拟牛顿法求解非线性方程组

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5-非线性方程组的数值解法及最优化方法

5-非线性方程组的数值解法及最优化方法
然后通过各种下降法或优化算法求出模函数的极小值点,此 极小值点即为非线性方程组的一组解。
非线性方程组的数值解法
不动点迭代法:根据非线性方程求根的迭代法,将方程组改 写为如下等价方程组
xi i x1, x2,, xn , i 1,2,, n
构造迭代公式
xik 1 i x1k , x2k ,, xnk , i 1,2,, n
非线性方程组的数值解法
若对任意A Cmn 都有一个实数 A 与之对应,且满足:
(1)非负性:当 A O 时, A 0 ;当A O 时,A 0;
(2)齐次性:对任何 C ,A A ;
(3)三角不等式:对任意 A, B C nn ,都有A B A B ;
(4)相容性:对任意A, B C nn ,都有 AB A B ,


18
(0.2325670051,0.0564515197)
19
(0.2325670051,0.0564515197)
max
1 i 2
xik
xik
1
0.2250 0.0546679688 0.0138638640 0.0032704648 0.0008430541 0.0001985303 0.0000519694 0.0000122370 0.0000032485 0.0000007649
10-9
非线性方程组的数值解法
练习题:用牛顿迭代法求解方程组
取 X 0 1.6,1.2T
xx1122
x22 x22
4 1
结果:1.5811,1.2247
非线性方程组的数值解法
应用经过海底一次反射到达水听器阵的特征声线传播时间, 来反演海底参数。假设水中和沉积层声速都是恒定的,海底 沉积层上界面水平,下界面倾斜。特征声线由水中声源出发 折射进入沉积层,经过沉积层的下界面反射后,再折射进入 水中,由水中水听器阵接收。特征声线的传播时间为声线在 水中和沉积层中的传播时间之和。 三维坐标关系如图所示:

broyden 法 -回复

broyden 法 -回复

broyden 法-回复关于Broyden法的原理和应用。

Broyden法是一种迭代法,用于求解非线性方程组的数值解。

它是通过近似逆Jacobi矩阵的方法,在每一次迭代中更新Jacobi矩阵的逆矩阵,从而更新模型中的解向量。

该方法被广泛应用于各个领域,包括数学建模、物理学、工程学等。

Broyden法的原理是基于牛顿法和拟牛顿法的思想。

在牛顿法中,我们通过不断迭代求解线性化的方程组来逼近方程的解。

拟牛顿法则是通过近似Hessian矩阵的逆矩阵来更新解向量。

Broyden法则是基于拟牛顿法,但使用Jacobi矩阵的逆矩阵(即Broyden矩阵)来更新解向量。

假设我们要求解的非线性方程组为F(x) = 0,其中x为未知量向量,F(x)为方程组的函数向量。

初始解向量x0可以通过任意方法选择。

使用Broyden法求解该方程组的过程如下:1. 初始化:选择初始解向量x0和对应的函数向量F(x0),并计算初始Jacobi矩阵的逆矩阵B0。

2. 迭代计算:对于每一次迭代k,假设我们已经有了解向量xk和对应的函数向量F(xk)。

我们首先计算增量向量dk,使得F(xk+dk) = 0。

具体计算方法为:dk = -Bk * F(xk)。

其中Bk为Jacobi矩阵的逆矩阵。

3. 更新解向量:通过计算得到的增量向量dk更新解向量xk+1 = xk + dk。

4. 更新Jacobi矩阵的逆矩阵:通过计算得到的解向量增量dk和函数向量增量dF = F(xk+1) - F(xk)来更新Jacobi矩阵的逆矩阵Bk+1 = Bk + (dF - Bk * dk) * dk' / (dk' * dk)。

