第七讲 MATLAB中求方程的近似根(解)
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第七讲 MATLAB 中求方程的近似根(解)
教学目的:学习matlab 中求根命令,了解代数方程求根求解的四种方法,即图解法、
准解析法、数值方法以及迭代方法,掌握对分法、迭代法、牛顿切法线求方程近似根的基本过程;掌握求代数方程(组)的解的求解命令.
教学重点:求方程近似解的几种迭代方法,代数方程(组)的解的求解命令的使用
方法.利用所学的编程知识,结合具体的实例,编制程序进行近似求根.掌握相关的代数方程(组)的求解命令及使用技巧.
教学难点:方程的近似求解和非线性方程(组)的求解.
一、问题背景和实验目的
求代数方程0)(=x f 的根是最常见的数学问题之一(这里称为代数方程,主要是想和后面的微分方程区别开.为简明起见,在本实验的以下叙述中,把代数方程简称为方程),当)(x f 是一次多项式时,称0)(=x f 为线性方程,否则称之为非线性方程.
当0)(=x f 是非线性方程时,由于)(x f 的多样性,尚无一般的解析解法可使用,但如果对任意的精度要求,能求出方程的近似根,则可以认为求根的计算问题已经解决,至少能满足实际要求.同时对于多未知量非线性方程(组)而言,简单的迭代法也是可以做出来的,但在这里我们介绍相关的命令来求解,不用迭代方法求解.
通过本实验,达到下面目的:
1. 了解对分法、迭代法、牛顿切线法求方程近似根的基本过程;
2. 求代数方程(组)的解.
首先,我们先介绍几种近似求根有关的方法: 1. 对分法
对分法思想:将区域不断对分,判断根在某个分段内,再对该段对分,依此类推,直到满足精度为止.对分法适用于求有根区间内的单实根或奇重实根.
设)(x f 在],[b a 上连续,0)()(<⋅b f a f ,即 ()0f a >,()0f b <或()0f a <,()0f b >.则根据连续函数的介值定理,在),(b a 内至少存在一点 ξ,使()0f ξ=.
下面的方法可以求出该根:
(1) 令0()/2x a b =+,计算0()f x ;
(2) 若0()0f x =,则0x 是()0f x =的根,停止计算,输出结果0x x =.
若 0()()0f a f x ⋅<,则令1a a =,10b x =,若0()()0f a f x ⋅>,则令10a x =,1b b =;
111()/2x a b =+.……,有k a 、k b 以及相应的()/2k k k x a b =+.
(3) 若()k f x ε≤ (ε为预先给定的精度要求),退出计算,输出结果()/2k k k x a b =+; 反之,返回(1),重复(1),(2),(3).
以上方法可得到每次缩小一半的区间序列{[,]}k k a b ,在(,)k k a b 中含有方程的根. 当区间长k k b a -很小时,取其中点()/2k k k x a b =+为根的近似值,显然有
2111()/2()/(2)()/2k k k k k k x b a b a b a ξ+---≤-=-=
=-
以上公式可用于估计对分次数k .
分析以上过程不难知道,对分法的收敛速度与公比为
1
2
的等比级数相同.由于1021024=,可知大约对分10次,近似根的精度可提高三位小数.对分法的收敛速度较慢,
它常用来试探实根的分布区间,或求根的近似值. 2. 迭代法
a) 松弛法:由方程()0f x =构造一个等价方程
()x x φ=.
则迭代方程是:
1(1)()k k k k k x x x ωωφ+=-+,1/(1'())k k x ωφ=-,其中'()1x φ≠.
松弛法的加速效果是明显的 (见附录4),甚至不收敛的迭代函数经加速后也能获得收敛.
b) Altken 方法:
松弛法要先计算'()k x φ,在使用中有时不方便,为此发展出以下的 Altken 公式:
(1)
()k k x x φ= ;
(2)(1)()k k x x φ=;
(2)(2)(1)2(2)(1)
1()/(2)k k k k k k k x x x x x x x +=---+, ,2,1,0=k
这就是Altken 公式,它的加速效果也是十分明显的,它同样可使不收敛的迭代格式获得收敛(见附录5).
3. 牛顿(Newton)法(牛顿切线法)
()0f x =是非线性方程
其迭代公式为:
1(()/'())k k k k x x f x f x +=- ,2,1,0=k
即为牛顿法公式.
牛顿法的缺点是:(1)对重根收敛很慢;(2)对初值0x 要求较严,要求0x 相当接近真值
*x .
因此,常用其他方法确定初值0x ,再用牛顿法提高精度. 以下是本实验中的几个具体的实验 具体实验1:对分法
先作图观察方程:3310x x -+=的实根的分布区间,再利用对分法在这些区间上分别求出根的近似值.程序如下: function [y,p]=erfen()
clc, x=[];a=[];b=[]; a(1)=1;b(1)=2; i=1;x(i)=(a(i)+b(i))/2; e=abs(f(x(i))); ezplot('x^3-3*x+1',[a(1),b(1)]);hold on, plot([a(i),b(i)],[0,0]) while e>10^(-5)
plot([a(i),a(i)],[0,100],[x(i) x(i)],[0 100],[b(i) b(i)],[0 100]),pause(0.5) if f(a(i))*f(x(i))<0
a(i+1)=a(i);b(i+1)=x(i);x(i+1)=(a(i+1)+b(i+1))/2; else
a(i+1)=x(i);b(i+1)=b(i);x(i+1)=(a(i+1)+b(i+1))/2; end
e=abs(f(x(i)));i=i+1; end
y=x(i);p=[a;x;b]' function u=f(x) u=x^3-3*x+1; end end
图形如下:
结果为:1.5321