方程()0在当今时代,随着计算机的出现与普及以及数学研究本身的发展与完完善,线性问题的研究已趋于完善,各种非线性问题的求解成为数学研究者研究的对象,也引起了科学工作者和工程人员的兴趣和重视。
尤其在近代物理和科学计算中的一些关键问题归根结底都依赖于某些特定的非线性方程的求解。
因此,无论在理论研究方面,还是在实际工程应用中,非线性方程的求解都占有相当重要的地位,是数学研究者必须面对的问题。
非线性问题具有广泛放入实际背景和重要的理论价值,是近代数学研究的主流之一,非F x=的数值解法又是非线性问题研究的一个重要的方向。
因此,非线性问题线性方程()0一直是数值工作者乃至基础数学大家,如Smale和Kantorovich等人所感兴趣并参与研究的热门课题之一。
迭代法一直是求解非线性方程的重要手段之一。
对于非奇异问题,以牛顿为代表的迭代方法一直是非线性问题的求解的重要方法,求解非奇异问题也是非线性问题求解的重要领F x=的牛顿迭代法及其变形的研究中,许多著名学者,如王兴华、Smale 域。
非线性方程组数值解法
非线性方程组数值解法
,
非线性方程组数值解法是通过数值方法解决非线性方程组问题的一种解法。
非线性方程组不像普通的线性方程组,它们往往没有普遍的解析解,一般只有数值解。
因此,非线性方程组的数值解法非常重要。
非线性方程组数值解法的基本思想是,将非线性方程组分解为多个子问题,并采用一种迭代算法求解这些子问题。
最常见的数值方法有牛顿法、拟牛顿法和共轭梯度法等。
牛顿法是利用曲线上的点的二次近似,将非线性方程分解为两个子问题,转换为求解一个简单的一元方程的问题来求解非线性方程组的数值解。
拟牛顿法利用有限差分方法来求解非线性方程组的数值解,共轭梯度法利用解的搜索方向,进行有效的搜索,通过解的最优性条件收敛到解。
非线性方程组数值解法是目前应用最广泛的数值解法,它能很好地求解非线性方程组。
不仅能有效求解复杂的非线性方程组,还能求出较精确的数值解。
此外,非线性方程组数值解法运算速度快,可以对模型进行实时定位和跟踪,非常适合模拟复杂的动态系统。
总之,非线性方程组数值解法是一种求解复杂非线性方程组的有效解法,它的准确性高,运算速度快,广泛应用于现实世界中的多种工程与科学计算问题。
非线性方程(组)的数值解法——牛顿法、弦切法
(3) 用 Newton 法解 (x) = 0
x ( x 2 2) 3 ( x) x x2 2
ex76.m
14
弦截法与抛物线法
弦截法与抛物线法
目的:避免计算 Newton 法中的导数,且具有较 高的收敛性(超线性收敛) 弦截法(割线法):用差商代替微商 抛物线法:用二次多项式近似 f(x)
2
x
k
C
2
2
xk 1 C xk C xk 1 C xk C 2k xk C x0 C xk C x0 C k q2 xk C 2 C 2k 1 q
q
2k
对任意 x0>0, 总有 |q|<1, 即牛顿法收敛
8
牛顿法
牛顿的优点
至少二阶局部收敛,收敛速度较快,特别是当迭代点 充分靠近精确解时。
牛顿法是目前求解非线性方程 (组) 的主要方法 牛顿的缺点
对重根收敛Βιβλιοθήκη 度较慢(线性收敛) 对初值的选取很敏感,要求初值相当接近真解 先用其它算法获取一个近似解,然后使用牛顿法
需要求导数!
9
简化的Newton法
f ( xk ) f '( xk ) 迭代格式: xk 1 xk [ f '( xk )]2 f ( xk ) f ''( xk )
13
举例
例:求 x4 - 4x2 + 4=0 的二重根 x* 2 (1) 普通 Newton 法
x2 2 1 ( x ) x 4x
(2) 改进的 Newton 法 x2 2 2 ( x) x
简化的 Newton 法
数值分析 数值分析 Newton迭代法求解非线性方程实验
}//计算出u[i][j]并输出.
