解非线性方程组的数值方法
5-非线性方程组的数值解法及最优化方法
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：
非线性方程的数值解法
第7章非线性方程组的数值解法
f 1 y f 2 2 y
2 y ( 1,1 ) 2
( 1,1 )
( y 3) ( 1, 1 )
( 1, 1 )
( x 1) ( 1 , 1 ) 2
( 1,1 )
f 1 f 2 2 2[ 2 * ( 3) ( 2 ) * ( 2 )] 4 f1 f2 g10 x ( 1,1) x ( 1,1) x f 1 f 2 g 2 2[ 2 * ( 3) 2 * ( 2 )] 20 20 y y f 1 y f 2 ( 1, 1 ) ( 1, 1 )
完
f ( x0 h, y0 k ) f ( x0 , y0 ) ( h k ) f ( x0 , y0 ) x y 1 2 ( h k ) f ( x 0 , y0 ) 2! x y 1 n ( h k ) f ( x 0 , y0 ) n! x y 1 n 1 ( h k ) f ( x0 h, y0 k ) ( n 1)! x y
2
2
令
0
得 f 1 f 1 ( g10 x g 20 y ) f 1 ( g10 ( g f 1 g f 1 ) 2 ( g 10 20 10 x y f 2 g 20 x f 2 g 20 x f 2 ) f2 y f 2 2 ) ( x y
1
f 1 ( x 0 , y0 ) f ( x , y ) 2 0 0
从n到n+1的迭代格式为：
f 1 ( x n , y n ) xn 1 x n x y y f 2 ( xn , yn ) n 1 n x
各类非线性方程的解法
各类非线性方程的解法非线性方程是一类数学方程，其中包含了一个或多个非线性项。
求解非线性方程是数学研究中的重要问题之一，它在科学、工程和经济等领域具有广泛的应用。
本文将介绍几种常见的非线性方程的解法。
1. 试-and-错误法试-and-错误法是求解非线性方程的最简单方法之一。
它基于逐步尝试的思路，通过不断试验不同的数值来逼近方程的解。
这种方法的缺点在于需要反复试验，效率较低，但对于简单的方程或近似解的求解是有效的。
2. 迭代法迭代法是一种常用的数值计算方法，可以用来求解非线性方程的近似解。
它的基本思想是通过迭代计算逐步逼近方程的解。
不同的迭代方法包括牛顿迭代法、弦截法和割线法等。
这些方法都是基于线性近似的原理，通过不断迭代计算来逼近解。
迭代法的优点是可以得到较为精确的解，适用于多种类型的非线性方程。
3. 数值优化方法数值优化方法是一种求解非线性方程的高级方法，它将问题转化为优化问题，并通过优化算法来寻找方程的最优解。
常用的数值优化方法包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。
这些方法通过不断迭代调整变量的取值，以最小化目标函数，从而求解非线性方程。
数值优化方法的优点是可以处理复杂的非线性方程，并且具有较高的求解精度。
4. 特殊非线性方程的解法对于特殊的非线性方程，还可以使用特定的解法进行求解。
例如，对于二次方程可以使用公式法直接求解，对于三次方程可以使用卡尔达诺法等。
这些特殊解法适用于特定类型的非线性方程，并且具有快速和精确的求解能力。
综上所述，非线性方程的解法有试-and-错误法、迭代法、数值优化方法和特殊非线性方程的解法等。
根据具体的方程类型和求解要求，选择合适的方法进行求解，可以得到满意的结果。
第7章 非线性方程的数值解法
设 0为给定精 度要求，试确定分半次 数k 使
x* xk
ba 2k
由 于2k ， 两 边 取 对 数 ， 即 得
ba
k ln(b a) ln
ln 2
数值分析
18/47
§例1： 5.用2 二二分分法 求 法x3 4x2 10 0在[1,2]内 的 根 ，
要 求 绝 对 误 差 不 超 过1 102。 2
第七章 非线性方程的数值解法
数值分析
本章内容
§7.1 方程求根与二分法 §7.2 不动点迭代及其收敛性 §7.4 牛顿法 §7.5 弦截法
数值分析
2/47
本章要求
1. 掌握二分法基本原理，掌握二分法的算法 流程;
2. 掌握理解单点迭代的基本思想，掌握迭代 的收敛条件；
3. 掌握Newton迭代的建立及几何意义，了解 Newton迭代的收敛性；
27/47
§ 7.2 不动点迭代法及其收敛性
不动点迭代的几个重要问题： 1、迭代格式的构造； 2、初值的选取； 3、敛散性的判断；☆ 4、收敛速度的判断。
