迭代法

第二章迭代法的一般原理

第二章迭代法的一般原理非线性方程组无论从理论上还是计算方法上，都比线性方程组复杂得多。一般的非线性方程组很难求出解析解，往往只能求出其数值解，且往往只能借助于迭代法。本章我们将讨论迭代法的一般原理、迭代法的一般构造及迭代收敛速度的衡量标准。 2-1 迭代法与不动点定理设n n R R D →?:f ，考虑方程 ()0=x f (2-1) 若存在D *∈x ，使()0=*x f ，则称*x 为方程(2-1) 的解。用迭代法求解(2-1) ，先将(2-1)化为等价的方程 ()x g x = (2-2) 这里映象n n R R D →?:g 。方程(2-2)的解*x (即()**x g x =)称为映象g 的不动点。因此用迭代法解方程(2-1)，就是求(2-2)中映象g 的不动点。这样以及g 是否存在不动点自然就是我们关心的问题。定理2-1 若n n R R D →?:g 为有界闭集D D ?0上的严格非膨胀映象，()00D D ?g ，则g 在0D 内有唯一不动点。证唯一性设g 在0D 内至少有两个不动点1x ，2x ，则 ()() 2121x x x g x g x x 21-≤-=-α 因1<α，所以由上式推得21x x =。唯一性得证。记()()x g x x -=?，由g 及泛数的连续性可知1:R R D n →??连续。因0D 为有界闭集，故?在0D 上有最小值。设0D *∈x 为最小点，即

()()x g x x -=∈min 0 D x *? 则*x 为g 的不动点。因为若不然，则有()**x g x ≠，再由g 严格非膨胀，可得 ()()()()()***x g g x g x g -=?()()***x x g x ?=-< 这与*x 为?的最小点相矛盾，故*x 为g 的不动点。注定理中0D 的有界闭性、g 的压缩性和g 映0D 入自身，此3个条件缺一不可。例如，()x x x g 1+=在[)+∞=,D 10上严格非膨胀，但它在0D 中却没有不动点。下面我们介绍在应用上非常广泛的不动点定理。定理2-2 (Brouwer 不动点定理) 设n n R R D →?:g 在有解闭凸集D D ?0上连续，且()00D D G ?，则g 在0D 至少有一个不动点。本定理在一维情形下叙述为：[]b a f ,: []b a ,→则f 在[]b a ,中至少有一个不动点。几何解释见图2-1。 x b a 图2-1 一维Brouwer 定理

数值计算迭代法

习题二 3、证明：当X 0=1.5时，迭代法X k+1=Xk +410和X k+1=21k X 310-都收敛于方程f(x)=x 3+4x 2-10=0在区间[1,2]内唯一实根x *，并分别用上述迭代法求满足于精度要求︱X k+1-X k ︱≤10-5的近似根。解：证明：{先用迭代法求f(x)=x 3+4x 2-10=0的根。（a ）对x 3+4x 2-10=0变形有：4x 2=10-x 3 所以：X=21310X - 则相应的迭代公式为：X k+1=21k X 310- 取：X 0=1.5，根据计算可以看出看，我们认为得到的迭代序列是收敛的。}（此行可忽略） { 由 f(x)=x 3+4x 2-10=0得迭代方程：X=21310X -=g （x ）先证明在区间【1,2】上x=g （x ）有实根。由于[1,2]上g ‘（x ）存在，所以g （x ）连续。作Q （x ）=x-g(x),则Q(x)在[1,2]上也连续。由定理1条件2有：Q （1）=1-g （1）≤0，Q （,2）=1-g （2）≥0 故存在x *∈[1,2]使Q *（x ）=0，即x *= Q *（x ）又因为，x *是方程f(x)=x 3+4x 2-10=0在区间[1,2]内的唯一实根，（由定理一条件 2）对任意的x 0∈[1,2]时，X k ∈[1,2]（k=0,1,2,3…）因为：x *- X k+1=g （x *）-g （X k ）=g ‘（h k ）（x *- X k ）故由条件1知：︱X *-X k+1︱≤L ︱X *-X k ︱（k=0,1,2,3…）于是有：0≤︱X *-X k ︱≤L k ︱X *-X 0︱,0＜L ＜1，立即可知：lim （k 趋于无穷）︱X *-X k ︱=0,从而lim （k 趋于无穷）X k= X *。所以当X 0=1.5时，迭代法X k+1=Xk +410和X k+1=21k X 310-都是由迭代法X k+1=g （X k ）产生的迭代序列{ X k }收敛于方程f(x)=x 3+4x 2-10=0在区间[1,2]内唯一实根x *。正解如下： (1) （牛顿迭代法）：证明：对方程f(x)=x 3+4x 2-10=0在区间[1,2]内，（a ） f ‘(x)=3x 2+8x ，f ’‘(x)=6x+8，f ’‘(x)在区间[1,2]内连续；（b ） f （1）=-5，f （2）=14，f （1）f （2）＜0；（c ）对于任意的x ∈[1,2]，都有f ‘(x)=/(不等于)0；（d ） f ’‘(x)在[1,2]上保号；综上所述，当X 0=1.5时，迭代法X k+1=Xk +410和X k+1=21k X 310-都收敛于方程f(x)=x 3+4x 2-10=0在区间[1,2]内唯一实根x *。（2）用牛顿迭代法求近似根。方程f(x)=x 3+4x 2-10=0有唯一实根x *∈[1,2]，容易验证，f(x)=x 3+4x 2-10在[1,2]