5. 判断停止条件:如果满足停止条件(如收敛到某个精度要求或达到最大迭代次数),则停止迭代。

否则,回到步骤2。

Broyden法的优点在于它的收敛速度相对较快,同时也不需要计算Hessian矩阵的逆矩阵。

这使得Broyden法在求解大型非线性方程组时非常适用。

数值分析中的非线性方程求解与优化

数值分析中的非线性方程求解与优化

数值分析中的非线性方程求解与优化在数值分析领域中,非线性方程求解是一个重要的问题。

许多实际问题都可以被建模为非线性方程,而求解这些方程对于解决实际问题具有重要意义。

本文将介绍非线性方程求解的基本概念、方法和优化技术。

一、非线性方程求解的概念非线性方程是指方程中包含非线性项的方程。

与线性方程不同,非线性方程的解不再是一条直线,而是一条曲线或曲面。

非线性方程的求解是寻找方程中满足特定条件的变量值或函数的过程。

二、非线性方程求解的方法1. 迭代法迭代法是解决非线性方程求解问题中常用的方法。

迭代法的基本思想是通过不断逼近方程的解,使得迭代序列逐步收敛于方程的解。

常见的迭代法包括牛顿迭代法、割线法和弦截法等。

以牛顿迭代法为例,假设要求解方程f(x) = 0,首先选择一个初始估计值x0,然后通过迭代公式进行迭代计算直到满足收敛条件。

迭代公式为:xn+1 = xn - f(xn)/f'(xn),其中f'(xn)表示f(x)在xn处的导数。

2. 区间划分法区间划分法是通过将求解区间划分为若干个子区间,然后在每个子区间内搜索方程的解。

这种方法常用于求解具有多个解的非线性方程。

一般可以使用二分法、割线法和弦截法等算法进行区间划分和求解。

3. 优化技术优化技术常用于求解非线性方程的最优解。

在数值分析中,优化问题可以理解为寻找使得目标函数达到最大或最小值的变量值。

常用的优化算法包括梯度下降法、拟牛顿法和粒子群算法等。

这些算法通过迭代过程不断调整变量值,使得目标函数逐渐趋于最优解。

三、非线性方程求解与优化的应用非线性方程求解和优化技术在实际问题中具有广泛的应用。

以下是一些应用领域的例子:1. 工程领域:在工程设计中,需要求解非线性方程以确定优化的设计参数。

例如,在机械设计中,可以通过求解非线性方程来确定零件的几何尺寸和运动轨迹。

2. 金融领域:在金融衍生品定价和风险管理中,需要求解非线性方程来估计资产价格和风险敞口。

数据科学中的最优化方法

数据科学中的最优化方法

数据科学中的最优化方法在数据科学领域,最优化方法是一种重要的数学工具,用于解决各种问题,如参数估计、模型选择、特征选择等。

最优化方法的目标是找到使得目标函数取得最大或最小值的变量取值。

本文将介绍几种常用的最优化方法,并探讨它们在数据科学中的应用。

一、梯度下降法梯度下降法是一种常用的优化算法,它通过迭代的方式逐步优化目标函数。

其基本思想是沿着目标函数的负梯度方向进行搜索,直到找到最优解。

梯度下降法有多种变体,如批量梯度下降法、随机梯度下降法和小批量梯度下降法等。

在数据科学中,梯度下降法广泛应用于模型参数的估计。

例如,在线性回归中,我们可以使用梯度下降法来估计回归系数,使得模型的预测误差最小化。

此外,梯度下降法还可以用于神经网络的训练、支持向量机的优化等。

二、牛顿法牛顿法是一种迭代的优化算法,它通过近似目标函数的二阶导数来更新变量的取值。

牛顿法的基本思想是通过二次近似来逼近目标函数,并求得使得二次近似函数取得最小值的变量取值。

牛顿法的收敛速度较快,但计算复杂度较高。

在数据科学中,牛顿法常用于解决非线性优化问题。

例如,在逻辑回归中,我们可以使用牛顿法来估计模型的参数,以最大化似然函数。

此外,牛顿法还可以用于求解无约束优化问题、非线性方程组的求解等。

三、拟牛顿法拟牛顿法是一种改进的牛顿法,它通过近似目标函数的梯度来更新变量的取值。

拟牛顿法的基本思想是通过一系列的迭代步骤来逼近目标函数,并求得最优解。

拟牛顿法的计算复杂度较低,收敛速度较快。

在数据科学中,拟牛顿法常用于解决大规模优化问题。

例如,在深度学习中,我们可以使用拟牛顿法来训练神经网络,以最小化损失函数。

此外,拟牛顿法还可以用于求解约束优化问题、非线性方程组的求解等。

四、遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,它通过模拟生物进化的过程来求解最优解。

遗传算法的基本思想是通过选择、交叉和变异等操作来不断改进种群的适应度,并逐步逼近最优解。

遗传算法具有全局搜索能力,但计算复杂度较高。

第六章 非线性方程(组)的求解

第六章  非线性方程(组)的求解

* * 又当 n 充 分 大[ 以 a ,b 后 ] , (x ,x ), 于是 m 为偶数 n n 时, x [ a ,b ],f (x ) 0 ,不 变 号 了 ! n n
2)二分法线性收敛,收敛因子为1/2。
* x x n 1 1 * 1 * x x ( x a ) ( x x ), . n n 1 n 1 n 1 * 2 2 x x2 n 1
f (x) m(x x*)m1h(x) h(x) g(x) 1 (x x*)g(x),h(x*) 0, m f (x) (x) x x 1 (x-x* )g(x) / h(x), f (x) m (x*) 1 1 , (x*) 1 1 1 , m m 牛顿迭代线性收敛,且 随 m的增加收敛性越来越差 。 重根时的改进:

定理一的条件太强,不便于实际应用。下面给出一个局部 收敛定理。
由迭代( 6 -1 -1 ) 产产生的 x 均收 数 敛收敛 n * 1 x x x x n n n 1 1 L n L * 或 x x x x n 1 L1 0
* * * 定理二 :如果 (x ) 连续 (x , ) L 1, 则 x N (x , 0 δ )
关于初值的问题: 一般来说采用试探法,但对于一些实际问题初值的选择并 不困难,它是明确的。
关于重根的问题:
* 设 x 是 f( x ) 的 m 重零 m 点 1) , 此 (时 * m * f( x ) ( x x ) g ( x ), g ( x ) 0 , 1 * m 1 * f ( x ) m ( x x ) [ g ( x ) ( x x ) g ( x )], m
称算法(6-1-1)为牛顿迭代法。 f (x) 证明:令 (x) x ,则 xN (x*), f (x) 0 x (x) f (x) (x) f *) 0 (x) 1 f ( x ), ( x ,牛顿迭代收敛 2 [ f (x)] () * * 又 xn1 x (xn) (x ) (xn x*)2; 2 xn1 x* () c,至少二阶收敛。 2 2 (x x*)

