非线性方程求根的迭代法
迭代法求非线性方程的根讲解
迭代法是求解非线性方程近似根的一 种方法,这种方法的关键是确定迭代函数 (x),简单迭代法 用直接的方法从原方程 中隐含的求出x,从而确定迭代函数(x), 这种迭代法收敛速度较慢,迭代次数多, 因此常用于理论中,Newton迭代法采用另一 种迭代格式, 具有较快的收敛速度,由牛顿 迭代法可以得到很多其他迭代格式。
( p ) ( )
p!
用条件(*),则有 ( x
k
) (x )
*
( xk x * ) p
*
注意到 ( xk ) xk 1, ( x * )
( p) ( ) * p * x x ( x x ) 由上式得 k 1 k x p!
11
下一页
返回
ek 1 ( p ) ( x*) 因此对迭代误差有: p 。这表明迭代过程 p! ek
1
下一页
迭代法
• • • • • • • 一、简单迭代法的概念与结论 二、 Newton迭代法的基本思想 三、牛顿法的几何意义 四、牛顿迭代法的步骤 五、例题 六、其他注意的事项
2
一、简单迭代法的概念与结论
• 简单迭代法又称逐次迭代法,基本思想是构造不动点方程,以求 得近似根。即由方程f(x)=0变换为x=(x), 然后建立迭代格式, •
x0 均收敛。证毕。 R
下一页
14
返回
二. Newton迭代法的基本思想
• 设X K 是f(x)=0的一个近似根,把f(x)在 X K 处作泰勒展开
的邻近连续,并且 / ( x* ) ( x* ) ( p1) ( x* ) 0 (*) ( p ) ( x * ) 0
则该迭代过程在点 x * 邻近是P阶收敛的。
求解非线性方程的三种新的迭代法
求解非线性方程的三种新的迭代法非线性方程是指未知数的高次幂或三角函数、指数函数等构成的方程。
非线性方程的求解是数值计算中的一个重要问题,常用的方法有迭代法、试位法、牛顿法等。
下面介绍三种新的迭代法。
1. 牛顿法的改进牛顿法是一种求解非线性方程的常用方法,通过选择合适的初始值,可以得到方程的一个根。
在某些情况下,牛顿法的收敛速度较慢,甚至可能发散。
为了克服这个问题,有人提出了牛顿法的改进方法。
改进的思想是在每一步的迭代中引入一个修正因子,使得每一步的迭代都能够加速收敛。
这个修正因子可以选择为方程导数的逆矩阵,或者通过数值计算方法来估计。
通过引入修正因子,可以使得牛顿法的收敛速度更快,提高求解非线性方程的效率。
2. 弦截法弦截法是一种求解非线性方程的迭代法,它可以看作是牛顿法的一种变形。
在牛顿法中,通过选择切线与x轴的交点作为新的逼近解,而在弦截法中,通过选择切线与两个初始逼近解的连线的交点作为新的逼近解。
弦截法的迭代公式为:Xn+1 = Xn - f(Xn) * (Xn - Xn-1) / (f(Xn) - f(Xn-1))在每一步迭代中,选择两个初始逼近解Xn和Xn-1,代入上述迭代公式即可求得新的逼近解Xn+1。
通过不断迭代,可以逐渐接近方程的根。
3. 牛顿-拉夫逊法牛顿-拉夫逊法是一种变步长的牛顿法,它的主要思想是通过动态调整迭代步长的大小来提高求解非线性方程的效率。
在牛顿-拉夫逊法中,首先根据初始解得到牛顿法的逼近解,然后根据逼近解和方程的误差,动态调整迭代步长。
如果逼近解接近方程的根,将步长增加,以加快收敛速度;如果逼近解偏离方程的根,将步长减小,以避免迭代发散。
λ为步长调整因子,可以根据迭代过程中的收敛情况进行动态调整。
牛顿法的改进、弦截法和牛顿-拉夫逊法是三种求解非线性方程的新的迭代法。
这些方法通过引入修正因子、变化逼近解和动态调整步长等方法,可以提高求解非线性方程的效率和收敛速度。
非线性方程求跟—不动点迭代法(新)
非线性方程求根——不动点迭代法一、迭代法的基本思想迭代法是一种逐次逼近的方法,用某个固定公式反复校正根的近似值,使之逐步精确化,最后得到满足精度要求的结果。
例:求方程x 3-x -1=0 在x =1.5 附近的一个根。
解:将所给方程改写成31x x =+假设初值x 0=1.5是其根,代入得33101 1.51 1.35721x x =+=+=x 1≠x 0,再将x 1代入得33211 1.357211 1.33086x x =+=+=x 2≠x 1,再将x 2代入得33321 1.330861 1.32588x x =+=+=如此继续下去,结果如下:k x kk x k 01234 1.51.357211.330861.325881.324945678 1.324761.324731.324721.32472仅取六位数字,x 7与x 8相同,即认为x 8是方程的根。
x *≈x 8=1.32472这种逐步校正的过程称为迭代过程。
这里用的公式称为迭代公式,即311k k x x +=+k =0,1,2,……若x *满足f (x*)=0,称x *为ϕ(x )的一个不动点。
将连续函数方程f (x )=0改写为等价形式:x=ϕ(x ),其中ϕ(x )也是连续函数。
1()k k x x ϕ+=(k =0,1,……)不动点迭代法就是指以迭代格式二、不动点迭代法进行迭代求解的方法。
其中ϕ(x )称为迭代函数。
三、不动点迭代法的实现——MATLAB程序function[root,n]=stablepoint_solver(phai,x0,tol) if(nargin==2)tol=1.0e-5;enderr=1;root=x0;n=0;while(err>tol)n=n+1; %迭代次数r1=root;root=feval(phai,r1); %计算函数值err=abs(root-r1);end程序应用示例:function testmain% x^3-x-1=0% =>x^3=1+x% =>x=(1+x)^(1/3)ph=inline(‘(1+x)^(1/3)’,’x’);[root,n]=stablepoint_solver(ph,1)运行结果:root=1.3247n=8若对任意x 0∈[a , b ],由不动点迭代格式lim *k k x x →∞=则称迭代过程收敛,且x *=ϕ(x *)即f (x*)=0,x *为不动点。
第7章.非线性方程迭代法
f
的重根
=
的单根。
➢ 正割法 / Secant Method / :
Newton’s Method 一步要计算 f 和 f ’,相当于2个函数值, 比较费时。现用 f 的值近似 f ’,可少算一个函数值。
割线
/ secant line /
收敛比Newton’s Method 慢, 且对初值要求同样高。
牛顿迭代法的改进与推广
➢ 重根 / multiple root / 加速收敛法:
Q1: 若 f (x*) ,0 Newton’s Method 是否仍收敛? 设 x* 是 f 的 n 重根,则:f ( x) ( x x*)n q( x) 且 q( x*) 0。
因为 Newton’s Method 事实上是一种特殊的不动点迭代,
④
|
x
*
xk
|
1
1
L
|
xk 1
xk
|
?