第二部分 for(i=k+1;i<n;i++)
{s=0.0;
for(r=0;r<k-1;r++)
{s=s+l[k][r]*u[r][k];}
l[i][k]=(a[i][k]-s)/u[k][k];
printf("%Lf\n",l[i][k]);
{s=0.0;
for(r=0;r<k-1;r++)
{s=s+l[k][r]*u[r][k];}
l[i][k]=(a[i][k]-s)/u[k][k];
printf("l[%d][%d]%Lf\n",i,k,l[i][k]);}
}
}
六、实验结果
七、上机实验体会
在这个试验中同样叶出现了很多问题,对L,U的求解输出中,输出的位置的不同,结果也就会出差错.经过多次调整,结果总算输出了.
通过此次试验,我理解了多重循环的运用,并了解了古人的聪明智慧,]讲将复杂问题简单化,现在的大学生们,应该学习他们的创新及钻研精神。
for(k=0;k<n;k++)
{for(j=k;j<n;j++)
{s=0.0;
for (r=0;r<k-1;r++)
{s=s+l[k][r]*u[r][j];}
u[k][j]=a[k][j]-s;
printf("u[%d][%d]=%Lf\n",k,j,u[k][j]); }
for(i=k+1;i<n;i++)
非线性方程数值解法详解
1 ( p) (
p!
)( xk
)
p
xk1
1
p!
(
p)
(1
)(
xk
)p
lim
k
xk1 xk p
1 ( p) ( )
p!
0
必要性 (略)
例 能不能用迭代法求解方程x=4-2x,如果不能
时,试将方程改写成能用迭代法求解的形式.
方程为x-4+2x =0.设f(x)= x-4+2x ,则f(1)<0,f(2)>0, f‘(x)= 1+2x ln2>0,故方程f(x)=0仅在区间(1, 2)内有唯一根.
(1) f(a)f(b)<0; (2) f'(x)0, x[a, b]; (3) f''(x)不变号, x[a, b]; (4) 初值x0 [a, b]且使f''(x0) f(x0)>0; 则 Newton 迭代法收敛于f(x)=0在[a, b]内的惟一 根.
例 研究求
a的Newton公式xk 1 Nhomakorabeaxk 1 xk
f (xk ) f (xk )
(k 0,1, 2,L )
逐次逼近方程f(x)=0的根α ,这种求根算法称为 Newton法(切线法),此公式称为 Newton迭代公式.
Newton迭代法的收敛性及收敛阶
Newton法的迭代函数是 (x) x f (x)
从而
(x)
f (x) f (x) [ f (x)]2
或f(x)的零点. 设有正整数m使得f(x)=(x-α)mg(x)
且g(α)0 ,则当m2时,称α为f(x)=0的m 重根;当m=1时,称α为f(x)=0的单根. 若α为f(x)=0的m重根,则
Newton迭代法求解非线性方程
Newton迭代法求解非线性方程Newton迭代法求解非线性方程一、 Newton 迭代法概述构造迭代函数的一条重要途径是用近似方程来代替原方程去求根。
因此,如果能将非线性方程f (x )=0用线性方程去代替,那么,求近似根问题就很容易解决,而且十分方便。
牛顿(Newton)法就是一种将非线性方程线化的一种方法。
设k x 是方程f (x )=0的一个近似根,把如果)(x f 在k x 处作一阶Taylor 展开,即:)x x )(x ('f )x (f )x (f k k k -+≈ (1-1)于是我们得到如下近似方程:0)x x )(x ('f )x (f k k k =-+ (1-2)设0)('≠k x f ,则方程的解为:x ?=x k +f (x k )f (x k )?(1-3)取x ~作为原方程的新近似根1+k x ,即令: )x ('f )x (f x x k k k 1k -=+, k=0,1,2,…(1-4)上式称为牛顿迭代格式。
用牛顿迭代格式求方程的根的方法就称为牛顿迭代法,简称牛顿法。
牛顿法具有明显的几何意义。