matlab求解非线性方程组

matlab求解非线性方程组

非线性方程组求解1.mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根function [r,n]=mulStablePoint(F,x0,eps)%非线性方程组:f%初始解:a%解的精度:eps%求得的一组解:r%迭代步数:nif nargin==2eps=1.0e-6;endx0 = transpose(x0);n=1;tol=1;while tol>epsr= subs(F,findsym(F),x0); %迭代公式tol=norm(r-x0); %注意矩阵的误差求法,norm为矩阵的欧几里德范数n=n+1;x0=r;if(n>100000) %迭代步数控制disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endend2.mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根function [r,n]=mulNewton(F,x0,eps)if nargin==2eps=1.0e-4;endx0 = transpose(x0);Fx = subs(F,findsym(F),x0);var = findsym(F);dF = Jacobian(F,var);dFx = subs(dF,findsym(dF),x0);r=x0-inv(dFx)*Fx;n=1;tol=1;while tol>epsx0=r;Fx = subs(F,findsym(F),x0);dFx = subs(dF,findsym(dF),x0);r=x0-inv(dFx)*Fx; %核心迭代公式tol=norm(r-x0);n=n+1;if(n>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endend3.mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根function [r,m]=mulDiscNewton(F,x0,h,eps)format long;if nargin==3eps=1.0e-8;endn = length(x0);fx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h(i);endr=transpose(x0)-inv(J)*fx;m=1;tol=1;while tol>epsxs=r;fx = subs(F,findsym(F),xs);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = xs;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h(i);endr=xs-inv(J)*fx; %核心迭代公式tol=norm(r-xs);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;4.mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根function [r,m]=mulMix(F,x0,h,l,eps)if nargin==4eps=1.0e-4;endn = length(x0);J = zeros(n,n);Fx = subs(F,findsym(F),x0);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-Fx)/h(i);endD = diag(diag(J));C =D - J;inD = inv(D);H = inD*C;Hm = eye(n,n);for i=1:l-1Hm = Hm + power(H,i);enddr = Hm*inD*Fx;r = transpose(x0)-dr; m=1;tol=1;while tol>epsx0=r;Fx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-Fx)/h(i);endD = diag(diag(J));C =D - J;inD = inv(D);H = inD*C;Hm = eye(n,n);for i=1:l-1Hm = Hm + power(H,i);enddr = Hm*inD*Fx;r = x0-dr; %核心迭代公式tol=norm(r-x0);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endend5.mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根function [r,m]=mulNewtonSOR(F,x0,w,h,l,eps)if nargin==5eps=1.0e-4;endn = length(x0);J = zeros(n,n);Fx = subs(F,findsym(F),x0);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-Fx)/h(i);endD = diag(diag(J));L = -tril(J-D);U = -triu(J-D);inD = inv(D-w*L);H = inD*(D - w*D+w*L);;Hm = eye(n,n);for i=1:l-1Hm = Hm + power(H,i);enddr = w*Hm*inD*Fx;r = transpose(x0)-dr;m=1;tol=1;while tol>epsx0=r;Fx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-Fx)/h(i);endD = diag(diag(J));L = -tril(J-D);U = -triu(J-D);inD = inv(D-w*L);H = inD*(D - w*D+w*L);;Hm = eye(n,n);for i=1:l-1Hm = Hm + power(H,i);enddr = w*Hm*inD*Fx;r = x0-dr; %核心迭代公式tol=norm(r-x0);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endend6.mulDNewton用牛顿下山法求非线性方程组的一个根function [r,m]=mulDNewton(F,x0,eps)%非线性方程组:F%初始解:x0%解的精度:eps%求得的一组解:r%迭代步数:nif nargin==2eps=1.0e-4;endx0 = transpose(x0);dF = Jacobian(F);m=1;tol=1;while tol>epsttol=1;w=1;Fx = subs(F,findsym(F),x0);dFx = subs(dF,findsym(dF),x0);F1=norm(Fx);while ttol>=0 %下面的循环是选取下山因子w的过程r=x0-w*inv(dFx)*Fx; %核心的迭代公式Fr = subs(F,findsym(F),r);ttol=norm(Fr)-F1;w=w/2;endtol=norm(r-x0);m=m+1;x0=r;if(m>100000) %迭代步数控制disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endend7.mulGXF1用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根function [r,m]=mulGXF1(F,x0,x1,eps)format long;if nargin==3eps=1.0e-4;endx0 = transpose(x0);x1 = transpose(x1);n = length(x0);fx = subs(F,findsym(F),x0);fx1 = subs(F,findsym(F),x1);h = x0 - x1;J = zeros(n,n);for i=1:nxt = x1;xt(i) = x0(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-fx1)/h(i);endr=x1-inv(J)*fx1;m=1;tol=1;while tol>epsx0 = x1;x1 = r;fx = subs(F,findsym(F),x0);fx1 = subs(F,findsym(F),x1);h = x0 - x1;J = zeros(n,n);for i=1:nxt = x1;xt(i) = x0(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-fx1)/h(i);endr=x1-inv(J)*fx1;tol=norm(r-x1);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;8.mulGXF2用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根function [r,m]=mulGXF2(F,x0,x1,eps)format long;if nargin==3eps=1.0e-4;endx0 = transpose(x0);x1 = transpose(x1);n = length(x0);fx = subs(F,findsym(F),x0);fx1 = subs(F,findsym(F),x1);h = x0 - x1;J = zeros(n,n);xt = x1;xt(1) = x0(1);J(:,1) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),x1))/h(1);for i=2:nxt = x1;xt(1:i) = x0(1:i);xt_m = x1;xt_m(1:i-1) = x0(1:i-1);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),xt_m))/h(i);endr=x1-inv(J)*fx1;m=1;tol=1;while tol>epsx0 = x1;x1 = r;fx = subs(F,findsym(F),x0);fx1 = subs(F,findsym(F),x1);h = x0 - x1;J = zeros(n,n);xt = x1;xt(1) = x0(1);J(:,1) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),x1))/h(1);for i=2:nxt = x1;xt(1:i) = x0(1:i);xt_m = x1;xt_m(1:i-1) = x0(1:i-1);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),xt_m))/h(i);endr=x1-inv(J)*fx1;tol=norm(r-x1);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;9.mulVNewton用拟牛顿法求非线性方程组的一组解function [r,m]=mulVNewton(F,x0,A,eps)%方程组:F%方程组的初始解:x0% 初始A矩阵:A%解的精度:eps%求得的一组解:r%迭代步数:mif nargin==2A=eye(length(x0)); %A取为单位阵eps=1.0e-4;elseif nargin==3eps=1.0e-4;endendx0 = transpose(x0);Fx = subs(F, findsym(F),x0);r=x0-A\Fx;m=1;tol=1;while tol>epsx0=r;Fx = subs(F, findsym(F),x0);r=x0-A\Fx;y=r-x0;Fr = subs(F, findsym(F),r);z= Fr-Fx;A1=A+(z-A*y)*transpose(y)/norm(y); %调整A A=A1;m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endtol=norm(r-x0);end10.mulRank1用对称秩1算法求非线性方程组的一个根function [r,n]=mulRank1(F,x0,A,eps)if nargin==2l = length(x0);A=eye(l); %A取为单位阵eps=1.0e-4;elseif nargin==3eps=1.0e-4;endendfx = subs(F,findsym(F),x0);r=transpose(x0)-inv(A)*fx;n=1;tol=1;while tol>epsx0=r;fx = subs(F,findsym(F),x0);r=x0-inv(A)*fx;y=r-x0;fr = subs(F,findsym(F),r);z = fr-fx;A1=A+ fr *transpose(fr)/(transpose(fr)*y); %调整A A=A1;n=n+1;if(n>100000) %迭代步数控制disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endtol=norm(r-x0);end11.mulDFP用D-F-P算法求非线性方程组的一组解function [r,n]=mulDFP(F,x0,A,eps)if nargin==2l = length(x0);B=eye(l); %A取为单位阵eps=1.0e-4;elseif nargin==3eps=1.0e-4;endendfx = subs(F,findsym(F),x0);r=transpose(x0)-B*fx;n=1;tol=1;while tol>epsx0=r;fx = subs(F,findsym(F),x0);r=x0-B*fx;y=r-x0;fr = subs(F,findsym(F),r);z = fr-fx;B1=B+ y*y'/(y'*z)-B*z*z'*B/(z'*B*z); %调整AB=B1;n=n+1;if(n>100000) %迭代步数控制disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endtol=norm(r-x0);end12.mulBFS用B-F-S算法求非线性方程组的一个根function [r,n]=mulBFS(F,x0,B,eps)if nargin==2l = length(x0);B=eye(l); %B取为单位阵eps=1.0e-4;elseif nargin==3eps=1.0e-4;endendfx = subs(F,findsym(F),x0);r=transpose(x0)-B*fx;n=1;tol=1;while tol>epsx0=r;fx = subs(F,findsym(F),x0);r=x0-B*fx;y=r-x0;fr = subs(F,findsym(F),r);z = fr-fx;u = 1 + z'*B*z/(y'*z);B1= B+ (u*y*y'-B*z*y'-y*z'*B)/(y'*z); %调整B B=B1;n=n+1;if(n>100000) %迭代步数控制disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endtol=norm(r-x0);end13.mulNumYT用数值延拓法求非线性方程组的一组解function [r,m]=mulNumYT(F,x0,h,N,eps)format long;if nargin==4eps=1.0e-8;endn = length(x0);fx0 = subs(F,findsym(F),x0);x0 = transpose(x0);J = zeros(n,n);for k=0:N-1fx = subs(F,findsym(F),x0);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h(i);endinJ = inv(J);r=x0-inJ*(fx-(1-k/N)*fx0);x0 = r;endm=1;tol=1;while tol>epsxs=r;fx = subs(F,findsym(F),xs);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = xs;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h(i);endr=xs-inv(J)*fx; %核心迭代公式tol=norm(r-xs);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;14.DiffParam1用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解function r=DiffParam1(F,x0,h,N)%非线性方程组:f%初始解:x0%数值微分增量步大小:h%雅可比迭代参量:l%解的精度:eps%求得的一组解:r%迭代步数:nx0 = transpose(x0);n = length(x0);ht = 1/N;Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);for k=1:NFx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-Fx)/h(i);endinJ = inv(J);r = x0 - ht*inJ*Fx0;x0 = r;end15.DiffParam2用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解function r=DiffParam2(F,x0,h,N)%非线性方程组:f%初始解:x0%数值微分增量步大小:h%雅可比迭代参量:l%解的精度:eps%求得的一组解:r%迭代步数:nx0 = transpose(x0);n = length(x0);ht = 1/N;Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nxt = x0;xt(i) = xt(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-Fx0)/h(i);endinJ = inv(J);x1 = x0 - ht*inJ*Fx0;for k=1:Nx2 = x1 + (x1-x0)/2;Fx2 = subs(F,findsym(F),x2);J = zeros(n,n);for i=1:nxt = x2;xt(i) = xt(i)+h(i);J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-Fx2)/h(i);endinJ = inv(J);r = x1 - ht*inJ*Fx0;x0 = x1;x1 = r;end16.mulFastDown用最速下降法求非线性方程组的一组解function [r,m]=mulFastDown(F,x0,h,eps)format long;if nargin==3eps=1.0e-8;endn = length(x0);x0 = transpose(x0);m=1;tol=1;while tol>epsfx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h;J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h;endlamda = fx/sum(diag(transpose(J)*J));r=x0-J*lamda; %核心迭代公式fr = subs(F,findsym(F),r);tol=dot(fr,fr);x0 = r;m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;17.mulGSND用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解function [r,m]=mulGSND(F,x0,h,eps)format long;if nargin==3eps=1.0e-8;endn = length(x0);x0 = transpose(x0);m=1;tol=1;while tol>epsfx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h;J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h;endDF = inv(transpose(J)*J)*transpose(J);r=x0-DF*fx; %核心迭代公式tol=norm(r-x0);x0 = r;m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;18.mulConj用共轭梯度法求非线性方程组的一组解function [r,m]=mulConj(F,x0,h,eps)format long;if nargin==3eps=1.0e-6;endn = length(x0);x0 = transpose(x0);fx0 = subs(F,findsym(F),x0);p0 = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)*(1+h);p0(:,i) = -(subs(F,findsym(F),x1)-fx0)/h;endm=1;tol=1;while tol>epsfx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h;J(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fx)/h;endlamda = fx/sum(diag(transpose(J)*J));r=x0+p0*lamda; %核心迭代公式fr = subs(F,findsym(F),r);Jnext = zeros(n,n);for i=1:nx1 = r;x1(i) = x1(i)+h;Jnext(:,i) = (subs(F,findsym(F),x1)-fr)/h;endabs1 = transpose(Jnext)*Jnext;abs2 = transpose(J)*J;v = abs1/abs2;if (abs(det(v)) < 1)p1 = -Jnext+p0*v;elsep1 = -Jnext;endtol=norm(r-x0);p0 = p1;x0 = r;m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制 disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;19.mulDamp用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解function [r,m]=mulDamp(F,x0,h,u,v,eps)format long;if nargin==5eps=1.0e-6;endFI = transpose(F)*F/2;n = length(x0);x0 = transpose(x0);m=1;tol=1;while tol>epsj = 0;fx = subs(F,findsym(F),x0);J = zeros(n,n);for i=1:nx1 = x0;x1(i) = x1(i)+h;afx = subs(F,findsym(F),x1);J(:,i) = (afx-fx)/h;endFIx = subs(FI,findsym(FI),x0);for i=1:nx2 = x0;x2(i) = x2(i)+h;gradFI(i,1) = (subs(FI,findsym(FI),x2)-FIx)/h;ends=0;while s==0A = transpose(J)*J+u*eye(n,n);p = -A\gradFI;r = x0 + p;FIr = subs(FI,findsym(FI),r);if FIr<FIxif j == 0u = u/v;j = 1;elses=1;endelseu = u*v;j = 1;if norm(r-x0)<epss=1;endendendx0 = r;tol = norm(p);m=m+1;if(m>100000) %迭代步数控制disp('迭代步数太多,可能不收敛!');return;endendformat short;。