✓ | xk1 xk | | x * xk | | x * xk1 | | x * xk | L | x * xk |
⑤
|
x*
xk
|
Lk 1 L
|
x1
x0
|
?
可用 | xk1 xk |来 控制收敛精度
| xk1 xk | | g( xk ) g( xk1 ) | | g(ξk )(xk xk1 ) |
3
| g( x) | | x2 | 1
现令 ( x) (1 K )x Kg( x) (1 K )x K ( x3 1)
3
希望 | ( x) | | 1 K Kx2 | 1,即
2 K 0 x2 1
在 (1, 2) 上可取任意 2 K,例0如K = 0.5,则对应
第4章 非线性方程求根的迭代法
精选版课件ppt
18
若{ x k }收敛,即lkimxk x 称迭代法收敛,否则称迭代法发散
精选版课件ppt
19
迭代法的几何意义
x (x)yy(xx)交点的横坐标
y=x
x* x2
x1
x0
精选版课件ppt
20
例题
例 试用迭代法求方程
f(x)x3x10
在区间(1,2)内的实根。 解:由x3 x1 建立迭代关系
精选版课件ppt
30
例题
若取迭代函数 (x)x3 1 , 因为|'(x)||3x2|3 x[1,2] 不满足压缩映像原理,故不能肯定 xn1 (xn) n0,1,....收敛到方程的根。
精选版课件ppt
31
简单迭代收敛情况的几何解释
精选版课件ppt
32
是否取到合适的初值,是否构造合适的 迭代格式,对于是否收敛是关键的。
x2 0.739085178
x3 0.739085133 x4 0.739085133
故取 x* x4 0.739085133
精选版课件ppt
48
例题
例 用Newton法计算 。 2
解: f(x)x2a0 其 中 a2
由 f (x) 2x及Newton迭代公式得
xn 1xnx2 n 2x n21 2(xnx 2 n) n0,1 ,......
迭代法及收敛性
考察方程 x(x)。不能直接求出它的
根,但如果给出根的某个猜测值 x 0, 代
入 x(x)中的右端得到x1 (x0) ,再以 x 1
为一个猜测值,代入x(x) 的右端
得 x2 (x1)
非线性方程求根—牛顿迭代法(新)
非线性方程求根——牛顿迭代法一、牛顿迭代法的基本思想基本思想:将非线性方程逐步归结为某种线性方程求解。
设方程f (x )=0有近似根x k (f `(x k )≠0),将f (x )在x k 展开:(ξ在x 和x k 之间)2()()()()()()2!k k k k f f x f x f x x x x x ξ'''=+-+-()()()()k k k f x f x f x x x '≈+-可设记该线性方程的根为x k +1,则()()()0k k k f x f x x x '+-=1()()k k k k f x x x f x +=-'故f (x )=0可近似表示为即为Newton 法迭代格式。
(k =0,1,……)例:用Newton 迭代法求方程310x x --=在x 0=1.5附近的近似实根。
解:32()1,()31f x x x f x x '=--=-迭代公式为312131kk k k k x x x x x +--=--计算步骤如下:(1)取初值x 0=1.5;(2)按照迭代公式计算x 1;(3)若|x 1-x 0|<=0.00001,终止迭代;否则,x 0=x 1;转(2);(4)输出迭代次数和近似根.二、牛顿迭代法的实现MATLAB求解程序设计:方程及一阶导数函数:function[fun,dfun]=fun0(x)fun=x^3-x-1;%求原函数的值dfun=3*x^2-1;%求一阶导数的值计算主程序:clearx0=1.5;[fun,dfun]=fun0(x0);x1=x0-fun/dfun;i=1;while abs(x1-x0)>1e-5x0=x1;[fun,dfun]=fun0(x0);x1=x0-fun/dfun;i=i+1;enddisp('the solution is x1=')x1disp('the iter time is ')i计算结果为:the solution is x1=x1 =1.3247the iter time isi =4可见经过4次迭代即到达要求的精度,原方程的一个近似实数根为1.3247.三、牛顿迭代法的收敛性牛顿迭代法的迭代函数:)()()(x f x f x x '-=ϕ222)]([)()()]([)()()]([1)(x f x f x f x f x f x f x f x '''='''-'-='ϕ设f (x *)=0,f `(x *)≠0,则ϕ`(x *)=0,故Newton 迭代法在x *附近至少平方收敛。
数值分析非线性方程的数值解法
数值分析非线性方程的数值解法数值分析是一种应用数学方法来分析和解决数学问题的领域。
非线性方程是数值分析中一类重要的问题,其解法包括了迭代法、牛顿法、割线法等。
本文将详细介绍这些数值解法及其原理和应用。
