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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。
MATLAB教学视频：非线性方程(组)在MATLAB中的求解方法
0.6
0.8
1 t
1.2
1.4
1.6
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2
二元方程组的图解法
用图解法，求二元方程组的解，其中 x 和 y 的范围均为 [-5, 5]
2 − xy x =5 e 3 2 2 x+ y x cos x + y + y e = 10 ( )
2
将方程组移项，改写成 f(x, y) = 0 的形式
f(t)
0 -0.1 -0.2
对于非多项式方程，只能求出一个解
-0.3 -0.4 -0.5
0
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solve 函数的局限性
求解一元非线性方程 (超越方程)
f ( x ) = sin ( x ) + cos ( x x ) − 10
对于稍许复杂的方程，求解结果出现很大误差
一元方程的图解法
一个有阻尼的振动系统，振动方程如下，求出 x (t) = 0.1 对应的时刻 t
x ( t ) = 0.8 e −6t sin ( 30t )
根据振动方程，有
x ( t ) = 0.8 e −6t sin ( 30t ) = 0.1
移项，可得
0.8 e −6t sin ( 30t ) − 0.1 = 0
初值 x0 分别设定为0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 等，求解方程 F 的根，并观察结果
非线性方程 (组) 数值解的一般求法
◼ 使用 fsolve 函数的第二种调用格式，求解方程 F 的根 [x,fval,exitflag] = fsolve(fun,x0,options) ◼ 使用 optimset 函数，设置 options
MATLAB中的非线性优化算法详解
MATLAB中的非线性优化算法详解在计算机科学和工程领域，非线性优化是一个非常重要的问题。
它涉及到在给定一些约束条件下，寻找使得目标函数取得最优值的变量取值。
MATLAB作为一种强大的数值计算工具，提供了多种非线性优化算法来解决这个问题。
本文将详细介绍一些常用的非线性优化算法，并探讨它们的特点和适用场景。
1. 数学背景在介绍非线性优化算法之前，我们先来了解一下非线性优化的基本数学背景。
一个非线性优化问题可以表示为以下形式：minimize f(x)subject to g(x) ≤ 0h(x) = 0其中，f(x)是目标函数，g(x)是不等式约束条件，h(x)是等式约束条件。
x是优化变量。
目标是找到x使得f(x)取得最小值，并且满足约束条件。
2. 黄金分割法黄金分割法是一种经典的非线性优化算法。
它基于一个简单的原则：将搜索区间按照黄金分割比例分为两段，并选择一个更优的区间进行下一次迭代。
该算法的思想简单明了，但是它的收敛速度比较慢，特别是对于高维问题。
因此，该算法在实际应用中较少使用。
3. 拟牛顿法拟牛顿法是一类比较常用的非线性优化算法。
它通过近似目标函数的梯度信息来进行迭代优化。
拟牛顿法的核心思想是构造一个Hessian矩阵的近似矩阵，来更新搜索方向和步长。
其中，DFP算法和BFGS算法是拟牛顿法的两种典型实现。
DFP算法是由Davidon、Fletcher和Powell于1959年提出的，它通过不断迭代来逼近最优解。
该算法的优点是收敛性比较好，但是它需要存储中间结果，占用了较多的内存。
BFGS算法是由Broyden、Fletcher、Goldfarb和Shanno于1970年提出的。
它是一种变种的拟牛顿法，通过逼近Hessian矩阵的逆矩阵来求解最优解。
BFGS算法在存储方面比DFP算法更加高效，但是它的计算复杂度相对较高。
4. 信赖域法信赖域法是一种迭代优化算法，用于解决非线性优化问题。