非线性方程组数值解法课件

非线性方程组数值解法课件
非线性方程组数值 解法课件
目 录
• 非线性方程组概述 • 迭代法求解非线性方程组 • 牛顿法求解非线性方程组 • 拟牛顿法求解非线性方程组 • 非线性方程组数值解法的应用
01
非线性方程组概述
非线性方程组的定义与分类
定义
非线性方程组是由多个非线性方 程组成的数学模型,描述了多个 变量之间的关系。
在工程问题中的应用
航空航天工程
土木工程
非线性方程组数值解法用于设计和优 化飞行器、卫星和火箭的结构和性能。
在建筑设计、桥梁和高层建筑的结构 分析中,非线性方程组数值解法用于 模拟结构的承载能力和稳定性。
机械工程
在机械设计中,非线性方程组数值解 法用于分析复杂机械系统的动力学特 性和稳定性。
在金融问题中的应用
拟牛顿法的收敛性分析主要基于Hessian 矩阵的条件数和近似矩阵的误差界。在适 当的条件下,拟牛顿法能够保证全局收敛 性和局部超线性收敛性。
拟牛顿法的实现
总结词
拟牛顿法的具体实现可以通过不同的算法实 现,如DFP算法和BFGS算法等。
详细描述
DFP算法(Davidon-Fletcher-Powell)和 BFGS算法(Broyden-Fletcher-GoldfarbShanno)是两种常见的拟牛顿算法。它们 的主要区别在于近似矩阵的更新方式。DFP 算法采用三对角化方法更新近似矩阵,而 BFGS算法采用迭代更新的方式。在实际应 用中,BFGS算法通常比DFP算法更受欢迎, 因为它在大多数情况下都能提供更好的收敛 效果。
05
非线性方程组数值解法的 应用
在物理问题中的应用
量子力学方程
非线性方程组数值解法在 量子力学中用于描述微观 粒子的行为和相互作用。