方程:)x x )(x ('f )x (f y k k k -+= (1-5)是曲线)x (f y =上点))x (f ,x (k k 处的切线方程。
迭代格式(1-4)就是用切线式(1-5)的零点来代替曲线的零点。
正因为如此,牛顿法也称为切线法。
牛顿迭代法对单根至少是二阶局部收敛的,而对于重根是一阶局部收敛的。
一般来说,牛顿法对初值0x 的要求较高,初值足够靠近*x时才能保证收敛。
若要保证初值在较大范围内收敛,则需对)x (f 加一些条件。
如果所加的条件不满足,而导致牛顿法不收敛时,则需对牛顿法作一些改时,即可以采用下面的迭代格式:)x ('f )x (f x x k k k 1k λ-=+,=,2,1,0k (1-6)上式中,10<λ<,称为下山因子。
非线性方程组的数值解法
非线性方程组的数值解法
《非线性方程组的数值解法》是一个比较复杂的数学问题,它涉及到非线性方程组的求解。
非线性方程组的数值解法是指用数值方法来求解非线性方程组的近似解的方法。
非线性方程组的数值解法有很多种,其中最常用的有牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等。
牛顿法是一种有效的非线性方程组求解方法,它的基本思想是通过迭代的方式,用近似的二次函数拟合原函数,求解近似解。
拟牛顿法是一种进一步改进的牛顿法,它通过迭代求解一系列近似解,从而求解非线性方程组。
共轭梯度法是一种求解非线性方程组的数值方法,它通过不断迭代,搜索最优解,从而求解非线性方程组。
非线性方程组的数值解法在工程中有着重要的应用,它可以用来求解复杂的非线性方程组,从而获得更准确的解。
因此,非线性方程组的数值解法是一个重要的数学工具,在工程中有着广泛的应用。
求解非线性方程组的牛顿法和拟牛顿法
求解非线性方程组的牛顿法和拟牛顿法解决非线性方程组是数学中的一个经典问题,其应用广泛,例如化学、物理、优化和金融等领域。
牛顿法和拟牛顿法是求解非线性方程组的常见方法之一,本文将详细介绍牛顿法和拟牛顿法的原理、优缺点以及实现步骤。
一、牛顿法牛顿法是一种高效的求解非线性方程组的方法,其基本思路是利用一阶泰勒展开式近似于原方程组,并以此构造一个更新方案,通过一步步迭代找到原方程组的解。
以二元非线性方程组为例,假设有方程组:f1(x1, x2) = 0f2(x1, x2) = 0根据泰勒展开式的一阶近似可得:f(x + Δx) ≈ f(x) + Jx Δx其中,Jx为函数f(x)在点x处的Jacobian矩阵,Δx是待求解的更新量,它满足:f(x + Δx) = 0将近似式带入上述方程组中,可得:Jx Δx = - f(x)由此可以推导出牛顿法的迭代式:x(k+1) = x(k) - [Jx(k)]⁻¹f(x(k))其中,k表示迭代次数,x(k)表示第k次迭代的解,[Jx(k)]⁻¹为Jx(k)的逆矩阵。
牛顿法的优点在于它的收敛速度很快,尤其是在初始值接近解时,收敛更加快速。
但是,牛顿法也有很大的局限性,一是它需要求解Jacobian矩阵,在高维情况下计算复杂度很高,二是它的收敛性依赖于初始值,有时候可能会陷入局部最优。
二、拟牛顿法为了克服牛顿法的局限,拟牛顿法被发明出来。
和牛顿法一样,拟牛顿法同样是基于泰勒展开式的近似思想,但是它避免了Jacobian矩阵的计算,从而提高了算法的计算效率。
拟牛顿法的核心是对于迭代过程中的Jacobian矩阵的近似。
常见的近似方法有Damping BFGS(DBFGS)算法、DFP算法和Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)算法等。
其中,BFGS算法是拟牛顿法的代表,其迭代步骤如下:1. 初始化矩阵B0 = I2. 对于第k次迭代,求出pk = -Bk-1gk,并更新xk+13. 计算sk = xk+1 - xk,yk = gk+1 - gk4. 更新矩阵Bk+1 = Bk + ΔB,其中ΔB = ρskskT - BkykT - ykBkρ = 1/ (ykT sk)其中ΔB称为BFGS修正子,它近似于Jacobian矩阵的逆。