它将非线性优化问题转化为一个二次规划问题，并通过求解这个二次规划问题来逼近最优解。
非线性方程组求解及matlab实现讲解
不动点迭代的图形解释
y
y
y=x
y=x
(p1,p1) P y = g(x)
(p0,g(p0))
P (p1,p1) y = g(x) (p0,g(p0))
O
p1
Pp2
p0
x
O
Pp2
p1
p0
x
0 g ' P 1
1 g ' P 0
单调收敛
振荡收敛
不动点迭代的图形解释
y
y = g(x) y=x
非线性方程（组）在化学计算中的作用
• 多组分混合溶液的沸点、饱和蒸气压计算
• 流体在管道中阻力计算
• 多组分多平衡级分离操作模拟计算
• 平衡常数法求解化学平衡问题
• 定态操作的全混流反应器的操作分析
非线性方程
非线性方程包括：高次代数方程、超越方程及其它们 的组合 与线性方程相比，非线性方程求解问题无论从理论上 还是从计算公式上都要复杂得多 对于高次代数方程，当次数>4时，则没有通解公式可 用，对于超越方程既不知有几个根，也没有同样的求 解方式。实际上，对于n≥3代数方程以及超越方程都 采用数值方法求近似根。
非线性方程(组)求解
非线性方程（组）数值求解基本原理
多项式求根函数－roots
非线性方程求解函数－fzero
非线性方程组求解函数－fsolve
复习与练习
按以下要求编写一个函数计算 A y / x sin(45) x 的值，其中x>0时，y= 3 x ; x<0时，y=2/x; x=0时，返 回错误信息（x cann’t be zero) 。 要求：1)主函数名称为excer1，x作为输如变量，A作 为输出变量；2) 主函数中包括一个子函数myfun用于 计算y的值。
非线性方程组求解及matlab实现
按以下要求编写一个函数计算 A y / x sin(45) x 的值，其中x>0时，y= 3 x ; x<0时，y=2/x; x=0时，返 回错误信息（x cann’t be zero) 。 要求：1)主函数名称为excer1，x作为输如变量，A作 为输出变量；2) 主函数中包括一个子函数myfun用于 计算y的值。
c x
不动点迭代法
从给定的初值x0，按上式可以得到一个数列： { x0, x1, x2, …, xk, … }
如果这个数列有极限，则迭代格式是收敛的。 * x xk 就是方程的根 这时数列{xk}的极限 lim k
上述求非线性代数方程式数值解的方法称为直 接迭代法（或称为不动点迭代法）。这个方法 虽然简单，但根本问题在于当k->∞时，xk是否 收敛于x*，也就是必须找出收敛的充分条件
不动点
定义：函数g(x)的一个不动点（fixed point） 是指一个实数P，满足P = g(P) 从图形角度分析，函数y=g(x)的不动点是 y=g(x)和y=x的交点
不动点定理
设有(i) g,g’ ∈C[a,b], (ii) K是一个正常数，(iii) p0∈(a,b)， (iv)对所有x ∈[a,b]，有g(x)∈[a,b] 如果对于所有x ∈[a,b],有|g’(x)|≤K<1，则迭 代pn=g(pn-1)将收敛到惟一的不动点P ∈[a,b], 。 在这种情况下，P称为吸引（attractive）不动 点。对于所有x ∈[a,b],有|g’(x)| >1，则迭代 pn=g(pn-1)将不会收敛到P点。在这种情况下， P称为排斥（repelling）不动点，而且迭代显 示出局部发散性
用Matlab求解非线性方程组
1.fsolve求解非线性方程组方程：F(x)=0x是一个向量，F(x)是该向量的函数向量，返回向量值2.语法x = fsolve(fun,x0)x = fsolve(fun,x0,options)[x,fval] = fsolve(fun,x0)[x,fval,exitflag] = fsolve(...)[x,fval,exitflag,output] = fsolve(...)[x,fval,exitflag,output,jacobian] = fsolve(...)3.描述fsolve 用于寻找非线性系统方程组的零点。