牛顿迭代法

牛顿迭代法李保洋数学科学学院信息与计算科学学号：060424067 指导老师：苏孟龙摘要：牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法，即牛顿迭代法.迭代法是一种不断用变量的旧值递推新值的过程.跟迭代法相对应的是直接法或者称为一次解法，即一次性解决问题.迭代法又分为精确迭代和近似迭代.“牛顿迭代法”属于近似迭代法，本文主要讨论的是牛顿迭代法，方法本身的发现和演变和修正过程，避免二阶导数计算的Newton迭代法的一个改进，并与中国古代的算法，即盈不足术，与牛顿迭代算法的比较. 关键词：Newton迭代算法；近似求解；收敛阶；数值试验；中国古代数学；九章算术；Duffing方程；非线性方程；收敛速度；渐进性 0 引言：迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法或者称为一次解法，即一次性解决问题.迭代法又分为精确迭代和近似迭代.“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法. 迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法.它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值.具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况： (1)如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制. (2)方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败. 所以利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 1、确定迭代变量.在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量. 2、建立迭代关系式.所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系).迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成. 3、对迭代过程进行控制，在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题.不能让迭代过程无休止地重复执行下去.迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定.对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件. 1牛顿迭代法：

算法设计与分析学习总结

算法分析与设计学习总结题目：算法分析与设计学习总结学院信息科学与工程学院专业2013级计算机应用技术届次学生姓名学号2013110657 二○一三年一月十五日

算法分析与设计学习总结本学期通过学习算法分析与设计课程，了解到：算法是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。设计的算法要具有以下的特征才能有效的完成设计要求，算法的特征有：（1）有穷性。算法在执行有限步后必须终止。（2）确定性。算法的每一个步骤必须有确切的定义。（3）输入。一个算法有0个或多个输入，作为算法开始执行前的初始值，或初始状态。（4）输出。一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。（5）可行性。在有限时间内完成计算过程。算法设计的整个过程，可以包含对问题需求的说明、数学模型的拟制、算法的详细设计、算法的正确性验证、算法的实现、算法分析、程序测试和文档资料的编制。算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法和并行算法。经典的算法主要有：

08-课件：55.2 迭代法

大连理工大学罗晓芳

算法思想:利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，每次执行这组指令(或步骤)时，都从变量原值推出一个新值。关键步骤： 1、确定迭代变量:也就是直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量。 2、建立迭代关系式: 指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。 3、对迭代过程进行控制。在什么时候结束迭代过程?

迭代算法一般结构

小猴在一天内摘了若干个桃子，当天吃掉一半多一个；第二天吃掉剩下的一半桃子多一个；以后每天都吃尚存桃子的一半零一个。直到第7天早上要吃时，只剩下一个了，问小猴共摘了多少个桃子？例4：小猴吃桃子问题问题分析：先从最后一天推出倒数第二天的桃子，再从倒数第二天推出倒数第三天的桃子，…… 设第n天的桃子为x,它是前一天的桃子数的一半少一个 x n = x n-1 /2-1 前一天的桃子数为：x n-1=(x n +1)×2 (递推公式）设迭代变量x x=(x+1)*2

#include "stdio.h" int main() { int i, x;x=1；printf("第7 天的桃子数为：1只\n");for(i=6; i>=1; i--){ x=(x+1)*2; printf("第%d 天的桃子数为：%d 只", i , x);printf("\n");} return 0;小猴吃桃子问题迭代关系，迭代:原值推出新值//迭代变量赋初值思考: 小猴在一天内摘了94个桃子，当天吃掉一半多一个；以后每天都吃尚存桃子的一半多一个，问小猴直到第几天早上要吃时只剩下一个了？

MAAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告

姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。实验一方程求根一、实验目的用各种方法求任意实函数方程0)(=x f 在自变量区间[a ，b]上，或某一点附近的实根。并比较方法的优劣。二、实验原理 (1)、二分法对方程0)(=x f 在[a ，b]内求根。将所给区间二分，在分点 2a b x -=判断是否0)(=x f ；若是，则有根2a b x -=。否则，继续判断是否0)()(

+)(0x f 0))(('0=-x x x f 设0)('0≠x f ,则=x -0x )(') (00x f x f 。取x 作为原方程新的近似根1x ，然后将1x 作为0x 代入上式。迭代公式为：=+1 k x -0x )(')(k k x f x f 。三、实验设备：MATLAB 软件四、结果预测（1）11x = （2）5x = （3）2x =0,09052 五、实验内容（1）、在区间[0,1]上用二分法求方程0210=-+x e x 的近似根，要求误差不超过3105.0-?。（2）、取初值00=x ，用迭代公式=+1 k x -0x )(') (k k x f x f ，求方程0210=-+x e x 的近似根。要求误差不超过3105.0-?。（3）、取初值00=x ，用牛顿迭代法求方程0210=-+x e x 的近似根。要求误差不超过3105.0-?。六、实验步骤与实验程序（1）二分法第一步：在MATLAB 软件，建立一个实现二分法的MATLAB 函数文件如下： function x=agui_bisect(fname,a,b,e) %fname 为函数名，a,b 为区间端点，e 为精度 fa=feval(fname,a); %把a 端点代入函数，求fa fb=feval(fname,b); %把b 端点代入函数，求fb if fa*fb>0 error('两端函数值为同号'); end

水库优化调度

水库调度研究现状及发展趋势摘要：实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系，从而实现科学利用水能资源的重要手段，符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求，是实现节能减排目标的重要途径，对贯彻落实科学发展观，促进流域又好又快发展具有重要意义。本文拟介绍水库调度研究现状及发展趋势，对工程实际具有重要的理论意义。关键词：水库;优化调度;研究形状;发展趋势随着水电发展的规划推进落实，大型流域梯级水库群将逐步形成，其联合调度运行必将获得巨大的电力补偿效益和水文补偿效益，同时在实际工程中也会不断涌现新的现象和问题。在新形势下综合考虑梯级上下游电站之间复杂的水力、电力联系，开展梯级水库群联合调度新的优化理论与方法应用研究，统筹协调梯级水库群上下游电站各部门的利益及用水需求，结合工程实际探索梯级水库群联合优化调度的多目标优化及决策方法，实现流域水能资源的高效利用、提高流域梯级水库群的联合运行管理水平乃至达到流域梯级整体综合效益的最大化，对缓解能源短缺、落实科学发展观、贯彻国家“节能减排”战略以及履行减排承诺均具有重要的理论指导意义和工程实用价值[1]。 1 水库调度研究现状水库调度研究，按其采用的基本理论性质划分，可分为常规调度(或传统方法)和优化调度[2]。常规调度，一般指采用时历法和统计法进行水库调度;优化调度则是一种以一定的最优准则为依据，以水库电站为中心建立目标函数，结合系统实际，考虑其应满足的各种约束条件，然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组，使目标函数取得极值的水库控制运用方式 [3]。常规调度常规调度主要是利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程，制定调度图或调度规则，以指导水库运行。它以实测资料为依据，方法比较简单直观，可以汇入调度和决策人员的经验和判断能力等，所以是目前水库电站规划设计阶段以及中小水库运行调度中通常采用的方法。但常规方法只能从事先拟定的极其有限的方案中选择较好的方案，调度结果一般只是可行解，而不是最优解，且该方法难以处理多目标、多约束和复杂水利系统的调度问题。优化调度为了充分利用有限的水资源，国内外从上世纪50年代起兴起了水库优化调度研究。其核心有两点:一是根据某种准则建立优化调度模型，二是寻找求解模型的优化方法。 1946年美国学者Masse最早引入优化概念解决水库调度问题。1955年美国人Little[4]采