一、迭代法迭代法是解非线性方程的一种常用数值方法。
该方法的基本思想是通过不断迭代逼近方程的根,直到达到所需精度或满足停止准则为止。
迭代法的求根过程如下:1.选择适当的初始值x0。
2. 利用迭代公式xn+1 = g(xn),计算下一个近似根。
3.重复步骤2,直到满足停止准则为止。
常用的迭代法有简单迭代法、弦截法和牛顿法。
简单迭代法的迭代公式为xn+1 = f(xn),其中f(x)为原方程的一个改写形式。
该方法的收敛性要求函数f(x)在解附近有收敛性且导数在一个区间内收敛。
弦截法的迭代公式为xn+1 = xn - f(xn) * (xn-xn-1) / (f(xn)-f(xn-1))。
该方法通过连接两个点上的函数值的割线来逼近方程的根。
牛顿法的迭代公式为xn+1 = xn - f(xn) / f'(xn),其中f'(x)为f(x)的导数。
该方法通过用切线来逼近方程的根。
二、牛顿法牛顿法是解非线性方程的一种常用迭代法。
该方法通过使用方程的导数来逼近方程的根。
迭代过程如下:1.选择适当的初始值x0。
2. 利用迭代公式xn+1 = xn - f(xn) / f'(xn),计算下一个近似根。
3.重复步骤2,直到满足停止准则为止。
牛顿法的收敛速度较快,但要求方程的导数存在且不为0。
三、割线法割线法是解非线性方程的另一种常用迭代法。
该方法通过连接两个点上的函数值的割线来逼近方程的根。
迭代过程如下:1.选择适当的初始值x0和x12. 计算下一个近似根xn+1 = xn - f(xn) * (xn-xn-1) / (f(xn)-f(xn-1))。
3.重复步骤2,直到满足停止准则为止。
割线法的收敛速度介于简单迭代法和牛顿法之间。
求解非线性方程的三种新的迭代法
求解非线性方程的三种新的迭代法随着科技的发展,求解非线性方程逐渐成为了计算数学领域中的热门问题之一。
在日常生活中,我们可能经常会遇到许多非线性方程,例如:x^2 - 3x + 1 = 0、e^x - x - 1 = 0等。
那么,在解决这些方程时,我们通常会采用哪些迭代法呢?下面,我将介绍三种新的迭代法,它们分别是:Halley法、Chebyshev法和Brouncker法。
一、Halley法Halley法是一种高阶迭代法,它能够同时逼近函数的根和导数的值,因此在求解非线性方程时非常有效。
该方法的基本思想是利用牛顿法的基础上,通过引入更高阶的泰勒级数,以加快收敛的速度。
具体来说,假设我们要求解方程f(x) = 0的解,那么可以先利用泰勒级数表示出f(x)的近似:f(x) ≈ f(x0) + f'(x0)(x - x0) + f''(x0)/2(x - x0)^2然后,在此式的基础上,我们可以用以下公式来计算出下一个近似解x1:在实际使用中,如果我们要求解的非线性方程只有单个根,那么该法一般很快就能收敛到准确解。
二、Chebyshev法Chebyshev法(切比雪夫法)是一种基于最小化误差的迭代法,它不需要计算导数,且具有高阶迭代、迭代次数少的优点。
该方法的基本思想是:我们可以将待求解方程转化为一个无穷大的级数,然后利用级数的递推公式来迭代求解。
具体来说,假设我们要求解方程f(x) = 0的解,那么我们可以将其转化为如下形式:x = g(x) = a0 + a1x + a2x^2 + ⋯其中,系数a0、a1、a2等可以通过传统的求根方法(如牛顿法、二分法等)来确定。
然后,我们可以利用以下递推公式来迭代求解:xn+1 = (g(xn)+xn)/2在实际使用中,如果我们要求解的非线性方程满足某些条件(如单峰性、单调性等),那么该法的效果将更加显著。
三、Brouncker法Brouncker法是一种较为简单的迭代法,它基于有理分式逼近的思想,能够高效地求解非线性方程的单根。
非线性方程求根的迭代法研究
( +)与 Y 的交点与 ‘ )与 Y 的交 点之差小 于给定 。 . P( 。
的 误 差 限 , 时 此 即 为 方 程 )= 0的 近似 根 。
定一个初值 x , 。 代入右端可算得一个 .= (。 再将 ),
。
代入右端 , 又可得 := ( ) . …… , 如此继续下去 , 会得 = ( ) =0 12 ( 的问 , ,, , b
( 2三 () 二 ( : )
1一 ( )
。 然后 过 Q 点做 轴 的平行线 , ; 。 得三 角形 P QR 于 0 。 。,
是有 :
Y ( )一 (。 = ( 一 )・b ),( ) 。 . ) 。 。 (( 。 1
右端对 X求导数展开并化 简得
入一种新 的求根迭代法。
一
0
x 0
x x l
x
新 的 求 根 迭 代 法
1迭代公式推导及其几何解释 。 . 将方程_ )=0化 为同解方程 = ( 厂 ( )。令 Y 。=
,
图 1 新 迭代 法 的几 何 解 释
2 收敛性及误差分析 。 . () 1 收敛性分析 。 简单迭代法 的迭代 函数 为 ( ), 新 的迭 代法 是 b ( 而 以
・
1 2・ 1
维普资讯
第 2期
非线性方程求根 的迭代 法研 究
2 0 年 0 8.