非线性方程解决复杂的问题

非线性方程解决复杂的问题

非线性方程解决复杂的问题在数学和工程领域中,非线性方程是一类具有复杂性质的数学方程。

与线性方程不同,非线性方程中的未知量与其系数之间存在多项式因式的乘积关系。

非线性方程的求解对于解决许多复杂的实际问题具有重要意义,具有广泛的应用价值。

1. 引言非线性方程是数学中的基础概念,它在物理、化学、经济学和工程学等领域中具有重要的应用。

通过解决非线性方程,我们可以确定未知变量的取值,从而揭示问题的本质。

2. 非线性方程的定义和形式非线性方程是一种包含多项式因式的方程,其未知量与系数之间的关系呈现非线性特征。

一般而言,非线性方程可以写成如下形式:f(x) = 0其中,f(x)是一个包含变量x的函数,且f(x)不可被线性化。

3. 非线性方程的求解方法3.1 一维非线性方程求解方法对于一维非线性方程,我们可以通过迭代法、牛顿法、二分法等数值方法进行求解。

迭代法利用函数的不动点定理,通过不断迭代逼近方程的解;牛顿法则利用导数的概念,通过迭代公式逼近方程的根;二分法则利用函数值的正负性质,在一个区间内不断二分逼近方程的解。

3.2 多维非线性方程求解方法对于多维非线性方程,我们可以使用牛顿法、拟牛顿法、仿射尺度法等迭代方法进行求解。

这些方法利用多元函数的导数或近似导数信息,通过不断迭代逼近方程组的解。

4. 非线性方程的应用领域非线性方程的求解在许多领域中具有广泛的应用,如图像处理、信号处理、网络分析和优化问题等。

其中,图像处理中的边缘检测、特征提取和图像重建等问题常涉及非线性方程的求解;信号处理中的滤波器设计和信号重构等问题也常需要解决非线性方程;在网络分析中,寻找网络结构和预测节点行为也常通过求解非线性方程实现。

5. 非线性方程的挑战和发展趋势非线性方程的求解通常面临着收敛速度慢、收敛精度低等问题。

为了克服这些挑战,研究者们提出了许多改进的算法和技术。

例如,混沌搜索算法、粒子群优化算法和遗传算法等启发式算法被广泛用于求解非线性方程。

非线性代数方程(组)的解法

非线性代数方程(组)的解法

06
应用举例与算法实现
应用举例
经济学
非线性方程组在经济学中广泛应用于描述市场均衡、消费者行为等问题。例如,求解供需平衡价格时,可以通过构建 非线性方程组来表示供给和需求函数,进而求解市场均衡价格。
工程学
在机械、电子等工程领域,非线性方程组常用于描述系统的动态行为。例如,在控制系统中,通过建立非线性状态方 程来描述系统的状态变化,可以求解系统的稳定性、响应特性等问题。
拟牛顿法是对牛顿法的改进,通过近 似计算雅可比矩阵或其逆矩阵来减少 计算量。常见的拟牛顿法有BFGS方 法、DFP方法等。程序设计时,需要 实现拟牛顿法的迭代过程,包括选择 合适的拟牛顿公式、更新近似矩阵等 步骤。
信赖域方法
信赖域方法是一种全局收敛的非线性 方程组求解算法,其基本思想是在每 次迭代中构造一个信赖域,然后在该 区域内寻找使目标函数充分下降的试 探步。程序设计时,需要实现信赖域 方法的迭代过程,包括构造信赖域、 求解子问题、更新信赖域半径等步骤 。
04
解析解法分离变量法源自01 适用于可将方程中的变量分离为两个或多个独立 函数的情况。
02 通过将方程两边同时积分,得到各变量的通解。 03 需要注意积分常数的确定,以及解的合理性验证。
行波法
01
适用于可化为行波形式的非线性方程。
02
通过引入行波变换,将原方程化为关于行波参数的常微分方 程。
03
步骤
1. 选定适当的坐标轴,将方程的变量表 示为坐标轴上的点。
等倾线法
定义:等倾线法是一种通过绘 制等倾线(即斜率相等的线) ,从而找出方程解的方法。
步骤
1. 将方程转化为斜率形式, 即 y' = f(x, y)。
3. 通过观察等倾线的交点、 切线等性质,可以判断方程 的解的存在性、唯一性等。

牛顿梯度算法

牛顿梯度算法

牛顿梯度算法摘要:1.牛顿梯度算法简介2.牛顿梯度算法的基本原理3.牛顿梯度算法的应用场景4.牛顿梯度算法的优缺点5.牛顿梯度算法的改进与扩展正文:一、牛顿梯度算法简介牛顿梯度算法(Newton"s Method)是一种求解非线性方程组或优化问题的数值方法。

该方法以其发明者艾萨克·牛顿命名,起源于17世纪。

它通过迭代更新变量,使目标函数值逐步逼近零,从而求解问题。

二、牛顿梯度算法的基本原理牛顿梯度算法的基本思想是利用目标函数的梯度信息,沿着梯度的反方向进行迭代搜索。

在每个迭代步骤中,计算目标函数的梯度,然后乘以一个步长因子,得到更新方向。

接着,在更新方向上计算一步长,将变量更新到新的值。

这个过程持续进行,直到达到预设的迭代次数或满足收敛条件。

三、牛顿梯度算法的应用场景1.非线性方程求解:牛顿梯度算法可以用于求解非线性方程组,例如非线性回归、非线性优化等问题。

2.函数优化:牛顿梯度算法广泛应用于优化领域,如求解无约束优化问题、带约束优化问题等。

3.机器学习:在机器学习中,牛顿梯度算法常用于优化损失函数,例如在神经网络、支持向量机等算法中。

四、牛顿梯度算法的优缺点优点:1.牛顿梯度算法具有较快的收敛速度,尤其在问题规模较小的情况下。

2.适用于非线性问题,能够很好地应对复杂场景。

缺点:1.计算梯度较为复杂,对计算机性能要求较高。

2.容易陷入局部极小值或鞍点。

3.对初始值敏感,选择不当可能导致不收敛或收敛速度慢。

五、牛顿梯度算法的改进与扩展1.拟牛顿法(Quasi-Newton Method):通过使用一阶导数信息近似二阶导数,减少计算梯度的复杂度。

2.牛顿法结合其他优化算法:如牛顿法与遗传算法、粒子群优化算法等结合,提高收敛速度和全局搜索能力。

3.初始值选取策略:通过研究初始值对收敛速度和收敛性的影响,指导实际应用中初始值的选择。

总之,牛顿梯度算法是一种广泛应用于非线性问题和优化领域的数值方法。

最优化算法(牛顿、拟牛顿、梯度下降)

最优化算法(牛顿、拟牛顿、梯度下降)