数值分析
28/47
§ 7.2 不动点迭代法及其收敛性
三.压缩映射原理（整体收敛性）
考虑方程x g( x), g( x) C[a, b], 若
则f (x)=0在[a, b]内必有一根。
二. 过程
将区间对分，判别f (x)的符号，逐步缩小有根区 间。
数值分析
14/47
§7.1.2 二分法
三. 方法
取xmid=0.5*(a+b)
若f(xmid) < (预先给定的精度)，则xmid即为根。
否则，若f (a)*f (xmid)<0，则取a1=a，b1=xmid 若f (a)*f (xmid)>0，则取a1=xmid，b1=b 此时有根区间缩小为[a1, b1]，区间长度为 b1-a1=0.5*(b-a)
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。
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方法
数值分析
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：
lim
k
xk 1
lim
k
(
xk
)
(lim k
xk
)
知α=φ(α)，即{xk}收敛于方程的根 α 。
数值分析
数值分析
迭代法的几何意义
记y1=x , y2=φ(x) , 它们交点的横坐标α即为方程的根
y
y
y1 x
( x1, x1)
y2 (x)
( x2, x2)
( x0 ,( x0 ))
p
( x1,( x1 ))
③ 当k 时， xk 收敛到 x* ？ | x * xk | | ( x*) ( xk1) | | '(ξk1) | | x * xk1 |
L | x * xk1 | ...... Lk | x * x0 | 0
数值分析
数值分析
④
|
x * xk
|
L| 1 L
xk
xk1 |
xk+1
=
φ
(xk)
得到的序列
xk
k 0
收敛于φ(x) 在[a, b]上的唯一不动点。并且有误差估
计式：
|
x
*
xk
|
lyapunov-schmidt方法
Lyapunov-Schmidt方法是一种用于非线性方程组的求解的数值方法。
它是由俄罗斯数学家Aleksandr Lyapunov和德国数学家Ernst Schmidt分别在19世纪和20世纪提出的。
这种方法在处理非线性问题时非常有效，并且在应用数学和工程领域得到了广泛的应用。
Lyapunov-Schmidt方法的核心思想是将原始的非线性方程组转化成一系列线性方程组，从而简化求解过程。
这种方法的优势在于可以通过有限步骤来逼近非线性方程组的解，从而大大提高了求解效率。
下面我们将详细介绍Lyapunov-Schmidt方法的原理和应用。
1. Lyapunov-Schmidt方法的原理Lyapunov-Schmidt方法的原理是通过引入一组正交归一的特征函数，将原始的非线性方程组转化为一系列正交归一的线性方程组。
这样一来，原始的非线性方程组就被分解成了一系列互相独立的线性方程组，从而使得求解过程变得更加简单和高效。
2. Lyapunov-Schmidt方法的应用Lyapunov-Schmidt方法在科学和工程领域有着广泛的应用。
比如在物理学中，通过Lyapunov-Schmidt方法可以求解复杂的非线性波动方程，从而对物质的运动和变形进行研究。
在工程领域，Lyapunov-Schmidt方法可以用于求解具有非线性特性的结构力学问题，如弹性体的变形和弹性波的传播等。
3. 使用案例我们以一个简单的非线性方程组为例来说明Lyapunov-Schmidt方法的求解过程。
假设我们有一个非线性方程组：f(x, y) = 0g(x, y) = 0我们希望求解这个方程组的解。
我们可以通过Lyapunov-Schmidt方法将原始的非线性方程组转化为一系列正交归一的线性方程组：Φ1(x, y) = 0λ1(Φ1x + Φ1y) = 0Φ2(x, y) = 0λ2(Φ2x + Φ2y) = 0...我们可以通过求解这一系列线性方程组来逼近原始的非线性方程组的解。
数值分析--第7章非线性方程与方程组的数值解法
k
y.
（2.4） 时序列 {xk }
收敛到
x
*.
25
再证明估计式（2.5），由（2.4）有
xk1 xk (xk )(xk1) L xk xk1 .
反复递推得
xk
1 2 k 1
0.005,
只需 k 6 ，即只要二分6次，便能达到预定的精度.
11
计算结果如表7-2.