线性方程组的迭代法及程序实现

线性方程组的迭代法及程序实现学校代码:11517 学号:200810111217 HENAN INSTITUTE OF ENGINEERING 毕业论文题目线性方程组的迭代法及程序实现学生姓名专业班级学号系 (部)数理科学系指导教师职称完成时间 2012年5月20日河南工程学院毕业设计(论文)任务书题目:线性方程组的迭代法及程序实现专业:信息与计算科学学号 : 姓名一、主要内容: 通过本课题的研究,学会如何运用有限元方法来解决线性代数方程组问题,特别是Gaussie-Seidel迭代法和Jacobi迭代法来求解线性方程组。进一步学会迭代方法的数学思想,并对程序代码进行解析与改进,这对于我们以后学习和研究实际问题具有重要的意义。本课题运用所学的数学专业知识来研究,有助于我们进一步掌握大学数学方面的知识,特别是迭代方法。通过这个课题的研究,我进一步掌握了迭代方法的思想,以及程序的解析与改进,对于今后类似实际问题的解决具有重要的意义。

二、基本要求: 学会编写规范论文,独立自主完成。运用所学知识发现问题并分析、解决。 3.通过对相关资料的收集、整理,最终形成一篇具有自己观点的学术论文,以期能对线性方程组迭代法的研究发展有一定的实践指导意义。 4.在毕业论文工作中强化英语、计算机应用能力。完成期限: 2012年月指导教师签名:专业负责人签名: 年月日目录中文摘要....................................................................................Ⅰ英文摘要 (Ⅱ) 1 综述 1 2 经典迭代法概述 3 2.1 Jacobi迭代法 3 2.2 Gauss?Seidel迭代法 4 2.3 SOR(successive over relaxation)迭代法 4 2.4 SSOR迭代法 5 2.5 收敛性分析5 2. 6 数值试验 6 3 matlab实现的两个例题8 3.1 例1 迭代法的收敛速度8 3.2 例 2 SOR迭代法松弛因子的选取 12致谢16参考文献17附录19

C语言迭代法详细讲解

迭代法迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：一、确定迭代变量。在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。二、建立迭代关系式。所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。三、对迭代过程进行控制。在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。例 1 ：一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，问到第12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？分析：这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为u 1 ，第 2 个月时兔子的只数为u 2 ，第 3 个月时兔子的只数为u 3 ，……根据题意，“这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子”，则有u 1 ＝ 1 ，u 2 ＝u 1 ＋u 1 × 1 ＝ 2 ，u 3 ＝u 2 ＋u 2 × 1 ＝4 ，…… 根据这个规律，可以归纳出下面的递推公式： u n ＝u n － 1 × 2 (n ≥ 2) 对应u n 和u n － 1 ，定义两个迭代变量y 和x ，可将上面的递推公式转换成如下迭代关系： y=x*2 x=y 让计算机对这个迭代关系重复执行11 次，就可以算出第12 个月时的兔子数。参考程序如下： cls x=1 for i=2 to 12 y=x*2

数值计算_第4章解线性方程组的迭代法

第4章解线性方程组的迭代法用迭代法求解线性方程组与第4章非线性方程求根的方法相似，对方程组进行等价变换，构造同解方程组(对可构造各种等价方程组，如分解，可逆，则由得到)，以此构造迭代关系式（4.1）任取初始向量，代入迭代式中，经计算得到迭代序列。若迭代序列收敛，设的极限为，对迭代式两边取极限即是方程组的解，此时称迭代法收敛，否则称迭代法发散。我们将看到，不同于非线性方程的迭代方法，解线性方程组的迭代收敛与否完全决定于迭代矩阵的性质，与迭代初始值的选取无关。迭代法的优点是占有存储空间少，程序实现简单，尤其适用于大型稀疏矩阵；不尽人意之处是要面对判断迭代是否收敛和收敛速度的问题。可以证明迭代矩阵的与谱半径是迭代收敛的充分必要条件，其中是矩阵的特征根。事实上，若为方程组的解，则有再由迭代式可得到

由线性代数定理，的充分必要条件。因此对迭代法(4.1)的收敛性有以下两个定理成立。定理4.1迭代法收敛的充要条件是。定理4.2迭代法收敛的充要条件是迭代矩阵的谱半径因此，称谱半径小于1的矩阵为收敛矩阵。计算矩阵的谱半径，需要求解矩阵的特征值才能得到，通常这是较为繁重的工作。但是可以通过计算矩阵的范数等方法简化判断收敛的工作。前面已经提到过，若||A||p矩阵的范数，则总有。因此，若，则必为收敛矩阵。计算矩阵的1范数和范数的方法比较简单，其中于是，只要迭代矩阵满足或，就可以判断迭代序列是收敛的。要注意的是，当或时，可以有，因此不能判断迭代序列发散。