最优化算法(⽜顿、拟⽜顿、梯度下降)1、⽜顿法 ⽜顿法是⼀种在实数域和复数域上近似求解⽅程的⽅法。

⽅法使⽤函数f (x)的泰勒级数的前⾯⼏项来寻找⽅程f (x) = 0的根。

⽜顿法最⼤的特点就在于它的收敛速度很快。

具体步骤: ⾸先,选择⼀个接近函数f (x)零点的x0,计算相应的f (x0) 和切线斜率f ' (x0)(这⾥f ' 表⽰函数f 的导数)。

然后我们计算穿过点(x0, f (x0)) 并且斜率为f '(x0)的直线和x 轴的交点的x坐标,也就是求如下⽅程的解: 我们将新求得的点的x 坐标命名为x1,通常x1会⽐x0更接近⽅程f (x) = 0的解。

因此我们现在可以利⽤x1开始下⼀轮迭代。

迭代公式可化简为如下所⽰: 已经证明,如果f ' 是连续的,并且待求的零点x是孤⽴的,那么在零点x周围存在⼀个区域,只要初始值x0位于这个邻近区域内,那么⽜顿法必定收敛。

并且,如果f ' (x)不为0, 那么⽜顿法将具有平⽅收敛的性能. 粗略的说,这意味着每迭代⼀次,⽜顿法结果的有效数字将增加⼀倍。

下图为⼀个⽜顿法执⾏过程的例⼦。

由于⽜顿法是基于当前位置的切线来确定下⼀次的位置,所以⽜顿法⼜被很形象地称为是"切线法"。

⽜顿法的搜索路径(⼆维情况)如下图所⽰: ⽜顿法搜索动态⽰例图:2、拟⽜顿法(Quasi-Newton Methods) 拟⽜顿法是求解⾮线性优化问题最有效的⽅法之⼀,于20世纪50年代由美国Argonne国家实验室的物理学家W.C.Davidon所提出来。

Davidon设计的这种算法在当时看来是⾮线性优化领域最具创造性的发明之⼀。

不久R. Fletcher和M. J. D. Powell证实了这种新的算法远⽐其他⽅法快速和可靠,使得⾮线性优化这门学科在⼀夜之间突飞猛进。

拟⽜顿法的本质思想是改善⽜顿法每次需要求解复杂的Hessian矩阵的逆矩阵的缺陷,它使⽤正定矩阵来近似Hessian矩阵的逆,从⽽简化了运算的复杂度。

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

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。

数学中的非线性规划与凸优化

数学中的非线性规划与凸优化

数学中的非线性规划与凸优化数学广泛应用于各个领域,其中非线性规划和凸优化是数学中重要且常见的概念。

非线性规划是指在给定的约束条件下,寻找一个目标函数的最优解;而凸优化是指在给定的凸约束条件下,寻找一个凸函数的最优解。

本文将分别介绍非线性规划和凸优化的基本概念、求解方法和应用领域。

一、非线性规划非线性规划是求解非线性优化问题的数学方法。

与线性规划相比,非线性规划没有线性约束条件,目标函数和约束条件都是非线性的。

非线性规划在实际问题中的应用非常广泛,比如工程设计、金融投资和生产优化等领域。

1.1 基本概念非线性规划问题可以用如下形式表示:$$\begin{align*}\text{minimize} \quad & f(\mathbf{x}) \\\text{subject to} \quad & g_i(\mathbf{x}) \leq 0, \quad i = 1,2,\ldots,m \\ & h_j(\mathbf{x}) = 0, \quad j = 1,2,\ldots,p \\\end{align*}$$其中,$f(\mathbf{x})$是目标函数,$\mathbf{x} \in\mathbb{R}^n$是优化变量,$g_i(\mathbf{x}) \leq 0$和$h_j(\mathbf{x}) = 0$是约束条件。

1.2 求解方法求解非线性规划问题的方法有很多,常用的方法包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。

这些方法都是通过迭代的方式,逐步优化目标函数,直到找到最优解或接近最优解。

1.2.1 梯度下降法梯度下降法是一种常用的求解非线性规划问题的方法。

它通过不断沿着负梯度方向更新优化变量,逐步接近最优解。

具体步骤如下:(1)初始化优化变量$\mathbf{x}^{(0)}$和学习率$\alpha$;(2)计算目标函数$f(\mathbf{x}^{(k)})$的梯度$\nablaf(\mathbf{x}^{(k)})$;(3)更新优化变量:$\mathbf{x}^{(k+1)} = \mathbf{x}^{(k)} -\alpha \nabla f(\mathbf{x}^{(k)})$;(4)重复步骤(2)和(3),直到满足终止条件。