非线性方程组的Newton法与拟Newton法
非线性方程组的Newton 法与拟Newton 法一、简单迭代法设:nnF D R R ⊂→,由多元向量值函数形成的非线性方程组11212()0()0n n n f x x x f x x x ⎧=⎪⎨⎪=⎩,,,,,, (1) 11()()0()n n x f x x F x x f x ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=== ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭的求解,一般采用迭代法求解。
Newton 法就是一种特殊的迭代法,其迭代函数涉及到F 与F 的导数F '。
Newton 法是解方程组(1)的基本方法之一。
目前使用的很多方法基本以Newton 法为基础,是Newton 法的改进与变形。
1、定义1 (Frechet 导数)设F 是一个从nmD R R ⊂→的非线性映射,若存在m nA R⨯∈,对D 的内点x 及n h R ∈,有()()lim0h F x h F x Ahh→+--= (2)称F 在x 可导,称A 为F 在x 的导数,记作()F x A '=或F -可导。
当1m =时,即多元实函数:12()(,,,)()n F x f x x x f x ==,此时,1n A R ⨯∈,即A是一个行向量,记TA α=。
如果F 在x 可导,由定义有()()lim0T h F x h F x hhα→+--= (3)若记12(,,,)Tn αααα=,取j j h h e =,则不难验证()()()limj j j j h jjf x h e f x f x h x α→+-∂==∂ 所以,()f x 的导数就是()f x 在x 点的梯度12()()(),,,()Tn f x f x f x f x x x x α⎛⎫∂∂∂==∇ ⎪∂∂∂⎝⎭(4)对于一般情形,F :n m D R R ⊂→,记A 的第i 行为Ti α,导数的定义可以写成等价形式0()()lim 0T i i i h f x h f x h hα→+--=,1,2,,i m =所以,可以得到()i i f x α=∇,1,2,,i m = (5)因此,得到多元向量值函数()F x 的导数'F x (),:nnF D R R ⊂→,有111122221212()()()()()()'()()()n n n n n n n n f x f x f x xx x f x f x f x x x x F x DF x R f x f x f x x x x ⨯∂∂∂⎡⎤⎢⎥∂∂∂⎢⎥∂∂∂⎢⎥⎢⎥∂∂∂∈⎢⎥⎢⎥⎢⎥∂∂∂⎢⎥⎢⎥∂∂∂⎣⎦()=()= (6)称()DF x 为()F x 在点x 的Jacobi (雅克比)矩阵。
非线性方程组数值解法——Newton法遇奇异点的处理
N wo e tn法 , 往后 以此 类 推 , F +)为 非 奇 异 矩 若
阵, 则再回到 Nwo 迭代程序 ( ) et n 2.
2 1 算 法 .
再 假 设 存 在 。 ∈ D , 。 使 『 F 。] l I ) l [
,
步 1 给出初始近似值 及计算精度 。 : 。 和 ; 步 2 假定 已经进行了 k 次迭代 , 已求出 及 ( , ) 计算 F(I , )=A , 戈 并记 b = F x) ( ;
[ ) F( )k =0,, 中 , F )奇 异 或 F ] , 1一 当 病态 时 迭代 就 不 能进 行 , 下 给 出三 种 避 免 F ) 以 奇异 的方 法 .
由于 F x 在 J 上连续 , A ) () s 。 故 ( 在 ’ 处连续 ,
下 面证 明 A )非奇 异 , 定 A( )奇 异 , 必存 ( 假 ’ 则 在 使得 心 +A =O A≠0, A >0 因 A ∈ ( , , 若 , 一
卢 =+o 叼 =+∞, o或 则对任 意 A E ( , ) 由 一卢 叼 , () 1 迭代产生 的序列
{ }c , 且 收敛 于 ’.
大
证明
.