在计算中当相邻两次的向量误差的某种范数小于给定精度时，则停止迭代计算，视为方程组的近似解（有关范数的详细定义请看3.3节。） 4.1雅可比（Jacobi）迭代法 4.1.1 雅可比迭代格式雅可比迭代计算元线性方程组（4.2）写成矩阵形式为。若将式（4.2）中每个方程的留在方程左边，其余各项移到方程右边；方程两边除以则得到下列同解方程组：记，构造迭代形式

迭代软件开发流程

迭代软件开发流程集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

1.传统开发流程的问题? 传统的软件开发流程是一个文档驱动的流程，它将整个软件开发过程划分为顺序相接的几个阶段，每个阶段都必需完成全部规定的任务（文档）后才能够进入下一个阶段。如必须完成全部的系统需求规格说明书之后才能够进入概要设计阶段，编码必需在系统设计完成之后才能够进行。这就意味着只有当所有的系统模块全部开发完成之后，我们才进行系统集成，对于一个由上百个模块组的复杂系统来说，这是一个非常艰巨而漫长的工作。随着我们所开发的软件项目越来越复杂，传统的瀑布型开发流程不断地暴露出以下问题：需求或设计中的错误往往只有到了项目后期才能够被发现例如：系统交付客户之后才发现原先对于需求的理解是错误的，系统设计中的问题要到测试阶段才能被发现。对于项目风险的控制能力较弱项目风险在项目开发较晚的时候才能够真正降低，往往是经过系统测试之后，才能确定该设计是否能够真正满足系统需求。软件项目常常延期完成或开发费用超出预算项目开发进度往往会被意外发生的问题所打乱，需要进行返工或其他一些额外的开发周期，造成项目延期或费用超支。项目管理人员专注于文档的完成和审核来估计项目的进展情况所以项目经理对于项目状态的估计往往是不准确的，当他回答系统已完成了80%的开发任务时，剩下20%的开发任务实际上消耗的是整个项目80%的开发资源。在传统的瀑布模型中，需求和设计中的问题是无法在项目开发的前期被检测出来的，只有当第一次系统集成时，这些设计缺陷才会在测试中暴露出来，从而导致一系列的返工：重新设计、编码、测试，进而导致项目的延期和开发成本的上升。 2.采用迭代化开发控制项目风险?

迭代法

迭代方法（也称为“折返”方法）是一个过程，在该过程中，不断使用变量的旧值来递归推导新值。与迭代方法相对应的是直接方法（或称为第一求解方法），即问题已解决一次。迭代算法是使用计算机来解决问题的一种基本方式，它利用计算机的运行速度，适合于重复操作的特性，让计算机对一组指令（或步骤）必须每次都重复执行在执行的这组指令（或这些步骤）中，由于变量的原始值是新值，因此迭代方法分为精确迭代和近似迭代。典型的迭代方法（例如“二分法”和“牛顿迭代”）属于近似迭代方法。迭代方法的主要研究主题是构造收敛的迭代方案，并分析问题的收敛速度和收敛范围。迭代方法的收敛定理可以分为以下三类：（1）局部收敛定理：假设问题的解存在，则得出结论：当初始逼近足够接近解时，迭代法收敛。（2）半局部收敛定理：结论是，迭代方法根据迭代方法在初始逼近时所满足的条件收敛到问题的解，而不假定解的存在。（3）大范围收敛定理：得出的结论是，迭代方法收敛到问题的解，而无需假设初始近似值足够接近解。迭代法广泛用于求解线性和非线性方程，优化计算和特征值计算。迭代法是一种迭代法，用于数值分析中，它从初始估计值开始寻找一系列解决问题的迭代解法（通常为迭代法），以解决问题（迭代法）。通常，可以做出以下定义：对于给定的线性方程组（x，B和F

都是矩阵，任何线性方程组都可以转换为这种形式），公式（表示通过迭代获得的x k次，并且初始时间k = 0）逐渐替换为该方法以找到近似解，这称为迭代方法（或一阶时间不变迭代方法）。如果存在，则将其表示为x *，并称迭代方法收敛。显然，x *是该系统的解，否则称为迭代散度。迭代方法的对应方法是直接方法（或第一种解决方法），它是对问题的快速一次性解决方案，例如通过求平方根来求解方程x + 3 = 4。通常，如果可能，直接解决方案始终是首选。但是，当我们遇到复杂的问题时，尤其是当未知数很多并且方程是非线性的时，我们无法找到直接解（例如，第五和更高阶代数方程没有解析解，请参见Abelian 定理）。时候，我们可以通过迭代的方法寻求方程（组）的近似解。最常见的迭代方法是牛顿法。其他方法包括最速下降法，共轭迭代法，可变尺度迭代法，最小二乘法，线性规划，非线性规划，单纯形法，罚函数法，斜率投影法，遗传算法，模拟退火等。