是 收敛的 。在 : 时 , ( 。 ’: , Q( 则 ’:o。这说
用新的迭代法求解方程, ): +1 x一1 ( 0 5:0在
。:1 附近 的根 , 取精度 s:1~ 。记 录迭代结果如 表 2 0
维普资讯
第 8卷 第 2期 20 0 8年 4月
非线性代数方程的值域求根迭代法
非 线 性 代 数 方 程 的值 域 求 根 迭 代 法
魏瑞广 ’张小杭 廖 艳培 ’ , ,
(. 1广东中烟工业有限责任公司 梅州卷烟厂 , 广东 梅州 5 42 ; 10 1 2龙岩烟草工业有限责任公 司, . 福建 龙岩 34 0 ) 6 00
组成 的多项式方程组的形式 :
,———— — 、----—— 、
,——————- ——, ————-——— _、 — _
一
a 。 l。 o
…
n+ al 。 l ’ 2 。 x3 … n+ 口l ’ 。 3‘ X4 …ຫໍສະໝຸດ 1 … … + +一
卜l。 l+
4 0
《 备制造 技术 )o 1 装 ) l 年第 4期 2 现依 次 在 每个 方 程 中取 n一2个 根 值 为 tt ,做 为初 始 猜测 值 , 每个 方 程 中以错 差 的方 式 取值 , 在 组
成新 的 多项式 方 程组 :
a t o。
・ ・ 。
其中 ,
是 与 之 间某 一点 , 当 ∈[ b 时 ∈【 6。 n, 】 口, ]
l。 l・
n
+ q ・ + o t ‘
’ ・ 1 … … + O _ ・ + :0 戈 +… … + '1 £+ a : 戈 1 + n £
利用 条 件
n 一2
摘 要 : 出求 了解非线性代数方程的值域根值迭代算 法 , 提 该方法利用猜测根值代入非 线性代数 方程 , 将其转化成代数 方程组 , 进行迭代计算 , 由此推导 出不带导数形式的迭代算法 , 给 出该迭代格式的收敛性证 明。最后计 算实例表 明 , 并 该迭代方 法形 式简单 , 收敛速度快 , 易于计算机编程计算。 且
非线性方程数值求解法总结
(一)非线性方程的迭代解法1.非线性方程的一般形式:f(x)=02.非线性方程的分类:⎩⎨⎧=为其他函数。
超越方程,次代数多项式;为代数方程,)()(0)(x f n x f x f 3.方程的根:若存在常数s 使f(s)=0,则称s 是方程(4.1)的根,又称s 是函数f(x)的零点。
4.重根:若f(x)能分解为)()()(x s x x f m ϕ-= 则称s 是方程(4.1)的m 重根和f(x)的m 重零点。
当m=1时,s 称为方程(4.1)的单根和f(x)的单零点。
5.结论:(1)零点存在定理:设函数f(x)在闭区间[a,b]上连续,且f(a)•f(b)<0,那么在开区间(a,b )内至少有一点ξ,使f(ξ)=0.(2)根的唯一性判别:一阶导数不变号且不为零(3)n 次代数方程在复数域上恰有n 个根(4)高于4次的代数方程没有求根公式6.方法:(1)搜索根方法:①作图法:②逐步搜索法:确定方程根的范围的步骤:步骤1 取含f(x)=0根的区间[a,b],即f(a)•f(b)<0;步骤2 从a 开始,按某个预定的步长h ,不断地向右跨一步进行一次搜索, 即检查kh a x k +=上的函数)(k x f 值的符号。
若0)()(1<•-k k x f x f ,则可以确定一个有根区间],[1k k x x -.步骤3 继续向右搜索,直到找出[a,b]上的全部有根区间],[1k k x x -(k=1,2,…,n).(2)二分法①基本思想:含根区间逐次分半缩小,得到一个区间长度以1/2的比例减小的含根区间序列 {}k I ,在给定根的误差界时,利用长度趋于零的特点,可得到在某个区间中满足要求的近似根。
②迭代终止的条件ε<)(k x fε2<-k k a b或者ε<-≤-2k k k a b s x(3)简单迭代法及其收敛性)(0)(x x x f ϕ=⇔=,2,1,0),(1==+k x x k k ϕ迭代法是一种逐次逼近法,用某个固定公式反复校正根的近似值,使之逐 步精确化,最后得到满足精度要求的解。
工程数学(19) 非线性方程的数值方法
lim
k
x * xk
' ( x*)
工程数学
工程数学
注:定理条件非必要条件,可将[a, b]缩小,定义局部收 敛性:若在 x* 的某 领域 B = { x | | x x* | } 有 φC1[a, b] 且 | φ’(x*) | < 1,则由x0B 开始的迭代 收敛。即调整初值可得到收敛的结果。
例2.2
求方程 x3-3.2x2+1.9x+0.8=0的隔根区间。
解:设方程的根为α , μ= max { |-3.2| , |1.9| , |0.8| }=3.2
1 ν = max {1, |-3.2| ,|1.9| } 0.8
故 0.2 | | 4.2 ,即有根区间为(-4.2,-0.2)和(0.2,4.2)
工程数学
工程数学
二、简单迭代法
简单迭代法又称为不动点迭代法,基本思想是 首先构造不动点方程 x=φ(x),即由方程 f(x)=0变换 为等价形式 x=φ(x), 式中φ(x)称为迭代函数。然后 建立迭代格式:xk+1 =φ(xk)称为不动点迭代格式。 当给定初值x0 后, 由迭代格式xk+1 =φ(xk)可求得 数列{xk}。如果{xk}收敛于α,且φ(x)在α连续,则α 就是不动点方程的根。因为:
L | x k x k 1 | ? 1 L
| xk 1 xk | | x * xk | | x * xk 1 | | x * xk | L | x * xk |
1 L | x * xk | | xk 1 xk | | x k x k 1 | 1 L 1 L Lk | x1 x0 | ? ⑤ | x * xk | 1 L
非线性方程的求解方法
非线性方程的求解方法非线性方程是数学中的基本概念,对于许多科学领域而言,非线性方程的求解具有重要的意义。
然而,与线性方程相比,非线性方程的求解方法较为复杂,因此需要掌握一些有效的解法。
本文将介绍几种非线性方程的求解方法。
一、牛顿迭代法牛顿迭代法也叫牛顿-拉夫逊迭代法,是一种求解非线性方程的有效方法。