表7 2
k
ak
0 1.0
bk
xk
1.5
1.25
1 1.25
1.375
2
1.375 1.3125
3 1.3125
1.3438
4
1.3438 1.3281
5
1.3281 1.3203
6 0.3203
对于 x *的某个近似值 x0，在曲线 y (x)上可确定 一点 P0，它以 x0为横坐标，而纵坐标则等于(x0 ) x1.
过 P0 引平行 x轴的直线，设此直线交直线 y x于点 Q1， 然后过 Q1再作平行于 y轴的直线，与曲线 y (x) 的交点
17
记作 P1，则点 P1 的横坐标为 x1 ，纵坐标则等于 (x1) x2.
（2.（2）2.5）
证明 设 x*[a, b] 是 (x)在 [a, b]上的唯一不动点， 由条件，可知 {xk }[a, b]，再由（2.4）得
xk x* (xk1)(x*)
L xk1 x* Lk x0 x*.
因(x0)
L(y1)，故L当x
f (x) 0
（1.1）
其中 x R, f (x) C[a, b], [a, b]也可以是无穷区间.
非线性方程(组)的解法
lnim(bn
an )
lim
n
2n1
(b
a)
0
lim
n
an
lim
n
bn
x
取
x
cn
1 2
(an
bn
)为
x 的近似解。
7
二分法
迭代终止准则
an - bn
即
x - cn
bn an 2
2
8
2.2一般迭代法
2.2.1 迭代法及收敛性
对于 f (x) 0 有时可以写成 x (x) 形式 如： x3 x 1 0 x 3 x 1
12
例题
例2.2.1 试用迭代法求方程 f (x) x3 x 1 0
在区间(1，2)内的实根。 解：由 x 3 x 1建立迭代关系
xk1 3 xk 1 k=0,1,2,3…… 计算结果如下:
13
例题
精确到小数点后五位
x 1.32472 1 105
2
14
例题 但如果由x x3 1建立迭代公式
xk1 xk3 1 k 1,2,...
仍取 x0 1.5，则有 x1 2.375 ，x2 12.39 显 然结果越来越大，{xk }是发散序列
15
2.3 Newton迭代法
设x*是方程f (x) = 0的根， 又x0 为x* 附近的一个值，
将f (x) 在x0 附近做泰勒展式：
f (x)
二分法
用二分法(将区间对平分)求解。
令
a1
a, b1
b, c1
1 2
(a1
b1 )
若 f (a1) f (c1) 0，则[a1, c1] 为有根区间，否 则 [c1,b1]为有根区间
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
非线性方程数值解法
对分区间法
对分法的基本思想
对分法的基本思想是在平分有根区间的 过程中，逐步缩小有根区间. 设函数f(x)在区间[a, b]上连续，且f(a) f(b)<0 ，则方程f(x)=0在(a, b)内至少有一 个根.为简便起见，假定方程f(x)=0在(a, b) 内仅有一个根.这样(a, b)为有根区间.这 时可用下面的对分法求方程f(x)=0的近似 根.
迭代法的整体收敛性
定理1 （迭代收敛定理）设(x)在[a, b]上具有一阶 导数，且 1°x[a, b] ，总有(x)[a, b] ； 2°存在0m<1，使x(a, b) ，有'(x)m 则 1°方程x=(x)在[a, b]内有且仅有一根α ，其中α 为对任意初值x0 [a, b]由迭代过程xk+1=(xk)所产生 序列的极限. m xk xk xk 1 2°有估计式
求根步骤
（1）确定所给方程存在多少个根. （2）进行根的隔离，找出每个有根区间， 有根区间内的任一点都可看成是该根的 一个近似值. （3）逐步把近似根精确化，直到足够精 确为止.
根的隔离
根的隔离
确定出若干个小区间，使每个小区间有 且仅有方程f(x)=0的一个根，这个步骤称 为根的隔离.其中每个有根小区间都称为 隔根区间.
第三章
非线性方程的数值解法
根的概念
给定方程f(x)=0，如果有α使得f(α)=0， 则称α为f(x)=0的根或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，称为f(x)=0的单根. 本章只讨论实根的求法.