第二章迭代法得一般原理

第二章迭代法得一般原理非线性方程组无论从理论上还就是计算方法上,都比线性方程组复杂得多。一般得非线性方程组很难求出解析解,往往只能求出其数值解,且往往只能借助于迭代法。本章我们将讨论迭代法得一般原理、迭代法得一般构造及迭代收敛速度得衡量标准。 2-1 迭代法与不动点定理设,考虑方程 (2-1) 若存在,使,则称为方程(2-1) 得解。用迭代法求解(2-1) ,先将(2-1)化为等价得方程 (2-2) 这里映象。方程(2-2)得解(即)称为映象g得不动点。因此用迭代法解方程(2-1),就就是求(2-2)中映象g得不动点。这样以及g就是否存在不动点自然就就是我们关心得问题。定理2-1若为有界闭集上得严格非膨胀映象,,则g在内有唯一不动点。证唯一性设g在内至少有两个不动点,,则因,所以由上式推得。唯一性得证。记,由g及泛数得连续性可知连续。因为有界闭集,故?在上有最小值。设为最小点,即则为g得不动点。因为若不然,则有,再由g严格非膨胀,可得这与为?得最小点相矛盾,故为g得不动点。注定理中得有界闭性、g得压缩性与g映入自身,此3个条件缺一不可。例如,在上严格非膨胀,但它在中却没有不动点。下面我们介绍在应用上非常广泛得不动点定理。定理2-2 (Brouwer不动点定理)设在有解闭凸集上连续,且,则g在至少有一个不动点。本定理在一维情形下叙述为: 则f在中至少有一个不动点。几何解释见图2-1。

2-2 迭代格式得构造前一节我们谈到,用迭代法求解方程(2-1),就是先将这个方程化为等价得方程(2-2),然后求映象g 得不动点,通常(也就是最简单得情形)构造如下迭代序列: , (2-3) 我们希望这个迭代序列收敛到g 得不动点,亦即方程得解。如果g 就是压缩得,可望迭代序列收敛。图2-2展示了一维迭代收敛得一种情形。对于(2-3) f 与。如果 g 不依赖于迭代步k 只依赖于,k ,则迭代形式可表示为 (2-4) 并称之为,这时得迭代为多步迭代。例如,则迭代可写为 (2-5) 称这种迭代为m 步迭代。类似地有m 步非定常迭代。通常称g 或为迭代函数。用不同得方法构造得迭代函数可得到不同得得到法。设,如果一个迭代法得到得序列则称得到序列就是适定得,适定性就是迭代法得起码要求。若就是方程(2-1)得解,且序列满足则称迭代序列收敛于。定义2-1 设,就是方程得一个解。若存在得一个邻域,使对任何初始值(对于m 步迭代法,初值为 ),迭代序列总就是适定得且收敛于,则称就是迭代序列得吸引点。不少迭代法都就是设法使迭代函数g 就是压缩得,这时迭代序列得吸引点恰就是g 得不动点。有时候也可使g 具有某种单调性,构成单调单调法。 2-3 迭代法得收敛性与收敛阶前面谈到,一个迭代法,当其产生得迭代序列在适定与收敛时才有意义。单步迭代格式(2-3)在实际中被采用得最多,这里,我们不加证明地给出三个与(2-3)格式有关得收敛性定理。定理2-4 设就是方程得解,。若存在一个开球S = 与常数,使得对一切,有 x 021(x ) 图2-2 迭代序列收敛

雅克比迭代法VB操作

雅克比迭代法VB操作 Private Sub Form_Click() Dim a%(3, 3), b%(3), x#(3), y#(3), k#(3), s#, e# e = Val(InputBox("请输入精度e")) For i = 1 To 3 x(i) = Val(InputBox("请任意输入一个数X")) Next i For i = 1 To 3 For j = 1 To 3 a(i, j) = Val(InputBox("请输入A")) Next j b(i) = Val(InputBox("请输入B")) Next i Do For i = 1 To 3 For j = 1 To 3 s = s + a(i, j) * x(j) Next j y(i) = (b(i) - s) / a(i, i) Next i For i = 1 To 3 k(i) = Abs(x(i) - y(i)) Next i Max = k(1) For i = 2 To 3 If Max < k(i) Then Max = k(i) Next i 丁洋(1035170842) 17:53:00 For i = 1 To 3 k(i) = Abs(x(i) - y(i)) Next i Max = k(1) For i = 2 To 3 If Max < k(i) Then Max = k(i) Next i For i = 1 To 3 x(i) = y(i) Next i s = 0 Loop Until Max < e For i = 1 To 3 Print y(i); Next i End Sub