该方法的基本思路是,选择一个初始值,通过迭代计算不断逼近非线性方程的根。
牛顿迭代法的公式为:$$x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$$其中,$f(x)$表示非线性方程,$f'(x)$表示$ f(x) $的一阶导数。
牛顿迭代法的优点在于速度快,迭代次数少,但其局限性在于收敛性受初始点选取的影响较大。
二、割线法割线法(Secant method)也是一种求解非线性方程的有效方法。
与牛顿迭代法不同,割线法使用的是两个初始值,并根据两点间的连线与$ x $轴的交点来作为新的近似根。
割线法的公式为:$$x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)(x_n-x_{n-1})}{f(x_n)-f(x_{n-1})}$$割线法的优势是不需要求解导数,但其缺点在于需要两次迭代才能得到下一个近似根,因此计算量较大。
三、二分法二分法(Bisection method)是求解非线性方程的另一种有效方法。
该方法的基本思路是找到非线性方程的一个区间,使函数值在该区间内的符号相反,然后通过逐步缩小区间,在区间内不断逼近非线性方程的根。
二分法的公式为:$$x_{n+1}=\frac{x_n+x_{n-1}}{2}$$其中,$x_n$和$x_{n-1}$是区间的端点。
二分法的优点在于收敛性稳定,但其缺点在于迭代次数较多,因此计算量也较大。
四、弦截法弦截法(Regula Falsi method)也是一种求解非线性方程的有效方法。
它和二分法类似,都是通过缩小根所在的区间来逼近根。
不同之处在于,弦截法不是以区间中点为迭代点,而是以区间两个端点之间的连线与$ x $轴的交点为迭代点。
求解非线性方程的三种新的迭代法
求解非线性方程的三种新的迭代法非线性方程在数学和工程中都有广泛的应用,对非线性方程进行求解是数学分析中的一项重要任务。
在数值分析中,求解非线性方程的方法可以分为直接法和迭代法两种,而迭代法又是非常常用的方法之一。
本文将介绍三种新的非线性方程迭代法,分别是Newton 法、Secant法和Broyden法。
Newton法是最经典的非线性方程迭代法之一,它是通过不断迭代来逼近方程的根。
Newton法的基本思想是在给定初始值的情况下,通过计算方程的导数来获得更接近根的逼近值,然后不断迭代直到满足精度要求为止。
具体的迭代公式为:\[ x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} \]\(x_n\)是第n次迭代的逼近值,\(f(x)\)是要求解的非线性方程,\(f'(x)\)是\(f(x)\)的导数。
在实际应用中,Newton法通常要求方程的一阶导数存在且连续,同时初始值的选取也对迭代的收敛性有很大的影响。
Secant法是Newton法的一种改进方法,它是通过直线的斜率来近似代替导数的方法来进行迭代。
Secant法的迭代公式为:Secant法相比于Newton法来说更加灵活,因为它不需要求解方程的导数,而直接利用两个相邻点的函数值来进行迭代。
然而Secant法的收敛速度相对较慢,而且在一些特殊情况下可能会出现迭代发散的情况。
Broyden法是一种迭代算法,它是通过不断更新雅各比矩阵的逆来逼近方程的根。
Broyden法的迭代公式为:\(x_n\)是第n次迭代的逼近值,\(J_n\)是第n次迭代的雅各比矩阵。
Broyden法适用于一些特殊情况下,比如方程的雅各比矩阵难以求解的情况,或者求解方程的雅各比矩阵耗时较长的情况。
Newton法、Secant法和Broyden法都是针对非线性方程迭代求解的常用方法,它们各自有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中,我们需要根据具体的情况来选择合适的迭代方法,并且在迭代过程中需要考虑其收敛性、稳定性和计算效率等因素。
求解非线性方程的三种新的迭代法
求解非线性方程的三种新的迭代法1. 引言1.1 介绍迭代法迭代法是一种重要的数值计算方法,广泛应用于非线性方程的求解、函数极值点的求解等问题中。
迭代法的基本思想是通过逐步逼近的方式,找到函数的根或者极值点。
这种方法在面对复杂的数学问题时具有很大的优势,可以通过简单的计算步骤逐渐接近最终解。
与解析解相比,迭代法更适用于无法通过代数运算求解的问题,或者求解过程较为繁琐的问题。
迭代法的实现通常需要选择一个初始值,并通过反复迭代计算来逼近真实解。
在每一步迭代中,都会根据当前的估计值计算新的估计值,直到满足一定的精度要求为止。
迭代法虽然不能保证每次都能得到精确解,但在实际应用中往往能够取得较好的结果。
迭代法是一种简单而有效的数值计算方法,尤其适用于非线性方程求解等复杂问题。
通过逐步逼近的方式,迭代法可以帮助我们解决那些传统方法难以处理的问题,为现代科学技术的发展提供重要支持。
1.2 非线性方程的求解意义非线性方程在数学和工程领域中广泛存在,其求解具有重要的理论和实际意义。
非线性方程的求解能够帮助解释和预测许多自然现象,包括流体动力学、电路分析、材料力学等领域中的问题。
非线性方程的求解也是许多科学研究和工程设计中必不可少的一环,例如在经济学、生物学、物理学等多个学科中都有非线性方程存在。
传统的解析方法难以解决非线性方程,因此迭代法成为求解非线性方程的重要工具。
迭代法是一种通过不断逼近解的方法,逐步逼近方程的解。
通过迭代法,可以在复杂的非线性方程中找到数值解,从而解决实际问题。
非线性方程的求解意义在于帮助我们更好地理解和掌握复杂系统的性质和行为。
通过求解非线性方程,我们可以揭示系统中隐藏的规律和关系,为科学研究和工程设计提供重要的参考和支持。
发展高效的迭代法求解非线性方程具有重要意义,可以推动科学技术的进步,促进社会的发展和进步。
2. 正文2.1 牛顿迭代法牛顿迭代法是一种非常经典的求解非线性方程的方法,其基本思想是通过不断逼近函数的零点来求解方程。