若对固定的 A ∈ ( 卢 . , 一 , ) 在 上定义 , 7
A( :F )+A , ) ,
1 . 2
凸集 cD上 F可导 , 并且 对 任何 , Y∈D , o有常数 r>0使 l )一F y Is —Yl I F l )l rI I I,
第3 3卷第 4期
21 0 2年 4月
通 化 师 范 学 院 学 报
J 0URN ONGHUA N0RMAI UNⅣ E I Y AL OF T RS T
牛顿法求解非线性方程组的基本流程
牛顿法求解非线性方程组的基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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牛顿法求解非线性方程组的基本流程
牛顿法求解非线性方程组的基本流程文档下载说明Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document 牛顿法求解非线性方程组的基本流程can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!牛顿法(Newton's method),又称为牛顿拉弗森方法(NewtonRaphson method),是一种用来寻找方程的根的迭代数值方法。
它是一种快速、有效的方法,尤其适用于求解非线性方程组。
牛顿法的基本思想是通过不断逼近函数的根,利用函数的一阶导数和二阶导数信息进行迭代求解。
下面我将详细介绍。
1. 牛顿法的基本原理。
非线性方程组求解的牛顿迭代法用MATLAB实现
****1. 二元函数的newton 迭代法理论分析设),(y x f z =在点),(00y x 的某一邻域内连续且有直到2阶的连续偏导数,),(00h y h x ++为该邻域内任意一点,则有⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂+∂∂+≈++==00),(),(),(),(0000y y x x y x f y k y x f xh y x f k y h x f 其中 0x x h -=,0y -=y k 于是方程0),(=y x f 可近似表示为0),(),(),(k =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂+∂∂+==k k y y x x k y x f y k y x f x h y x f 即 0),()(),()(),(y k =-+-+k k k k k x k k y x f y y y x f x x y x f同理,设y)g(x,z =在点),(00y x 的某一邻域内连续且有直到2阶的连续偏导数,),(00h y h x ++为该邻域内任意一点,亦有⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂+∂∂+≈++==00),(),(),(),(0000y y x x y x g y k y x g x h y x g k y h x g其中0x x h -=,0y -=y k 于是方程0),(g =y x 可近似表示为0),(),(),(k =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂+∂∂+==k k y y x x k y x g y k y x g x h y x g 即 0),(g )(),()(),(y k =-+-+k k k k k x k k y x y y y x g x x y x g于是得到方程组⎩⎨⎧=-+-+=-+-+0),(g )(),()(),(0),()(),()(),(y k y k k k k k k x k k k k k k k x k k y x y y y x g x x y x g y x f y y y x f x x y x f****求解这个方程组,当0),(),(),(),(≠-k k y k k x k k y k k x y x g y x f y x f y x g 时),(),(),(),(),(),(),(),(k k y k k x k k y k k x k k y k k k k y k k k y x g y x f y x f y x g y x f y x g y x g y x f x x --+=),(),(),(),(),(),(),(),(y k k y k k x k k y k k x k k x k k k k x k k k y x g y x f y x f y x g y x g y x f y x f y x g y --+=从而⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--+=--+=),(),(),(),(),(),(),(),(y ),(),(),(),(),(),(),(),(k k y k k x k k y k k x k k x k k k k x k k k k k y k k x k k y k k x k k y k k k k y k k k y x g y x f y x f y x g y x g y x f y x f y x g y y x g y x f y x f y x g y x f y x g y x g y x f x x (1) 记符号),(),(),(),(g ),(k k x k k k k x k