里查森迭代法线性方程组求解

MATLAB程序设计实践 1、编程实现以下科学计算算法，并举一例应用之。（参考书籍《精通ＭＡＬＡＢ科学计算》，王正林等著，电子工业出版社，２００９年） “里查森迭代法线性方程组求解” 解：算法说明：里查森迭代法是最简单的迭代法，它的迭代公式为：x k+1=（I-A）*x k+b；在MATLAB 中编程实现的里查森迭代法函数为：richason。功能：用里查森迭代法求线性方程组调用格式：[x,n]=richason(A,b,x0,eps,M) 其中，A为线性方程组的系数矩阵； b为线性方程组的常数向量； x0为迭代初始向量； eps为解的精度控制（此参数可选）； M为迭代步数控制（此参数可选）； x为线性方程组的解； n为求出所需精度的解实际的迭代步数。里查森迭代法的MA TLAB程序代码如下： function [x,n] = richason(A,b,x0,eps,M) %采用里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解 %线性方程组的系数矩阵：A %线性方程组的常数向量：b %迭代初始向量：x0 %解的精度控制：eps %迭代步数控制：M %线性方程组的解：x %求出所需精度的解实际的迭代步数：n if(nargin==3) eps=1.0e-6; %eps表示迭代精度 M=200; %M表示迭代步数的限制值 elseif(nargin==4) M=200; end I=eye(size(A)); x1=x0; x=(I-A)*x0+b; n=1; %迭代过程 while(norm(x-x1)>eps) x1=x; x=(I-A)*x1+b; n=n+1; %n为最终求出解时的迭代步数 if(n>=M)

迭代法

2 迭代法 2.1 迭代法的一般概念迭代法是数值计算中一类典型方法，不仅用于方程求根，而且用于方程组求解，矩阵求特征值等方面。迭代法的基本思想是一种逐次逼近的方法。首先取一个精糙的近似值，然后用同一个递推公式，反复校正这个初值，直到满足预先给定的精度要求为止。对于迭代法，一般需要讨论的基本问题是：迭代法的构造、迭代序列的收敛性天收敛速度以及误差估计。这里，主要看看解方程迭代式的构造。对方程(1.1)，在区间],[b a 内，可改写成为： )(x x ?= (2.1) 取],[0b a x ∈，用递推公式： ) (1k k x x ?=+, Λ,2,1,0=k (2.2) 可得到序列： ∞ ==0210}{,,,,k k k x x x x x ΛΛ (2.3) 当∞→k 时，序列∞=0}{k k x 有极限x ~，且)(x ?在x ~附近连续，则在式(2.2)两边极限，得， )~(~x x ?= 即，x ~为方程(2.1)的根。由于方式(1.1)和方程(2.1)等价，所以， x x ~ *= 即， *lim x x k k =∞ → 式(2.2)称为迭代式，也称为迭代公式；)(x ?可称为迭代函数。称求得的序列∞ =0 }{k k x

为迭代序列。 2.2 程序和实例下面是基于MATLAB 的迭代法程序，用迭代格式)(1n n x g p =+，求解方程)(x g x =，其中初始值为0p 。 ************************************************************************** function[p,k,err,P]=fixpt(f1021,p0,tol,max1) % f1021是给定的迭代函数。 % p0是给定的初始值。 % tol 是给定的误差界。 % max1是所允许的最大迭代次数。 % k 是所进行的迭代次数加1。 % p 是不动点的近似值。 % err 是误差。 % P = {p1,p2,…,pn} P(1) = p0; for k = 2:max1 P(k) = feval('f1021', P(k-1)); k, err = abs(P(k) - P(k-1)) p = P(k); if(err

非线性方程的简单迭代法和Steffensen迭代法

《数值计算方法》实验报告实验名称：实验1 非线性方程的简单迭代法和Steffensen 迭代法实验题目：分别用简单迭代法和Steffensen 迭代法求方程 010423=-+x x 在 [1, 2] 内的一个实根. 实验目的：理解并掌握简单迭代法和Steffensen 迭代法基础理论：简单迭代法和Steffensen 迭代法 1）.简单迭代法的原理：将一元非线性方程：0)(=x f 改写成等价方程：)(x x ρ= ，对此，从某个初始值x0开始，对应式)(x x ρ= 构成迭代公式 ,...1,0),(1==+k x x k k ρ ，这样就可以确定序列 {}k x （k=0，1，2…）。如果 {}k x 有极限 *lim x x k k =∞→ ，由式 ,...1,0),(1==+k x x k k ρ 两边取极限可得 )(**x x ρ= ，可知 * x 为方程0)(=x f 的近似解。 2）Steffensen 迭代法的原理：通过把改进的Aitken 方法应用于根据不动点迭代所得到的线性收敛序列，将收敛速度加速到二阶。