求解非线性方程的三种新的迭代法
求解非线性方程的三种新的迭代法求解非线性方程是数学中一个重要且复杂的问题,对于很多实际问题的建模和计算都离不开对非线性方程的求解。
在数值计算中,我们通常使用迭代法来解决非线性方程,其中牛顿迭代法、割线法和试位法是常用的迭代方法。
除了这些传统的迭代法,近年来也出现了一些新的迭代方法,本文将介绍三种新的迭代法来求解非线性方程。
1. 定点迭代法定点迭代法是一种简单而又常用的迭代方法,它的基本思想是将原方程转化为一个等价的形式 x=g(x),其中函数 g(x) 称为迭代函数。
通过不断迭代计算,可以逐步逼近方程的根。
定点迭代法的关键在于选择合适的迭代函数 g(x),以保证收敛性和收敛速度。
近年来,有学者提出了一种基于自适应迭代函数的新的定点迭代法。
传统的定点迭代法通常需要提前选定一个迭代函数 g(x),而这个函数可能不是最优的。
自适应迭代函数的优势在于可以根据当前迭代点的情况自动调整迭代函数,以提高迭代的效率和收敛性。
加速迭代法是一种可以提高收敛速度的迭代方法,它的核心思想是通过一些技巧和技术手段来加快迭代的收敛速度。
传统的迭代法通常需要进行多次迭代才能到达精度要求,而加速迭代法可以在更少的迭代次数内达到相同的精度要求,从而提高了计算效率。
3. 自适应步长迭代法自适应步长迭代法是一种动态调整迭代步长的迭代方法,它可以根据当前迭代点的情况来自动调整迭代步长,以提高收敛速度和准确性。
传统的迭代方法通常使用固定的迭代步长,这可能导致迭代过程中出现震荡或者收敛速度过慢的情况。
而自适应步长迭代法可以根据迭代点的梯度信息来智能地调整步长,从而有效地克服了传统迭代方法的局限性。
总结在数值计算中,求解非线性方程是一个重要且复杂的问题。
传统的迭代方法如牛顿迭代法、割线法和试位法等在实际应用中已经得到了广泛的应用,但是它们也存在一些局限性,比如收敛速度慢、收敛性差等问题。
近年来,一些新的迭代方法如自适应迭代函数、基于神经网络的加速迭代法和基于深度学习的自适应步长迭代法等不断涌现,这些方法克服了传统迭代方法的一些局限性,具有更高的收敛速度和更好的收敛性能。
第6章 非线性方程求根(2、newton法、迭代法的收敛阶)
定理 考虑方程 x = g(x), g(x)∈C[a, b], 若 ∈
( I ) 当 x∈[a, b] 时, g(x)∈[a, b]; ∈ ∈ ; ( II ) 0 ≤ L < 1 使得 | g’(x) | ≤ L < 1 对 x∈[a, b] 成立。 成立。 ∈ 则任取 x0∈[a, b],由 xk+1 = g(xk) 得到的序列 { x k }∞= 0 收 , k 敛于g(x) 在[a, b]上的唯一不动点。并且有误差估计式: 敛于 上的唯一不动点。并且有误差估计式: 上的唯一不动点 k 1 L | x * xk | ≤ | x k +1 x k | | x * xk | ≤ | x1 x 0 | 1 L 1 L 且存在极限
=
m 1 m
A3: 线性收敛
下山法 /* Descent Method */ ——Newton’s Method 局部微调: 局部微调: 原理: 减小, 原理:若由 xk 得到的 xk+1 不能使 | f | 减小,则在 xk 和 xk+1 之间找一个更好的点 x k + 1 ,使得 f ( xk+1 ) < f ( xk ) 。 xk xk+1
f ( xk ) x k +1 = λ [ x k ] + (1 λ ) xk f ′( xk ) = xk λ f ( xk ) f ′( xk )
λ xk +1 + (1 λ ) xk , λ ∈ [0, 1]
注:λ = 1 时就是Newton’s Method 公式。 时就是 公式。 代入效果不好时, 减半计算。 当 λ = 1 代入效果不好时,将 λ 减半计算。
x * x k +1 lim = g ′( x * ) k →∞ x * x k
非线性方程求根的常见方法及其应用
非线性方程求根的常见方法及其应用对于一个非线性方程,其解不一定是唯一的,而且很多情况下解根难以直接求得。
因此,寻找一种可靠、有效的方法来求解非线性方程根是非常重要的。
本文将介绍几种常见的非线性方程求根方法,并且介绍它们的应用场景及求解精度。
一、二分法二分法是一种最基本且易于实现的方法,它能够求解任何单峰函数(函数图像中仅有一个极大值或极小值的函数)的根。
该方法的主要思想是不断缩小根的区间,直到找到根。
具体而言,对于一个单峰函数f(x),在区间[a,b]上寻找其根。
首先,取中点c=(a+b)/2,计算f(c)。
如果f(c)≈0,则找到了根;否则,根位于[a,c]或[c,b]中的一个区间上,重复上述步骤,直到找到根。
该方法的主要优点是简单易用,适用于大部分单峰函数,并且收敛速度相对较快。
但是,该方法需要区间起点和终点具有异号,否则无法找到根。
二、牛顿迭代法牛顿迭代法是一种高效的方法,可用于求解任何无奇点的连续可微函数的根。
该方法的主要思想是将一个复杂的函数不断逼近于一条直线,然后通过直线和x轴的交点来不断逼近函数的根。
具体而言,对于一个连续可微函数f(x),在初始点x0处进行求解。
首先,通过f(x)在x=x0处的导数f'(x0)来确定函数的切线。
然后,找到x轴上离该点最近的交点x1处,并将其作为新的起点,迭代上述过程,直到找到根。
该方法的主要优点在于速度快、精度高,并且可适用于大多数函数。
但是,该方法可能会出现迭代过程不稳定的问题,因此需要谨慎选择初值。
三、割线法割线法是一种类似于牛顿迭代法的方法,其主要思想是通过一条割线来逼近函数的根。
相比于牛顿迭代法,割线法更加适用于函数的导数难以求得的情况。
具体而言,对于一个函数f(x),在初始点x0和x1处进行求解。
首先,通过f(x)在x=x0处和x=x1处的取值来确定割线,找到x轴上与割线交点x2处,并将其作为新的起点,重复上述步骤,直到找到根。
该方法的主要优点在于速度快、精度高,并且可适用于大多数函数。
数值分析实验报告之迭代法求非线性方程的根