非线性方程组的解法
非线性方程组的解法
非线性方程组的解法包括：
（1）近似法。
近似法是根据所给非线性方程组，使用一定的数值方法，建立非线性方程组结果的拟合曲线，以此求解非线性方程组的常用方法，目前有贝塔、拉格朗日近似法和微分近似法等。
（2）多元分割法。
多元分割法根据非线性方程组的参数和变量空间，
将整个运算范围分割成多余小区间，利用各区间中只含有一个未知变
量的简单方程组，将非线性方程组转换成多个一元方程组，再用一次法、弦截法和二分法等算法求解，最终得出整个非线性方程组的解。
（3）迭代映射法。
迭代映射法是通过给定一个初始值，然后利用迭代，反复运算，最终达到收敛点的一种方法，主要包括牛顿法、收敛法、
弦截法、松弛法和隐函数法等。
（4）最小二乘法。
最小二乘法是将非线性方程组表示为残差函数，然
后求解残差函数最小值，获得未知变量的最优解，常用于数值分析中。
（5）特征法。
特征法是采用将非线性方程组表示为线性方程组特征值
和它们关于某一特征量的关系式，利用梯度下降法，最小化残差函数，求解非线性方程组的方法。
以上是非线性方程组的解法的简单综述，它们在一定程度上增加了解决非线性方程组的效率，但并非所有情况都能使用以上求解方法。
正确使用相应的求解方法就可以有效的求解非线性方程组，以便更好的解决实际问题。
三坐标的迭代法和拟合
三坐标的迭代法和拟合三坐标的迭代法是一种用于解决非线性方程组的数值计算方法。
拟合是指通过一组离散的数据点来找到一个适合这些数据点的函数或曲线。
在三坐标的迭代法中，我们假设有一个方程组 F(x, y, z) = 0，其中 x, y, z 是未知数。
迭代法的思想是通过多次迭代逼近，找到方程组的解。
具体的迭代过程如下：1. 首先，选择一个起始点 (x0, y0, z0) 作为迭代的初始值。
2. 计算下一个迭代点 (x1, y1, z1)：x1 = φ1(x0, y0, z0)y1 = φ2(x0, y0, z0)z1 = φ3(x0, y0, z0)其中φ1, φ2, φ3 是三个迭代函数，根据具体问题来确定。
3. 重复步骤2，不断计算下一个迭代点，直到满足停止准则。
停止准则通常有两种：一是迭代次数达到预设值，二是两次迭代的解之差小于某个预设的阈值。
三坐标的迭代法的有效性和收敛性需要根据具体的方程组和迭代函数来分析。
对于简单的问题，迭代法能够比较快速地收敛到解，但对于复杂的系统，可能需要更多的迭代次数才能收敛。
拟合是一种常见的数据处理方法，广泛应用于各个领域。
拟合问题可以描述为：给定一组离散的数据点 (x1, y1), (x2, y2), ...,(xn, yn)，找到一个函数或曲线 f(x) 来逼近这些数据点。
拟合的关键是选择合适的函数形式和参数，以使得拟合函数与数据点的残差最小。
常见的拟合函数包括线性函数、多项式函数、指数函数、对数函数等。
常用的拟合方法有最小二乘法和最大似然估计法。
最小二乘法通过最小化残差平方和来确定拟合参数。
最大似然估计法则根据给定的数据点，在一定的统计模型假设下，选择使得数据点出现的概率最大化的参数。
在实际应用中，拟合还可能涉及到一些额外的约束条件，例如参数的范围限制、函数的平滑性要求等。
总之，三坐标的迭代法和拟合是数值计算和数据处理中常用的方法。
通过迭代法可以逐步逼近非线性方程组的解，而拟合则可以根据离散的数据点找到一个适合的函数或曲线。
非线性方程(组)的解法
f ( x) f ( xk ) f ( xk )(x xk ) 一元函数 F ( x) F ( x k ) F ( xk )(x xk ) 0 x k为向量 F ( x k )(x x k ) F ( x k ) x x k F ( x k )1 F ( x k )
18
3.非线性方程组的迭代解法
f1 ( x1 , x2 , , xn ) 0 f1 ( x) f1 ( x1 , L , xn ) 或 F ( x) L 0 L f ( x) f ( x , L , x ) f ( x , x ,, x ) 0 n n n 1 n n 1 2
9
迭代法及收敛性
考虑方程 x ( x)。 这种方程是隐式方程，因而不能直接求出它的根。
但如果给出根的某个猜测值 x0， 代入 x ( x) 中的右端得到 x1 ( x0 )，再以 为一个猜测值，
x1
代入 x ( x) 的右端得 x2 ( x1 ) ，反复迭代 得
1 f ( x ) f ( x0 ) ( x x0 ) f ( x0 ) ( x x0 )2 f ( ) 2 其中在x和x0之间