k y x x x y x g y x f y x f y x g fg f k k -=- ),(),(),(),(),(k k y k k k k y k k y x yy y x f y x g y x g y x f gf fg k k -=-),(),(),(),(),(k k y k k x k k y k k x y x y x y x y x g y x f y x f y x g g f f g k k -=-于是(1)式可改写为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--+=--+=),(),(),(),(g k k k k k k k k y x y x y x y x x x k y x y x y x y x y y k g f f g fg f y y g f f g gf fg x x (2)迭代公式为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧--+=--+=++),(),(1),(),(1k g k k k k k k k k y x y x y x y x x x k k y x y x y x y x y y k gf fg fg f y yg f f g gf fg x x (3) 通过迭代公式(3)可以迭代出当 ,2,1=k 时,),(k k y x 的值,当δ≤++)1,1(yk xk (0>δ为给定的误差控制项)时,原方程组的根即为),(k k y x 。
非线性方程数值解法及其应用
非线性方程数值解法及其应用非线性方程数值解法及其应用摘要:数值计算方法主要研究如何运用计算机去获得数学问题的数值解的理论和算法。
本文主要介绍非线性方程的数值解法以及它在各个领域的应用。
是直接从方程出发,逐步缩小根的存在区间,或逐步将根的近似值精确化,直到满足问题对精度的要求。
我将从二分法、Steffensen 加速收敛法、Newton 迭代法、弦截法来分析非线性方程的解法及应用。
关键字:非线性方程;二分法;Steffensen 加速收敛法;代数Newton 法;弦截法一、前言随着科技技术的飞速发展,科学计算越来越显示出其重要性。
科学计算的应用之广已遍及各行各业,例如气象资料的分析图像,飞机、汽车及轮船的外形设计,高科技研究等都离不开科学计算。
因此经常需要求非线性方程 f(x) = O 的根。
方程f(x) = O 的根叫做函数f(x)的零点。
由连续函数的特性知:若f(x)在闭区间[a ,b]上连续,且f(a)·f(b)<="" ,则f(x)="O">3-+=x x x f 在区间[1.2]的根的数值解法进行分析,介绍了非线性方程数值解法的四种方法,从而得到在实际问题中遇到非线性方程根的求解问题的解决方法。
二、非线性方程的数值解法1、二分法二分法的基本思想是将方程根的区间平分为两个小区间,把有根的小区间再平分为两个更小的区间,进一步考察根在哪个更小的区间内。
如此继续下去,直到求出满足精度要求的近似值。
设函数f(x)在区间[a,b]上连续,且f(a)·f(b)<="" ,则[a,b]是方程f(x)="O">在区间,设其内有一实根,记为*x 。
取区间[a,b]的中点)(21b a x k +=,并计算)(1x f ,则必有下列三种情况之一成立: (1))(1x f = O,1x 就是方程的根*x ;(2)f(a)·f(1x )在(2)、(3)两种情况下,取)(21112b a x +=,并计算)(2x f ,重复上述过程,就可逐次把区间缩短一半,且始终包含根根*x 。
第二章 非线性方程组的值解法1
§2 、迭代法的理论 /* Theory of Iteration Method*/
一、不动点迭代 /*Fixed-Point Iteration*/
等价变换
f (x) = 0
x = g (x)(迭代函数)
f (x) 的根x
g (x) 的不动点 x
xk1 g( xk ) k 0,1, 2,
k0 1
234
xk1.5 1.481 1.473 1.469 1.467
Def 2.2 (收敛阶/*the order of Convergence*/)
设序列xk收 敛到 ,x ek ,xk若存x在 实数 及常p 1
数 c ,0使
lim
k
ee,kk则1p称序c列
是 阶收x敛k的,p
解:(1)g( x) ,x23 (2)g( x) 2x (1,
x2
2
)3
g(1.5,) 迭 1代.253格式1 收敛; g(1,.5迭) 代0格.4式55收8 敛1;
3
(3)g( x) ,1
g,(1.迭5)代格式2 发 1散。
2 ( x 1)3
选择(2)计算
1
x3 (8.65086)2
法5
x4 1.37517
x1 1.37333
x5 1.37517
x2 1.36526 L
x3 1.365230014 x11 1.365137821 x4 1.365230013 L
x29 1.365230013
法4
x1 1.34840 x2 1.36738 x3 1.36496 x4 1.36526 x4 1.37517 x5 1.365225 L
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证明 · 12·
若对固定的 λ ∈ ( - β, η) , 在 S0 上定义 A( x) = F '( x) + λ I,
都是未知的. 1. 2 依据 KaHTOPOBHY 定理 定理 2 ( KaHTOPOBHY) 假设 F : D R → R 在