数值分析实验报告之迭代法求非线性方程的根1.实验目的掌握迭代法求非线性方程根的基本原理和使用方法,加深对数值计算方法的理解与应用。
2.实验原理迭代法是一种通过不断逼近的方法求解非线性方程的根。
根据不同的函数特点和问题需求,可以选择不同的迭代公式进行计算,如牛顿迭代法、二分法、弦截法等。
3.实验内容本次实验使用牛顿迭代法求解非线性方程的根。
牛顿迭代法基于函数的局部线性逼近,通过不断迭代逼近零点,直至满足收敛条件。
具体步骤如下:Step 1:选择初始点X0。
Step 2:计算函数f(x)在X0处的导数f'(x0)。
Step 3:计算迭代公式Xn+1 = Xn - f(Xn) / f'(Xn)。
Step 4:判断收敛准则,若满足则迭代结束,输出解Xn;否则返回Step 2,继续迭代。
Step 5:根据实际情况判断迭代过程是否收敛,并输出结果。
4.实验步骤步骤一:选择初始点。
根据非线性方程的特点,选择恰当的初始点,以便迭代公式收敛。
步骤二:计算导数。
根据选择的非线性方程,计算函数f(x)的导数f'(x0),作为迭代公式的计算基础。
步骤三:迭代计算。
根据迭代公式Xn+1=Xn-f(Xn)/f'(Xn),计算下一个迭代点Xn+1步骤四:判断收敛。
判断迭代过程是否满足收敛条件,通常可以通过设置迭代次数上限、判断前后两次迭代结果的差值是否足够小等方式进行判断。
步骤五:输出结果。
根据实际情况,输出最终的迭代结果。
5.实验结果与分析以求解非线性方程f(x)=x^3-x-1为例,选择初始点X0=1进行迭代计算。
根据函数f(x)的导数计算公式,得到导数f'(x0)=3x0^2-1,即f'(1)=2根据迭代公式Xn+1=Xn-f(Xn)/f'(Xn),带入计算可得:X1=X0-(X0^3-X0-1)/(3X0^2-1)=1-(1-1-1)/(3-1)=1-0/2=1根据收敛准则,判断迭代结果是否满足收敛条件。
求解非线性方程的三种新的迭代法
求解非线性方程的三种新的迭代法如何构造合适的迭代法求解非线性方程是数值计算中的一个基本问题。
本文对解非线性方程的迭代法进行分析与拓展,以经典的牛顿迭代法和弦截法为基础,构造了三种新的迭代法。
通过数值例子表明,这三种迭代法在一定程度上加快了收敛速度。
标签:非线性方程;迭代法;数值模拟众所周知,现实生活中的许多问题都可以转化为非线性方程解的问题。
但是,由于方程求解问题的复杂性以及直接求解问题的多变性,使得非线性方程的求解绝非易事,一般不能直接对其求解。
因此,迭代法[1-3]是非线性方程求根中最基本、最常用的方法,其思想是寻找一个精确度较高的近似解来代替无法得到的精确解,而不同的迭代格式具有不同的逼近速度与准确度。
近年来,很多学者在牛顿迭代方法的基础上提出了许多改进的迭代法。
张旭[4]构造了一种三阶含牛顿迭代法;单吉宁等[5]对解非线性方程的牛顿法进行了改进;张辉等[6]基于四点牛顿-柯特斯求积公式提出了六阶迭代方法;黄娜等[7]提出一种新的三阶迭代法;王小瑞等[8]构造了条件最优两步迭代法;高建强等[9]探究了牛顿迭代对收敛速度的影响;王尧等[10]提出求解非线性方程的三步六阶迭代法。
为此,本文在上述工作基础上提出了一些新的迭代格式用于求解非线性方程,通过数值例子来检验迭代法的有效性与实用性。
1 三种新的迭代格式1.1 迭代格式一设非线性方程,在方程的解区间之内有一个近似解为,将在近似解点处依泰勒公式对其作展开处理:在牛顿迭代格式中取前两项近似的表示原方程,即:类似地,取前三项近似表示原方程,可以得到:设方程的解为且则有如下:经处理得到新的迭代格式如下:迭代格式(1)式中的右边存在了这一项,将其记作加以区分,将迭代格式更改为:同时对于这一项的计算利用牛顿迭代格式来计算,即,则可得新的迭代格式一:设可控制误差为,则在进行次迭代之后的近似值为。
那么只需时,迭代终止。
1.2 迭代格式二牛顿迭代格式中用差商替换得到了割线法的迭代格式。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
作业: 作业:
作业集( 作业集(B)第二章 1 、2 、3 、4 、6
计算方法
二.迭代法的收敛阶(收敛速度) 迭代法的收敛阶(收敛速度) 若有实数p>0, p>0,使 1.定义 定义: 1.定义:设 lim xn = α . 若有实数p>0,使
| x n +1 − α | = c ( c ≠ 0) lim p n→ ∞ | x n − α |
x n +1 = 10 − 2
xn
取x0 = 3 取x 0 = 3 收敛性不同。 收敛性不同。
x n +1 = lg( x n + 2) 计算结果见表 2.4
2.收敛定理(定理2.2) 2.收敛定理(定理2.2) 收敛定理 2.2
1 a a ( )当 ≤ x ≤ b时,≤ ϕ( x) ≤ b;
( 2) ∀x ∈ [a , b], | ϕ ' ( x ) |≤ L < 1 ( L为常数) 为常数)
若取近似根
*
则 x * = x 8 = 1 . 364 ,则
1 1 | x − x |≤ (1.368 − 1.360) = 0.004 < × 10 − 2 事后估计) (事后估计 事后估计 2 2
b−a 1 先验估计: | 先验估计: x − x |≤ n + 1 ≤ × 10 − 2 , 解出对分次数 n + 1 ≥ 8 2 2
则:( 1)方程 x = ϕ ( x )在 [ a , b ]有唯一根 α ; (2) ∀ x 0 ∈ [ a , b ], x n + 1 = ϕ ( x n)收敛到 α Ln | x1 − x 0 (3) x n − α |≤ 1− L
设ϕ ( x )在[a , b]
证: (1) 设 g ( x ) = x − ϕ ( x ), 则 g (a ) = a − ϕ (a ) ≤ 0, g (b ) = b − ϕ (b ) ≥ 0, 故至少有 α ∈ [ a , b ], 使 g (α ) = 0 , 递增, 又 g ' ( x ) = 1 − ϕ ' ( x ) > 0 , g ( x ) 递增, 故根 α 唯一 .