x = fsolve(fun,xO)以x0为初始值，努力寻找在fun中描述的方程组。
x = fsolve(fun,xO,options)以x0为初始值，按照指定的优化设置“options努力寻找在fun 中描述的方程组。
使用optimset 设置这些选项。
[x,fval] = fsolve(fun,xO)返回在解x处的目标函数fun的值[x,fval,exitflag] = fsolve(...)返回exitflag 表示退出条件。
[x,fval,exitflag,output] = fsolve(...)返回output 结构，该结构包含了优化信息。
[x,fval,exitflag,output,jacobian]二fsolve(…)返回在解x 处的Jacobian 函数。
4.输入参数4.1."fun非线性系统方程。
它是一个函数，以x作为输入，返回向量F。
函数fun可以被指定为一个M 文件函数的函数句柄。
x = fsolve(@myfun,x0)这里的myfun 是一个matlab 函数，形如：function F = myfun(x)F = ...% Compute function values at xfun 也可以是一个异步函数的函数句柄：x = fsolve(@(x)sin(x.*x),x0);若用户定义的值为矩阵，则会被自动转换为向量。
用Matlab求解非线性方程组
１ 引言
［ｘ， ｆｖａｌ， ｅｘｉｔｆｌａｇ， ｏｕｔｐｕｔ］＝ｆｓｏｌｖｅ（…）返 回 一 个 包 含
非 线 性 方 程 组 解 的 几 何 意 义 与 线 性 方 程 最优化信息的输出结构 ｏｕｔｐｕｔ。
组 类 似， 方 程 组 中 每 个 方 程 定 义 了 一 个“曲 ”超 ［ｘ， ｆｖａｌ， ｅｘｉｔｆｌａｇ， ｏｕｔｐｕｔ， ｊａｃｏｂｉａｎ］＝ｆｓｏｌｖｅ（… ）返 回
４ 迭代方法程序
数可以建立符号变量、表达式和矩阵。Ｍａｔｌａｂ 的
一个多世纪以来， 迭代法一直被人们研
符 号 处 理 功 能 可 以 对 符 号 对 象 进 行 因 式 分 解 、 究、使用和发展。近些年来， 求解非线性方程组
替 换 、化 简 等 处 理 以 及 进 行 微 积 分 、求 极 限 、线 的迭代法越来越受到人们的重视， 并为许多计
ｆ（ｘ）及 ｘ＝ｆ（ｔ）、ｆ（ｘ）＝０ 构 成 的 参 数 曲 线 ， ｅｚｐｏｌａｒ 可 迭代初值的选取方法， 三是证明迭代方法的保
以 绘 制 ｒ＝ｆ（θ）的 极 坐 标 曲 线 ， ｅｚｐｌｏｔ３ 可 绘 制 ｙ＝ｆ 正性， 还有一些经典迭代法和外推迭代法的最
（ｔ）、ｘ＝ｆ（ｔ）、ｚ＝ｆ（ｔ）构 成 的 参 数 曲 线 ， 还 有 ｅｚｓｕｒｆ、 佳参数问题、在实际使用迭代法时如何建立可
平面， 非线性方程组的解为所有超平面的交点， 一个基于解的雅可比行列式 ｆｕｎ。
但是这些曲面可能相交， 也可能不相交， 情况比 求 解 方 程 之 前 ， 需 要 建 立 一 个 ｍ 程 序 定 义
平面复杂。通常对一个二维或三维没有解析解 “ｆｕｎ”， 即所求的非线性方程组，程序如下：
非线性方程组的逆Broyden秩1拟Newton方法及其在MATLAB中的实现
Ak +1 = Ak + ΔA k .
( 5)
其中 ΔA k 为增量矩阵且 rank (ΔA k) ≥1 . 式 (3) ～ (5) 便构成 Bro yden 拟 Newto n 法公式.
这里仅考虑 rank (ΔAk) = 1 时的方法 ,即 B ro yden 秩 1 拟 Newto n 方法.
)
T
Bk.
从而可得到与式 (13) 相应的 Broy den 秩 1 公式 :
x ( k +1) = x ( k) - Bk F ( x( k) ) ,
p ( k) = x ( k+ 1) - x ( k) ,
q ( k) = F ( x ( k +1) ) - F ( x ( k) ) ,
[ A k + u ( k) ( v ( k) ) T ] - 1 =
( Ak + ΔA k) - 1 =
A
k
1 +1.