n n
y ∈ D0 , 凸集 D0 D 上 F 可导, 并且对任何 x, 有常数 r > 0使 ‖F '( x) - F '( y) ‖ r‖x - y‖ , F '( x0) ]-1 ‖ β, 再 假 设 存 在 x0 ∈ D0 ,使 ‖[ 1 F '( x0) ]-1 F ( x0 ) ‖ η 且 h = βγη , ‖[ 闭球 2 s =珋 s ( x0 , t * ) D0 ,其 中 t * = N( h) η, N( h) = 1 - 槡 1 - 2h , 则 Newton 法产生的序列 { x k } 均在闭 h s ( x0 , t * ) 内, s ( x0 , t ** ) ∩ 球珋 并收敛到 F ( x) = 0 , 在珋 D0 内 的 唯 一 解 x * ,其 中 t ** = L( h) η, L( h) 1 + 槡 1 - 2h , 且 误 差 估 计 为 ‖x * h η ( 2 h) 2 k -1
步 2; 步7 2. 2 结束. 收敛性证明
2
Newton 法与简化 Newton 法相结合的方法
Newton 迭代程序 x k +1 = x k - [ F '( x k) ]-1 F ( x k ) , k = 0, 1, 2, … ( 2)
整个程序过程是: Newton 法 + 若干步简化 Newton 法( 奇异处 ) + Newton 法 + 若干步简化 Newton 法( 奇异处) + …, 而 Newton 法是超线性收敛到方程 * [3 ] * 组的解 x 的 , 简化 Newton 法是线性收敛到 x 的
第 33 卷第 4 期 2012 年 4 月
通化师范学院学报 JOURNAL OF TONGHUA NORMAL UNIVERSITY
Vol. 33 №4 Apr. 2012
— — Newton 法遇奇异点的处理 非线性方程组数值解法 — 杨家岭
( 中国矿业大学 理学院, 江苏 徐州 221008 ) 摘 — —Newton 法奇异点问题的经典讨论, 要: 文中依据对非线性方程组的数值解法 — 给出了一个新的处理方法. 文献标志码: A 文章编号: 1008 - 7974 ( 2012 ) 04 - 0012 - 02
* * 设 x 是非线性方程组 F ( x) = 0 的解:
* 这也不可能, 这矛盾说明 A( x ) 非奇异, 于是映像
G( x) = x - [ F '( x) + λ I]-1 F ( x)
* * 在球 S = S( x , δ) S0 中适定且在 x 处可导, 并有
G '( x * ) = I - [ F '( x * ) + λ I]-1 F '( x * ) , 它的特征值为 v i = 1 - n. 由此可知, 条件 v i 即 λ >- λ <- μi 2Reμ i μi 2Reμ i
避免奇异性的方法也可以用在其他 Newton 型迭代 中, 简便易行.
参考文献: . 北京: 科学出版社, 1992. [ 1]李庆杨, 莫孜聪, 补力群. 非线性方程组的数值解法[M] [ 2] 1989. 冯果忱. 非线性方程组迭代解法[M]. 上海: 上海科学技术出版社, M] . 武汉: 武汉大学出版社, 2004. [ 3] 黄象鼎, 曾钟钢, 马亚南. 非线性数值分析的理论与方法[ [ 4] 1980 ( 1 ) . 王兴华, 关于牛顿法的收敛域[J]. 科学通报数理化专辑,
*
若 F '( x k )
= 0, 则 F '( x k ) → F '( x k -1 ) , 转
4, 否则直接转 4 ; 解线性方程组 A k Δ x k = - b k 得 Δ x k ; 求 x k +1 = x k + Δx k 及 F ( x k +1 ) ; 若 ‖Δx K ‖ ε1 ‖x k ‖ 或 ‖F( x k +1 ) ‖
[2 ] * , 所以整体得到的迭代序列是收敛到 x 的. 4] . 这种 其中 Newton 法的收敛域问题可详见[
若出 现 F '( x k ) 为 奇 异 矩 阵,则 用 F '( x k -1 ) 代 替 F '( x k ) , 即在此时用一步简化 Newton 法: x k +1 = x k - [ F '( x k -1) ]-1 F ( x k ) . 替代 ( 2 ) 式, 还若 F '( x k +1 ) 再奇 异继续用 F '( x k -1 ) 代替 F '( x k +1 ) , 即用了两步简化
在 μ j 使得 μ j + λ = 0 , λ ≠ 0, 若 λ > 0, 因 λ ∈ ( - β, η) 故有 λ < η μj λ = , - 2Reμ j 2
2
1
1. 1
经典的引入阻尼因子 λ k 法与 KaHTOPOBHY
引入阻尼因子 λ k 引入参数 λ k 使 F '( x k ) + λ k I 非病态, 此时得到
2 2 2
μi λ = , i = 1, 2, …, μi + λ μi + λ < 1 等价于
2
F : D R n → R n 在 x * 的邻域 S0 D 上的连续可微 …, 且 F ' ( x ) 非奇异, 又设 μ1 , μ n 为矩阵 F ' ( x ) 的 特征值, 令 μi β = min | Reμ i > 0 , i 2Reμ i μi η = min | Reμ i i - 2Reμ i
关键词: 非线性方程组; 牛顿法; 奇异问题; 简化牛顿法 中图分类号: O24 收稿日期: 2011 - 11 - 01 作者简介: 杨家岭( 1988 - ) , 安徽六安人, 中国矿业大学理学院硕士研究生.