过 ( x n , f ( x n ) )切线
y = f ( xn ) + f ' ( xn ) ( x − xn )
与 y = 0 求交点,解出 求交点,
x = xn+1
x n+1
=
, 则
xn −
f ( xn ) f ' ( xn )
Newton迭代法收敛定理 迭代法收敛定理( 2.6) 3. Newton迭代法收敛定理(定理 2.6)
将 f (α )在
xn 处Taylor展开 Taylor展开
说明数列
有下界α 有下界α f ( xn ) < xn故 又 xn+1 = xn − f ' ( xn )
n+1
{x }
{x n + 1 } 单调递减。 单调递减。
∴ {xn+1 }收敛。设 收敛。
lim n→ ∞
xn+1 = x ,
则由(2.1), 则由(2.1),x = x − f ( x ) , f ( x ) = 0, x = α f '( x)
有根α 设 f ( x ) = 0 在 [a, b] 有根α,且 f ( x ) 在 [a, b] (1) f ' ( x ), f " ( x ) 连续,且分别不变号; 连续,且分别不变号; (2) 取初值 x0 ∈
[a, b] ,使 f ( x ) f " ( x ) > 0
0 0
迭代法(2.1) 则 Newton 迭代法(2.1)产生的数列 {xn+1 } 的收敛到根α 的收敛到根α。 证: 以 f ' ( x ) > 0 , f " ( x ) > 0 , f ( x 0 ) > 0 为例证明(其它情况类似) 为例证明(其它情况类似)
中值定理 ϕ ' (η n )( x n − x n−1 ) ≤ L x n − x n − 1 (由(*)1 式) ≥ x n − α − L x n − α = (1 − L ) x n − α 1 xn − α ≤ x n +1 − x n 1- L (由(*)2 式 ) L2 Ln x n − x n −1 ≤ ⋯ ≤ x1 − x 0 ≤ 1- L 1- L 3 (*) 2 (*) x n +1 − x n = ( x n − α ) − ( x n +1 − α ) ≥ x n − α − x n +1 − α
x (2) n+1 − α = ϕ ( x n ) − ϕ (α ) 中值定理 ϕ ' (ξ n )( x n − α ) ≤ L xn − α
(* )1
n+1
≤ L x n−1 − α ≤ ⋯ ≤ L
2
x0 − α → 0
(当 n → ∞ 时 )
x n+1
→ α
,故收敛。 n = ϕ ( x n+1 ) − ϕ ( x n )
阶收敛,相应的迭代法称为p阶方法. 则称 x np阶收敛,相应的迭代法称为p阶方法. 特别, 特别, p=1时叫线性收敛 时叫线性收敛, p=1时叫线性收敛, p=2时叫平方收敛 时叫平方收敛. p=2时叫平方收敛. 越大越好(why?) p越大越好(why?)
n→ ∞
2.定理2.7 2.定理2.7 定理
f "(ξ n ) f (α ) = f ( xn ) + f ' ( xn )(α − xn ) + (α − xn )2 = 0 2! f ( xn ) f "(ξ n ) f "(ξ n ) 2 (α − xn ) = xn+1 − (α − xn )2 ≤ xn+1 ∴α = xn − − f ' ( xn ) 2 f ' ( xn ) 2 f ' ( xn )
注:L越小,收敛越快。 越小,收敛越快。
3.编程停机判断
计算, 由 x n + 1 = ϕ ( x n(取定初值 x0 )计算,当 )
xn+1 − xn ≤ ε
时,由(*) 3 式知
1 xn − α ≤ ε 1-L
比较小,此时停机, 比较小,此时停机, α ≈ xn+1 +
二、迭代加速公式(略) 迭代加速公式(
(1) 设
x
n+1
= ϕ ( x n ) ( n = 0,1,2,⋯)收敛到 x = ϕ ( x )的根α。
′ 线性收敛; 若ϕ(x) c 1且ϕ(α ) ≠ 0, 则 x n+1 = ϕ ( x n )线性收敛; ∈
( 2)设定理 2 . 6的条件成立
则Newton 迭代法求 f ( x ) = 0的单根 α 至少二阶收敛。 (即 f ' (α ) ≠ 0) 至少二阶收敛。
证:(1) xn+1 − α = ϕ ( xn ) − ϕ (α ) = ϕ ' (ξ n )( xn − α ) xn+1 − α xn − α
1
= ϕ ' (ξ n ) → ϕ ' (a ) > 0
∴
∴ xn+1 = ϕ ( xn )线性收敛 (2)由2.6的证明有: 的证明有: f " (ξ n ) (α − xn )2 , 故 α = xn+1 − 2 f ' ( xn ) xn+1 − α f "(ξn ) f "(α ) > 0(二阶收敛 )若 f " (α ) ≠ 0 → 2 = 2 f '( xn ) 2 f '(α ) = 0(大于二阶收敛 )若 f " (α ) = 0 xn − α
例2.2
用 Newton 迭代法求 c (c > 0) 解:设 x = c , 则 取
x − c = 0,
2
f ( x) = x − c
2
2
,则由(2.1) 则由(2.1)
xn+1
xn − c 1 c = xn − = ( xn + ) 2 xn 2 xn
基本要求
1.熟悉区间=分法; 1.熟悉区间=分法; 熟悉区间 2.熟悉迭代法的建立 会使用收敛定理; 熟悉迭代法的建立, 2.熟悉迭代法的建立,会使用收敛定理; 3.熟悉Newton迭代法及其几何意义和收敛条件 熟悉Newton迭代法及其几何意义和收敛条件。 3.熟悉Newton迭代法及其几何意义和收敛条件。
所以,此时Newton法至少二阶收敛. 所以,此时Newton法至少二阶收敛. Newton法至少二阶收敛
Newton法改进 法改进: 3. Newton法改进:
设 f ( x ) = 0有m 重根 ( m ≥ 2) 则
f ( x n) x n +1 = x n − m f ' ( ) xn
收敛时至少是二阶收敛 。
f ( x) = 0
近似于 f ( x n ) + f ' ( xn ) ( x − x n ) = 0
解出 x 记为 xn+1,则
xn+1 = xn −
f ( xn ) f ' ( xn )
xn + 1
(n = 0,1,2,⋯)
(2.1)
2.Newton迭代法的几何意义 2.Newton迭代法的几何意义
则产生数列 x1 , x2 ,..., x n , x n+1 ..., 若收敛, 若收敛,设极限为 α ,则