( 14) ( 15)
由式(9 ) , (10 ) 得
A
-1 k
u
(
k)
=
A
k
1
q ( k) - A kp ( k) ( v ( k) ) T p ( k)
=
A
k
1
q
(
k)
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Broyden方法求解非线性方程组的Matlab实现注：matlab代码来自网络，仅供学习参考。
1.把以下代码复制在一个.m文件上function [sol, it_hist, ierr] = brsola(x,f,tol, parms)% Broyden's Method solver, globally convergent% solver for f(x) = 0, Armijo rule, one vector storage%% This code es with no guarantee or warranty of any kind.%% function [sol, it_hist, ierr] = brsola(x,f,tol,parms)%% inputs:% initial iterate = x% function = f% tol = [atol, rtol] relative/absolute% error tolerances for the nonlinear iteration% parms = [maxit, maxdim]% maxit = maxmium number of nonlinear iterations% default = 40% maxdim = maximum number of Broyden iterations% before restart, so maxdim-1 vectors are% stored% default = 40%% output:% sol = solution% it_hist(maxit,3) = scaled l2 norms of nonlinear residuals % for the iteration, number function evaluations,% and number of steplength reductions% ierr = 0 upon successful termination% ierr = 1 if after maxit iterations% the termination criterion is not satsified.% ierr = 2 failure in the line search. The iteration% is terminated if too many steplength reductions% are taken.%%% internal parameter:% debug = turns on/off iteration statistics display as% the iteration progresses%% alpha = 1.d-4, parameter to measure sufficient decrease %% maxarm = 10, maximum number of steplength reductions before % failure is reported%% set the debug parameter, 1 turns display on, otherwise off%debug=1;%% initialize it_hist, ierr, and set the iteration parameters%ierr = 0; maxit=40; maxdim=39;it_histx=zeros(maxit,3);maxarm=10;%if nargin == 4maxit=parms(1); maxdim=parms(2)-1;endrtol=tol(2); atol=tol(1); n = length(x); fnrm=1; itc=0; nbroy=0; %% evaluate f at the initial iterate% pute the stop tolerance%f0=feval(f,x);fc=f0;fnrm=norm(f0)/sqrt(n);it_hist(itc+1)=fnrm;it_histx(itc+1,1)=fnrm; it_histx(itc+1,2)=0;it_histx(itc+1,3)=0;fnrmo=1;stop_tol=atol + rtol*fnrm;outstat(itc+1, :) = [itc fnrm 0 0];%% terminate on entry?%if fnrm < stop_tolsol=x;returnend%% initialize the iteration history storage matrices%stp=zeros(n,maxdim);stp_nrm=zeros(maxdim,1);lam_rec=ones(maxdim,1);%% Set the initial step to -F, pute the step norm%lambda=1;stp(:,1) = -fc;stp_nrm(1)=stp(:,1)'*stp(:,1);%% main iteration loop%while(itc < maxit)%nbroy=nbroy+1;%% keep track of successive residual norms and% the iteration counter (itc)%fnrmo=fnrm; itc=itc+1;%% pute the new point, test for termination before% adding to iteration history%xold=x; lambda=1; iarm=0; lrat=.5; alpha=1.d-4;x = x + stp(:,nbroy);fc=feval(f,x);fnrm=norm(fc)/sqrt(n);ff0=fnrmo*fnrmo; ffc=fnrm*fnrm; lamc=lambda;%%% Line search, we assume that the Broyden direction is an% ineact Newton direction. If the line search fails to% find sufficient decrease after maxarm steplength reductions % brsola returns with failure.