0 f ( x) f ( x0 ) ( x x0 ) f ( x0 ) 0
16
Newton迭代法
有：
*
f ( x0 ) x x0 f ( x0 )
能为力时，数值方法则可以借助于计算机出色完成。
2
2.1二分法
概念：
有根区间：存先确定有限区间：依据零点定理。 设 f ( x) C[a, b]，且 f (a) f (b) 0 ，则 方程 f ( x) 0在区间 (a, b)上至少有一个根。 如果 f ' ( x) 在 (a, b)上恒正或恒负，则此根唯 一。
第三章 非线性方程(组)的数值解法
第三章 非线性方程(组)的数值解法一．取步长1h =，试用搜索法确立3()25f x x x =--含正根的区间，然后用二分法求这个正根，使误差小于310-。
【详解】由于是要寻找正根，因此，可选含根区间的左端点为0。
(0)5f =-，(1)5f =-，(2)1f =-，(3)16f =，因此，(2,3)中有一个正根。
这就确立了含根区间。
接下来，我们用二分法求这个正根，使误差小于310-，计算结果如下表 迭代次数k a k b k x0 2 3 2.5 1 2 2.5000 2.250 0 2 2 2.2500 2.125 0 3 2 2.1250 2.062 5 4 2.0625 2.1250 2.093 8 5 2.0938 2.1250 2.109 4 6 2.0938 2.1094 2.101 6 7 2.0938 2.1016 2.097 7 8 2.0938 2.0977 2.095 7 9 2.09382.09572.094 7二．对方程2()2sin 20f x x x =--=，用二分法求其在区间[]1.5,2内的根，要求误差小于0.01。
【详解】用二分法求解方程在[]1.5,2内的根，要求误差小于0.01，计算结果如下表： 迭代次数k ak bk x0 1.5 2 1.75 1 1.7500 2.0000 1.875 0 2 1.8750 2.0000 1.937 5 3 1.9375 2.0000 1.968 8 4 1.9375 1.9688 1.953 1 51.95311.96881.960 9三．用不动点迭代法，建立适当的迭代格式，求方程3()10f x x x =--=在0 1.5x =附近的根，要求误差小于610-。
【详解】310x x --=，等价于x =。
这样，可以建立不动点迭代格式1k x +=当0x ≥时，总有23110(1)133x -'<=+≤<，因此，迭代格式对于任意初始值00x ≥总是收敛的。
非线性方程的数值解法
非线性方程:f(x)=0 包括：代数方程（多项式）、超越方程（三角函数、指
数函数或对数函数）。
求解方法：直接求解法、间接求解法； 直接求解法一般为解析法，能够得到精确解，如二次方 程求根公式等。简单但不一定总有效。 间接求解法一般较复杂，可以利用计算机进行计算，其 结果为近似解，但误差可以控制。
L L2 | x * xk | | x k x k 1 | | x k 1 xk 2 | ...... 1 L 1 L 注：定理条件非必要条件，对某些问题在区间 [a, b]上不 k L 满足| φ ’(x) | L < 1 ，迭代也收敛。 | x1 x0 | 1 L
是
是 是
f (a) =0
否
否 f(a)f(m)>0 否 b=m
打印b, k
结束
打印a, k
k=K+1
应用： 3 f x x 2x 5, a, b 2,3, 0.01 ，求x=? 例、设 解： k ba a x b
0 1 2 3 4 5 6
23+ 2.5+ 1 22.5+ 2.25+ 0.5 22.25+ 2.125+ 0.25 22.125+ 2.06250.125 2.06252.125+ 2.093750.0625 2.09375 2.125+ 2.109375+ 0.03125 2.09375 2.109375 2.1015625 0.015625 0.02
L | x k x k 1 | ? ④ | x * xk | 1 L
3 简单迭代法
| x xk | L | x xk 1 | L | x * xk xk xk 1 | | xk xk |) 1 |来 L(| x * x可用 | | x x k k k 1 (1 L) | x x | L | x x | 控制收敛精度
非线性方程的数值解法
迭代法求解的问题