数值分析实验报告_清华大学_非线性方程的解法

数值分析实验报告_清华大学_非线性方程的解法

非线性方程的解法实验1.算法设计与比较问题提出:非线性方程组的求解方法很多,基本的思想是线性化。

不同的方法效果如何,要靠计算的实践来分析、比较。

实验内容:考虑算法(1)牛顿法(2)拟牛顿法分别编写它们的matlab程序。

实验要求:(1)用上述方法,分别计算两个例子。

在达到精度相同的前提下,比较迭代次数、浮点运算次数和CPU时间等。

1.1程序清单为使用flops统计浮点运算次数,使用MATLAB5.3版本%f1.m原函数f1function y=f(x)y(1)=12*x(1)-x(2)^2-4*x(3)-7;y(2)=x(1)^2+10*x(2)-x(3)-8;y(3)=x(2)^3+10*x(3)-8;end%ff1.m原函数f1的雅克比矩阵function y=ff(x)y(1,:)=[12,-2*x(2),-4];y(2,:)=[2*x(1),10,-1];y(3,:)=[0,3*x(2)^2,10];end%f1.m原函数f2function y=f2(x)y(1)=3*x(1)-cos(x(2)*x(3)) -1/2;y(2)=x(1)^2-81*(x(2)+0.1)^2+sin(x(3))+1.06;y(3)=exp(-x(1)*x(2))+20*x(3)+1/3*(10*pi-3);end%ff2.m原函数f2的雅克比矩阵function y=ff2(x)y(1,:)=[3,x(3)*sin(x(2)*x(3)),x(2)*sin(x(2)*x(3))];y(2,:)=[2*x(1),-2*81*(x(2)+0.1),cos(x(3))];y(3,:)=[-x(2)*exp(-x(1)*x(2)),-x(1)*exp(-x(1)*x(2)),20]; end%牛顿法(以第一个方程组为例)clear;x0=[0,0,0]';n=10;tol=1e-6;x(:,1)=x0;i=1;u=[1,1,1]';tic;while (norm(u)>tol*norm(x(:,i))&(i<n))A=ff1(x(:,i));b=f1(x(:,i))';u=-A\b;x(:,i+1)=x(:,i)+u;i=i+1;end;x(:,i)iter=i-1t=toc%拟牛顿法(以第一个方程组为例)clear;x0=[0,0,0]';n=10;tol=1e-6;x(:,1)=x0;i=1;p=[1,1,1]';A=ff1(x(:,1));tic;while (norm(p)>tol*norm(x(:,i))&(i<n))x(:,i+1)=x(:,i)-A\f1(x(:,i))';p=x(:,i+1)-x(:,i);q=f1(x(:,i+1))'-f1(x(:,i))';A=A+(q-A*p)*p'/norm(p,2)^2;i=i+1;end;iter=i-1t=tocx(:,i)1.2运行结果1.2.1第一个方程组精确解为*T =(0.886020214719037, 0.796444775323146, 0.749479574122230)x 取最大迭代次数n=5000,相对误差限Tol=1e-6 (1)取()(0)1,1,1x T=牛顿迭代法迭代3次收敛,浮点运算次数为440,每次迭代平均浮点运算次数为147,CPU 耗时t =0(s)拟牛顿法迭代4次收敛,浮点运算次数为1048,每次迭代平均浮点运算次数为262,CPU 耗时t =0(s)(2)取()(0)000x T =,, 牛顿迭代法迭代4次收敛,浮点运算次数为510,每次迭代平均浮点运算次数为128,CPU 耗时t =1.600e-002(s)拟牛顿法迭代6次收敛,浮点运算次数为1493,每次迭代平均浮点运算次数为248,CPU 耗时t =1.50e-002(s)(3)取()(0)50,5050x T=,牛顿迭代法迭代15次收敛,浮点运算次数为2118,每次迭代平均浮点运算次数为141,CPU 耗时t =1.600e-002(s)拟牛顿法迭代338次收敛,浮点运算次数为88454,每次迭代平均浮点运算次数为262,CPU 耗时t =3.100e-002(s)1.2.2第二个方程组精确解为*T =(0.886020214719037, 0.796444775323146, 0.749479574122230)x 取最大迭代次数n=5000,相对误差限Tol=1e-6(1)取()(0)000x T=,, 牛顿迭代法迭代5次收敛,浮点运算次数为776,每次迭代平均浮点运算次数为155.2,CPU 耗时t =0(s)拟牛顿法迭代6次收敛,浮点运算次数为1635,每次迭代平均浮点运算次数为273,CPU 耗时t =0(s)(2)取()(0)888x T=,, 牛顿迭代法迭代9次收敛,浮点运算次数为1519,每次迭代平均浮点运算次数为169,CPU 耗时t =0(s)拟牛顿法迭代21次收敛,浮点运算次数为5924,每次迭代平均浮点运算次数为282,CPU 耗时t =1.600e-002(s)(3)对于离精确解更远的初值(如()(0)101010x T=,,),在计算中会出现奇异或接近奇异的矩阵,计算结果误差很大或计算根本无法进行下去。

牛顿-拉夫逊方法-概述说明以及解释

牛顿-拉夫逊方法-概述说明以及解释

牛顿-拉夫逊方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述牛顿-拉弗逊方法是一种用于求解非线性方程组的数值方法,由数学家牛顿和拉夫逊在17世纪提出。

该方法通过迭代的方式逼近非线性方程组的解,从而实现求解方程组的根的目的。

牛顿-拉夫逊方法是一种经典且广泛应用的数值计算方法,被广泛应用于科学、工程、金融等领域。

本文将对牛顿-拉夫逊方法的定义与原理、应用领域以及优缺点进行深入探讨,旨在帮助读者更好地理解并应用该方法解决实际问题。

通过学习和掌握牛顿-拉夫逊方法,读者可以更高效地解决复杂的非线性方程组,提高问题求解的准确性和精度。

1.2 文章结构:本文将首先介绍牛顿-拉夫逊方法的定义与原理,包括其数学模型和求解过程。

随后将讨论该方法在实际应用中的一些典型领域,比如优化问题、方程求解等。

接着将分析牛顿-拉夫逊方法的优缺点,探讨其在解决实际问题中的局限性和优势。

最后,将对牛顿-拉夫逊方法进行总结,并展望其在未来的应用前景,最终得出结论。

通过这些内容,读者将能够全面了解牛顿-拉夫逊方法的特点及其在科学研究和工程实践中的价值和重要性。

1.3 目的本文旨在深入探讨牛顿-拉夫逊方法,介绍其定义、原理、应用领域以及优缺点。

通过对该方法的全面分析,希望读者能够更清晰地了解牛顿-拉夫逊方法在数值计算中的重要性和实用性,进而为相关领域的研究和实践提供参考和指导。

同时,对牛顿-拉夫逊方法的展望也是本文的一个重要内容,希望能够带给读者新的启发和思考,促进该方法在未来的进一步发展和应用。

最终,通过对牛顿-拉夫逊方法的详细介绍和分析,期望能够为读者打开一扇通往数值计算领域的新视角,激发对该方法以及数值计算理论的兴趣和探索欲望。

2.正文2.1 牛顿-拉夫逊方法的定义与原理牛顿-拉夫逊方法,又称为牛顿迭代法,是一种用于求解方程的数值方法。

它是由著名的物理学家和数学家牛顿发现的一种迭代求根方法,并由拉夫逊进一步完善和推广。

在数学上,牛顿-拉夫逊方法用于求解非线性方程组的根。

非线性方程组的求解

非线性方程组的求解

非线性方程组的求解摘要:非线性方程组求解是数学教学中,数值分析课程的一个重要组成部分,作为一门学科,其研究对象是非线性方程组。

求解非线性方程组主要有两种方法:一种是传统的数学方法,如牛顿法、梯度法、共轭方向法、混沌法、BFGS 法、单纯形法等。

传统数值方法的优点是计算精度高,缺点是对初始迭代值具有敏感性,同时传统数值方法还会遇到计算函数的导数和矩阵求逆的问题,对于某些导数不存在或是导数难求的方程,传统数值方法具有一定局限性。

另一种方法是进化算法,如遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、差分进化算法等。

进化算法的优点是对函数本身没有要求,不需求导,计算速度快,但是精度不高。

关键字:非线性方程组、牛顿法、BFGS 法、记忆梯度法、Memetic 算法1: 三种牛顿法:Newton 法、简化Newton 法、修改的Newton 法【1-3】 求解非线性方程组的Newton 法是一个最基本而且十分重要的方法, 目前使用的很多有效的迭代法都是以Newton 法为基础, 或由它派生而来。

n 个变量n 个方程的非线性方程组, 其一般形式如下:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===0),...,(...0),...,(0),...,(21212211n n n n x x x f x x x f x x x f (1)式(1)中,),...,(21n i x x x f ( i=1, ⋯, n) 是定义在n 维Euclid 空间Rn 中开域 D 上 的实值函数。