%% Three-point parabolic line search%while fnrm >= (1 - lambda*alpha)*fnrmo && iarm < maxarm% lambda=lambda*lrat;if iarm==0lambda=lambda*lrat;elselambda=parab3p(lamc, lamm, ff0, ffc, ffm);endlamm=lamc; ffm=ffc; lamc=lambda;x = xold + lambda*stp(:,nbroy);fc=feval(f,x);fnrm=norm(fc)/sqrt(n);ffc=fnrm*fnrm;iarm=iarm+1;end%% set error flag and return on failure of the line search%if iarm == maxarmdisp('Line search failure in brsola ')ierr=2;it_hist=it_histx(1:itc+1,:);sol=xold;return;end%% How many function evaluations did this iteration require?%it_histx(itc+1,1)=fnrm;it_histx(itc+1,2)=it_histx(itc,2)+iarm+1;if(itc == 1) it_histx(itc+1,2) = it_histx(itc+1,2)+1; end;it_histx(itc+1,3)=iarm;%% terminate?%if fnrm < stop_tolsol=x;rat=fnrm/fnrmo;outstat(itc+1, :) = [itc fnrm iarm rat];it_hist=it_histx(1:itc+1,:);% it_hist(itc+1)=fnrm;if debug==1disp(outstat(itc+1,:))endreturnend%%% modify the step and step norm if needed to reflect the line % search%lam_rec(nbroy)=lambda;if lambda ~= 1stp(:,nbroy)=lambda*stp(:,nbroy);stp_nrm(nbroy)=lambda*lambda*stp_nrm(nbroy);end%%% it_hist(itc+1)=fnrm;rat=fnrm/fnrmo;outstat(itc+1, :) = [itc fnrm iarm rat];if debug==1disp(outstat(itc+1,:))end%%% if there's room, pute the next search direction and step norm and% add to the iteration history%if nbroy < maxdim+1z=-fc;if nbroy > 1for kbr = 1:nbroy-1ztmp=stp(:,kbr+1)/lam_rec(kbr+1);ztmp=ztmp+(1 - 1/lam_rec(kbr))*stp(:,kbr);ztmp=ztmp*lam_rec(kbr);z=z+ztmp*((stp(:,kbr)'*z)/stp_nrm(kbr));endend%% store the new search direction and its norm%a2=-lam_rec(nbroy)/stp_nrm(nbroy);a1=1 - lam_rec(nbroy);zz=stp(:,nbroy)'*z;a3=a1*zz/stp_nrm(nbroy);a4=1+a2*zz;stp(:,nbroy+1)=(z-a3*stp(:,nbroy))/a4;stp_nrm(nbroy+1)=stp(:,nbroy+1)'*stp(:,nbroy+1);%%%else%% out of room, time to restart%stp(:,1)=-fc;stp_nrm(1)=stp(:,1)'*stp(:,1);nbroy=0;%%%end%% end whileend%% We're not supposed to be here, we've taken the maximum% number of iterations and not terminated.%sol=x;it_hist=it_histx(1:itc+1,:);ierr=1;if debug==1disp(' outstat')endfunction lambdap = parab3p(lambdac, lambdam, ff0, ffc, ffm)% Apply three-point safeguarded parabolic model for a line search. %% This code es with no guarantee or warranty of any kind.%% function lambdap = parab3p(lambdac, lambdam, ff0, ffc, ffm)%% input:% lambdac = current steplength% lambdam = previous steplength% ff0 = value of \| F(x_c) \|^2% ffc = value of \| F(x_c + \lambdac d) \|^2% ffm = value of \| F(x_c + \lambdam d) \|^2%% output:% lambdap = new value of lambda given parabolic model%% internal parameters:% sigma0 = .1, sigma1=.5, safeguarding bounds for the linesearch%%% set internal parameters%sigma0=.1; sigma1=.5;%% pute coefficients of interpolation polynomial%% p(lambda) = ff0 + (c1 lambda + c2 lambda^2)/d1%% d1 = (lambdac - lambdam)*lambdac*lambdam < 0% so if c2 > 0 we have negative curvature and default to% lambdap = sigam1 * lambda%c2 = lambdam*(ffc-ff0)-lambdac*(ffm-ff0);if c2 >= 0lambdap = sigma1*lambdac; returnendc1=lambdac*lambdac*(ffm-ff0)-lambdam*lambdam*(ffc-ff0);lambdap=-c1*.5/c2;if (lambdap < sigma0*lambdac) lambdap=sigma0*lambdac; endif (lambdap > sigma1*lambdac) lambdap=sigma1*lambdac; end2.应用举例把以下代码复制在mand 窗口中x=[1 2 3]’;f=@(x)[3*x(1)-cos(x(2)*x(3))-1/2;x(1)^2-81*(x(2)+0.1)^2+sin(x(3))+1.06;exp(-x(1)*x(2))+20*x(3)+(10*pi-3)/3;];tol=[3,-5];[sol, it_hist, ierr] = brsola(x,f,tol)说明：以上应用举例只是给出了上文中代码的一个应用实例，具体能否得到方程的满意数值解还需要进一步调节初始给的x和tol的值。