1、迭代的收敛性 2、迭代的收敛速度 以上问题与迭代形式 x=ϕ(x)有关 例：方程 x2 + x – 6 =0 ,初值x0=1 迭代形式： x =6-x2 结果发散 迭代形式： x =(6+3x-x2)/4
结果收敛
简单迭代法的几何解释
迭代法的收敛条件
设方程 f (x)=0的根为x=a, 即f (a)=0 迭代形式 x=ϕ(x)，则 a = ϕ (a)，xn+1 = ϕ (xn) xn+1-a = ϕ (xn)- ϕ (a)
f ′(x) 与 f ′ (x) 均存在,
x0, x∈[ a,b] ；
插 值 法 的 几 何 解 释
弦割法
Newton’s Method 一步要计算 f 和 f ’，相当于 个函数值， 个函数值， ，相当于2个函数值 比较费时。 比较费时。现用 f 的值近似 f ’，可少算一个函数值。 ，可少算一个函数值。
直接法：fslove函数 直接法：fslove函数
fsolve函数有多种调用格式可供选用，现 以最常见的格式为例说明。 b=fsolve (′F′,x0,options) 例：fsolve(‘sin(x)’,1.2) 其中F为函数名，x0为初值矩阵,options为 以向量表示的可选参数值
迭代法求解
第二节 初值估计
1. 物理法 根据数学方程 f(x)=0 的物理概念确定初值。 例：计算实际气体的压缩因子 Z = PV / R T 可将理想气体的压缩因子作为初值 优缺点：物理法估计初值简便而确切, 并 具有明确的物理概念。但在实际应用上有 一定的局限性, 并不能解决所有初值的估 计问题。
Z0 =1
ϕ′(x) ≤ q <1
《UG一步展开分析步骤》
《UG一步展开分析步骤》UG一步展开分析步骤是一种用于求解非线性方程组的一种方法。
下面将详细介绍UG一步展开分析步骤，包括定义、原理和具体操作步骤等内容。
一、定义UG一步展开分析是一种求解非线性方程组的数值方法。
它将非线性方程组化为线性方程组，然后通过迭代求解线性方程组，逐步逼近方程组的解。
二、原理UG一步展开分析的核心思想是对非线性方程组进行一次展开，并在展开的结果上进行线性化处理。
具体而言，假设有一个非线性方程组：f1(x1,x2,...,xn) = 0f2(x1,x2,...,xn) = 0......fn(x1,x2,...,xn) = 0则可以将其在一些初始点(x1^0,x2^0,...,xn^0)处进行一次展开：f1(x1,x2,...,xn) ≈ f1(x1^0,x2^0,...,xn^0) + ∑(i = 1 to n) (∂f1/∂xi)(xi - xi^0)f2(x1,x2,...,xn) ≈ f2(x1^0,x2^0,...,xn^0) + ∑(i = 1 to n) (∂f2/∂xi)(xi - xi^0)......fn(x1,x2,...,xn) ≈ fn(x1^0,x2^0,...,xn^0) + ∑(i = 1 to n) (∂fn/∂xi)(xi - xi^0)将展开后的线性方程组进行求解，得到一个新的解(x1^1,x2^1,...,xn^1)，然后再将新的解代入展开的结果中，再次线性化处理，不断迭代，直到方程组的解收敛。
三、具体操作步骤1. 设定初始点(x1^0,x2^0,...,xn^0)；2.对非线性方程组进行一次展开，并线性化处理；3. 解线性方程组，得到新的解(x1^1,x2^1,...,xn^1)；4.将新的解代入展开的结果中，再次线性化处理；5.不断迭代第3和第4步，直到方程组的解收敛。
在具体操作的过程中，可以选择不同的线性方程组求解方法，如高斯消元法、LU分解法等。
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数值计算方法
(1)描图法
画出y=f(x)的略图，从而看出曲线与x轴交点的 大致位置。也可将f(x)=0等价变形为g1(x)=g2(x)的 形式，y=g1(x)与y=g2(x)两曲线交点的横坐标所在 的子区间即为含根区间。 例如，求方程3x-1-cosx=0的隔根区间。
将方程等价变形为3x-1=cosx ，易见y=3x-1与 y=cosx的图像只有一个交点位于[0.5，1]内。
f '( p)(x
p)
f (m1)( p) (x
p)m1
f
(m)( x ) ( x
p)m
(m 1)!
m!
x位于 x 与 p 之间。
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数值计算方法
由假设 f (x) f (m)(x ) (x p)m (x p)m g(x)
m!