()???? ?????+---===+k k k k k k k k k k k x y z x y x x y z x y 2) ()(21ρρ []x x x x x x x +---=)(2)(()()(2ρρρρψ 实验环境：操作系统：Windows 7；实验平台：Turbo C++ 实验过程：写出算法→编写程序→调试运行程序→计算结果 1）简单迭代法的算法： Input:初始近似值x0,精度要求del,最大迭代次数N Output:近似解x 或失败信息 1. n ←1 2. While n ≤N do; 3. x ←f(x0); 4. if | x-x0|

迭代法

一，对迭代法进行简介迭代法又称为辗转法，是用计算机解决问题的一种基本方法，为一种不断用变量的旧值递推新值的过程，与直接法相对应，一次性解决问题。迭代法分为精确迭代和近似迭代，“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代法利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（Iterative Method）。一般可以做如下定义：对于给定的线性方程组x=Bx+f（这里的x、B、f同为矩阵，任意线性方程组都可以变换成此形式），用公式x(k+1）=Bx(k)+f（括号中为上标，代表迭代k次得到的x，初始时k=0)逐步带入求近似解的方法称为迭代法（或称一阶定常迭代法）。如果k趋向无穷大时limx（k）存在，记为x*，称此迭代法收敛。显然x*就是此方程组的解，否则称为迭代法发散。跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性的快速解决问题，例如通过开方解决方程x +3= 4。一般如果可能，直接解法总是优先考虑的。但当遇到复杂问题时，特别是在未知量很多，方程为非线性时，我们无法找到直接解法（例如五次以及更高次的代数方程没有解析解，参见阿贝耳定理），(这是为什么迭代法可以

求解复杂方程的原因之一)。这时候或许可以通过迭代法寻求方程（组）的近似解（还是没有详细解释选用迭代法的原因）。最常见的迭代法是牛顿法。其他还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等。利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 1.确定迭代变量在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。 2.建立迭代关系式所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推或倒推的方法来完成。 3.对迭代过程进行控制在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来。可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；另一种是所需的迭代次数无法确定，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。

计算方法实验三解线性方程组的迭代法

山西大学计算机与信息技术学院实验报告姓名学号专业班级课程名称计算方法实验实验日期成绩指导老师批改日期实验名称实验三解线性方程组的迭代法一、实验目的：用雅可比和高斯—赛德尔迭代法解线性方程组A x=b，式中A为非奇异实矩阵。在给定迭代初值的情况下，进行迭代，直到满足精度要求。二、实验方法 (1)雅可比迭代法设系数矩阵A为非奇异矩阵，且a ij0≠ ，（i=1,2,3，......，n），从第i个方程中解出 x i ，得其等价形式： ) ( 1 ,1 x a a x i n i j j ij ii i b∑ ≠ = - = ，取初始向量 ) ,...., , , ()0( )0( 3 )0( 2 )0( 1 )0(x x x x x n = ，可建立相应的迭代公式： ) ( 1)( ,1 )1 (b x a a x i k j n i j j ij ij k i + - =∑ ≠ = + (2)高斯—赛德尔迭代法每计算出一个新的分量便立即用它取代对应的旧分量进行迭代，可能收敛更快，据此思想课构造高斯 —赛德尔迭代法，其迭代公式为 ) ,...., 2,0 (), ( 11 11 ) ( )1 ( )1 (n i b x a x a a x j i j n i j k j ij k j ij ij k i = + - - =∑∑ - =+ = + + 三、实验内容求使|| x x k k) ( )1 (- + ||20001 .0 ≤的近视解及相应的迭代次数。初值选为向量b。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - - - - - - - - - - - 6 2 5 2 5 4 1 1 1 4 1 1 1 4 1 1 1 1 4 1 1 1 4 1 1 1 4 6 5 4 3 2 1 x x x x x x 四、实验程序雅可比迭代法代码：#include"stdio.h" #include"math.h" #define n 6 #define Nmax 100

迭代法

第二章 迭代法的一般原理