若用向量记号,令:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x ...X 21,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡====)(...)()(0),...,(...0),..,(0)...,()(2121212,211X f X f X f x x x f x x x f x x x f X F nn n n n则方程组(1)也可表示为:0)(=X F(2) 其中:X ∈R n ,F ∶R n →R 0, F(X) ∈R n , R n 为赋值空间。

非线性方程组

非线性方程组

非线性方程组前言非线性方程组,顾名思义就是未知数的幂除了不是1,其他都有可能!线性方程组其实只是非常小的一类,非线性方程组才是大类!也正因此非线性方程组包含各种各样的方程形式,所以它的解和对应的求解方法不可能像线性方程组那样完美,即都是局部收敛的。

先给出一个直观的非线性方程组例子:个人对两个问题的理解:1、非线性方程组如果有解,一般都有很多解!如何理解:把方程组的解看成是各个函数图像的交点的。

我们知道非线性方程组的各个函数就都是复杂曲线、面,甚至是高纬空间里的复杂东西;线性方程组的各个函数就是最简单的直线、面!各个复杂函数图像间的相交机会很多,并且只要相交,就是多个交点(因为交线、交面里有无数的交点),也就是有多个解,可以想象,非线性方程组有多解是很平常的一件事,对于复杂的非线性函数没解才不正常!可以想象,这些解是等价的!没有说是等级更高,谁等级低一些。

都是解!因为:只要是解,它就只满足一个条件:让方程组中的各个方程=0。

所以无法用什么评判标准(比如范数)来说哪个解的等级高一些或者效果更好一些。

注意:这里的解等价和欠定线性方程组通解中的唯一极小范数解不一样!可以想象二者的区别:非线性方程组中的解都是实打实存在的;而欠定线性方程组中除了特解,其他通解中的解说存在也行,说不存在那就是因为方程条件(个数)都不够!这些是啥都行的通解和非线性方程组中实打实存在的解肯定不能比!这样的话各个非线性方程组的局部收敛性就可以理解,即:空间中有很多解时,我每次只能找一个,那我找谁?找离我出发点最近的那个解呗。

所以不同的出发点,就有可能找到不同的解,这就是局部收敛性。

意思是:每个方程中把所有和有关的用一个变量代替,所有有关的用一个变量代替,即方程1中用:,但是很明显方程2的第一项两个变量相乘,没法用变量代替,并且,即使在方程2中能代替,那么就会有和,这样总未知数变成4个而方程只有2个,还是解不了。

所以,非线性方程组不可能用简单的线性变量代换来解。

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}
}
d=a[n*n-1];
if (fabs(d)+1.0==1.0) { free(js); return(0); }
b[n-1]=b[n-1]/d;
for (i=n-2;i>=0;i--)
{
}
beta=1.0;
for (i=0; i<=n-1; i++) beta=beta-b[i];
if (fabs(beta)+1.0==1.0)
{
printf("Beta=0. 程序工作失败!\n");
x[j]=z;
}
if (gauss(n,a,b) == 0)
{
printf("系数矩阵奇异,Gauss消去法失败!\n");
free(a); free(b); free(y); return;
void (*f)(double [],double []);
{
int i,j,k=0;
double am, z, beta, d;
double t=0.1, h=0.1;
double *a, *b, *y;
int gauss(int,double [],double []);
a[is*n+j]=t;
}
t=b[k]; b[k]=b[is]; b[is]=t;
}
d=a[k*n+k];
for (j=k+1;j<=n-1;j++) a[k*n+j]=a[k*n+j]/d;
//文件名 NNEWTON.C
//拟牛顿法求解非线性方程组
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
void n_newton(n, eps, x, f)//拟牛顿法
int n;
double eps, x[];
t=0.0;
for (j=i+1;j<=n-1;j++) t=t+a[i*n+j]*b[j];
b[i]=b[i]-t;
}
js[n-1]=n-1;
for (k=n-1;k>=0;k--)
if (js[k]!=k)
if (js[k]!=k)
for (i=0;i<=n-1;i++)
{
t=a[i*n+k];
a[i*n+k]=a[i*n+js[k]];
a[i*n+js[k]]=t;
}
if (am>=eps)
{
k = k + 1;
if (k > 500)
{
printf("迭代超过500次,可能不收敛!\n");
free(a); free(b); free(y); return;
free(a); free(b); free(y); return;
}
d=h/beta;
for (i=0; i<=n-1; i++) x[i]=x[i]-d*b[i];
h=t*h;
}
if (is!=k)
{
for (j=k;j<=n-1;j++)
{
t=a[k*n+j];
a[k*n+j]=a[is*n+j];
{
(*f)(x,y);
am=0.0;
for (i=0; i<=n-1; i++)
{
b[i] = y[i];
z=fabs(y[i]);
if (z>am) am=z;
a = (double *)malloc(n*n*sizeof(double));
b = (double *)malloc(n*sizeof(double));
y = (double *)malloc(n*sizeof(double));
am=1.0+eps;
while (am>=eps)
{
y[0] = x[0]*x[0] + x[1]*x[1] + x[2]*x[2] - 1.0;
y[1] = 2*x[0]*x[0] + x[1]*x[1] - 4*x[2];
y[2] = 3*x[0]*x[0] - 4*x[1] + x[2]*x[2];
}
for (j=k;j<=n-1;j++)
{
t=fabs(a[i*n+j]);
if (t>d) { d=t; js[k]=j; is=i;}
}
if (d+1.0==1.0) { free(js); return(0)"实际迭代次数为: %d\n",k);
free(a); free(b); free(y);
return;
}
int gauss(int n, double a[], double b[])//全选主元Gauss消去法
void f(double [],double []);
n_newton(3, 0.0000001, x, f);
for (k=0; k<=2; k++) printf("x(%d)=%f\n",k,x[k]);
return;
}
void f(double x[], double y[]) //计算方程组各左端函数值
}
for (j=0; j<=n-1; j++)
{
z=x[j]; x[j]=x[j]+h;
(*f)(x,y);
for (i=0; i<=n-1; i++) a[i*n+j] = y[i];
{
int *js, k, i, j, is;
double d, t;
js = (int *)malloc(n*sizeof(int));
for (k=0; k<=n-2; k++)
{
d=0.0;
for (i=k;i<=n-1;i++)
{ t=b[k]; b[k]=b[js[k]]; b[js[k]]=t; }
free(js); return(1);
}
//包含在文件NNEWTON.C中
main ()
{
int k;
double x[3] = {1.0, 1.0, 1.0};
b[k]=b[k]/d;
for (i=k+1;i<=n-1;i++)
{
for (j=k+1;j<=n-1;j++) a[i*n+j]=a[i*n+j]-a[i*n+k]*a[k*n+j];
b[i]=b[i]-a[i*n+k]*b[k];
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