这里，g( p)
f (m)( p) 0
h=0.8 -1.377160000000e+002 -81.95600000000002 -43.34800000000001 -18.81999999999999 -5.30000000000000 0.28400000000000 1.06000000000000 0.50000000000000 -0.31600000000000 1.68400000000000 9.57200000000000 26.42000000000000
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数值计算方法
对于m次代数方程 f (x) = xm+am-1xm-1+ …+a1x+a0=0其根的 模的上下界有如下结论：
(1)若μ= max { |am-1| , ……, |a1| , |a0| }，则方程根的模小于μ+1
1
1
(2)若ν= a0max {1， |am-1| , ……, |a1| },则方程根的模大于 1
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数值计算方法
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数值计算方法
一、非线性方程求根的基本问题包括：根的存在 性、根的隔离和根的精确化
根的存在定理(零点定理)： f(x)为[a,b]上的连续函数，若 f(a)·f(b)<0，则[a,b]
中至少有一个实根。如果f(x)在[a,b]上还是单调递 增或递减的，则f(x)=0仅有一个实根。
在用近似方法时，需要知道方程的根所在区间。若区间 a,b含有方程f(x)=0的根，则称a,b为f(x)=0的有根区间；若 区间a,b仅含方程f(x)= 0的一个根，则称a,b为f(x)= 0的一 个隔根区间。求隔根区间有两种方法：
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数以得到如下逐步搜索法：
先确定方程f(x)=0的所有实根所在的区间为 [a,b],从x0=a 出发,以步长
h=(b-a)/n
其中n是正整数，在[a,b]内取定节点：
xi=x0＋ih (i=0,1,2，……，n) 计算f(xi)的值,依据函数值异号及实根的个数确定 隔根区间,通过调整步长，总可找到所有隔根区 间。
m!
g(x)
f
( m ) ( m!
x
)
由定义 1，p是 f ( x)的 m 重零点.
证毕
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数值计算方法
例 给定方程： x-sinx =0,问x*=0是几重零点. 解：设 f(x) = x-sinx,则 f(0)=0;
f’(x) =1-cosx , f ’(0)=0; f’’(x)=sinx , f’’(0)=0; f (3)(x)=cosx , f (3)(0)=1; 由定理1, x*=0是3重零点.
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
ν=
1 0.8max
{1，
|-3.2|
，|1.9|
}
故 0.2 | | 4.2 ,即有根区间为(-4.2,-0.2)和(0.2,4.2)
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f=inline('x^3-3.2*x^2+1.9*x+0.8') h=1; n=4/h; for i=0:n f(-4.2+i*h) end for i=0:n f(0.2+i*h) end
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数值计算方法
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数值计算方法
h=1 -1.377160000000e+002 -70.81600000000002 -29.51600000000001 -7.81600000000000 0.28400000000000 1.06000000000000 0.20000000000000 0.14000000000000 6.88000000000000 26.42000000000000
数值计算方法
第八章 非线性方程组的数值方法
在科学研究的数学问题中更多的是非线性问题， 它们又常常归结为非线性方程或非线性方程组的 求解问题。
第一节 非线性方程求根的迭代法
第二节 非线性方程组的简单迭代法
第三节 非线性方程组的Newton型迭代法
第四节 无约束优化算法
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数值计算方法
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数值计算方法
定义1 若有x* 满足 (x*)=0 ， 则称x*为方程
的根或函数f(x)的零点，特别地，如果函数f(x)可分
解为
f(x) =(x x*)mg(x) 且 g(x* )0,
则称x*是f(x)的m重零点或f(x) =0的m重根。
当m=1时，称x*是f(x)的单根 或单零点。
第一节 非线性方程求根的迭代法
非线性方程的一般形式 f(x)=0
(1)
这里f(x)是单变量x 的函数，它可以是代数多项式
f(x)=a0+a1x+……+anxn (an≠0) 也可以是超越函数，即不能表示为上述形式的函数。
满足方程(1)的x值通常叫做方程的根或解， 也叫函数f(x)=0的零点。
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数值计算方法
定理1 设函数 f(x)∈Cm[a,b], 则点p∈(a,b)是f(x) 的m重零点，当且仅当
f(p) = f’(p) = f’’(p) =…=f(m-1)(p)=0, 但 f(m)(p) ≠0
证明:(充分性)将f(x)在点p作m-1阶Taylor展开
f (x)
f ( p)