n n 设映像 F : D R → R , 非线性方程组 F ( x) = 0 的 数 值 解 法 — — —Newton 法, x k +1 = x k -
· 13·
* 由于 F '( x) 在 S0 上连续, 故 A( x) 在 x 处连续, * * 下面证明 A( x ) 非奇异, 假定 A( x ) 奇异, 则必存
[ F '( x k) ]-1 F ( x k ) , k = 0, 1, … 中, 当 F '( x k ) 奇异或 病态时迭代就不能进行, 以下给出三种避免 F '( x k ) 奇异的方法.
定理
这是不可能的, 若 λ < 0, 则 μj > 0 , 故有 λ >-β - μ2 μj λ j =- = , 2Reμ j 2 2
迭代序列 x k +1 = x k - [ F '( x k ) + λ k I]-1 F ( x k ) , k = 0, 1, … ( 1) λ k 称 阻 尼 因 子,只 要 选 取 λ k 足 够 大 使 得 F ' ( x k ) + λ k I 成为对角占优就可以消除奇异性, 且 关于( 1 ) 的局部收敛定理如下. 定理 1
若不存在 Reμ i > 0 或 Reμ i < 0 的特征值可分取 β = + ∞ 或 η = + ∞, 则对任意 λ ∈ ( - β, η) ,由 ( 1 ) 迭代产生的序列 { x k } S0 ,
* 且收敛于 x .
于x 的
*
[1 ]
.
此定理的不足之处就是它需要事先知道方程组
* * 但在实际问题中 x 大 的解 x 才能求出 λ 的范围,
2k -1
Newton 法, 往后以此类推, 若 F '( x k +1 ) 为非奇异矩 则再回到 Newton 迭代程序( 2 ) . 阵, 2. 1 算法 步 1 给出初始近似值 x0 及计算精度 ε1 和 ε2 ;
步 2 假定已经进行了 k 次迭代, 已求出 x k 及 F( x k ) , 计算 F '( x k ) = A k , 并记 b k = F ( x k ) ; 步3 步4 步5 步6
*
2 2 λ < λ + μi
+ 2 λ Reμ i ,
{
2
{
2
} < 0 },
当 Reμ i > 0 时, 当 Reμ i < 0 时,
* 这表明 λ ∈ ( - β, η ) 时, ρ( G '( x ) ) < 1 , 从而只要 k ( 1 ) 中 λ k ∈ ( - β, η) , 则它产生的序列{ x } 是收敛
( 责任编辑: 王宏志)
Numerical Solution of Nonlinear Equations: Processing Singular Problem in Newton’ s Method YANG Jia - ling ( School of Sciences,China University of Mining and Technology,Xuzhou,Jiangsu 221008 ,China) Abstract: This paper gives a new method for processing singular problem in Newton ’ s method which based on numerical solution of nonlinear equations. Key words: nonlinear equations; Newton’ s method; singular problem; Simplified Newton method