计算方法21-非线性方程

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解非线性方程的牛顿迭代法及其应用

解非线性方程的牛顿迭代法及其应用

解非线性方程的牛顿迭代法及其应用一、本文概述非线性方程是数学领域中的一个重要研究对象,其在实际应用中广泛存在,如物理学、工程学、经济学等领域。

求解非线性方程是一个具有挑战性的问题,因为这类方程往往没有简单的解析解,需要通过数值方法进行求解。

牛顿迭代法作为一种古老而有效的数值求解方法,对于求解非线性方程具有重要的应用价值。

本文旨在介绍牛顿迭代法的基本原理、实现步骤以及在实际问题中的应用。

我们将详细阐述牛顿迭代法的基本思想,包括其历史背景、数学原理以及收敛性分析。

我们将通过具体实例,展示牛顿迭代法的计算步骤和实际操作过程,以便读者能够更好地理解和掌握该方法。

我们将探讨牛顿迭代法在各个领域中的实际应用,包括其在物理学、工程学、经济学等领域中的典型应用案例,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。

通过本文的介绍,读者可以深入了解牛顿迭代法的基本原理和应用技巧,掌握其在求解非线性方程中的实际应用方法,为进一步的研究和应用提供有力支持。

二、牛顿迭代法的基本原理牛顿迭代法,又称为牛顿-拉夫森方法,是一种在实数或复数域上近似求解方程的方法。

其基本原理是利用泰勒级数的前几项来寻找方程的根。

如果函数f(x)在x0点的导数f'(x0)不为零,那么函数f(x)在x0点附近可以用一阶泰勒级数来近似表示,即:这就是牛顿迭代法的基本迭代公式。

给定一个初始值x0,我们可以通过不断迭代这个公式来逼近f(x)的根。

每次迭代,我们都用当前的近似值x0来更新x0,即:这个过程一直持续到满足某个停止条件,例如迭代次数达到预设的上限,或者连续两次迭代的结果之间的差小于某个预设的阈值。

牛顿迭代法的收敛速度通常比线性搜索方法快,因为它利用了函数的导数信息。

然而,这种方法也有其局限性。

它要求函数在其迭代点处可导,且导数不为零。

牛顿迭代法可能不收敛,如果初始点选择不当,或者函数有多个根,或者根是重根。

因此,在使用牛顿迭代法时,需要谨慎选择初始点,并对迭代过程进行适当的监控和调整。

计算方法—非线性方程求解

计算方法—非线性方程求解

计算方法—非线性方程求解计算方法是数学中的一个重要分支,它研究如何利用计算机和数值方法解决各种数学问题。

在实际应用中,非线性方程是一个常见的问题。

非线性方程是指其表达式中包含一个或多个非线性项的方程。

与线性方程相比,非线性方程更加复杂,通常不能通过代数方法直接求解。

因此,我们需要借助计算方法来求解非线性方程。

常见的非线性方程求解方法包括迭代法、牛顿法和二分法等。

首先,迭代法是一种基本的非线性方程求解方法。

它的基本思想是通过不断迭代逼近方程的根。

迭代法的一般步骤如下:1.选取一个初始值x0;2.利用迭代公式x_{n+1}=g(x_n),计算下一个值x_{n+1};3.不断重复步骤2,直到计算出满足精度要求的解为止。

其中,g(x)是一个逼近函数,通常是通过原方程进行变形得到的。

在实际应用中,迭代法的关键是选择适当的初始值x0和逼近函数g(x)。

如果选取的初始值离方程的根较远,可能会导致迭代结果不收敛;如果逼近函数不恰当,迭代结果也可能不收敛。

因此,在使用迭代法时需要注意这些问题。

其次,牛顿法是一种较为高效的非线性方程求解方法。

它的基本思想是通过线性近似来逼近方程的根。

牛顿法的一般步骤如下:1.选取一个初始值x0;2.利用泰勒展开将原方程线性化,得到一个线性方程;3.解线性方程,计算下一个值x_{n+1};4.不断重复步骤2和步骤3,直到计算出满足精度要求的解为止。

在实际应用中,牛顿法的关键是计算线性方程的解。

通常可以通过直接求解或迭代方法求解线性方程。

此外,牛顿法还需要注意选择适当的初始值x0,特别是对于多根方程需要选择不同的初始值。

最后,二分法是一种简单但较为稳定的非线性方程求解方法。

它的基本思想是通过区间缩减来逼近方程的根。

二分法的一般步骤如下:1.选取一个包含根的初始区间[a,b];2.计算区间的中点c=(a+b)/2;3.判断中点c的函数值与0的关系,从而确定下一个区间;4.不断重复步骤2和步骤3,直到计算出满足精度要求的解为止。

各类非线性方程的解法

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。

计算方法的课后答案

计算方法的课后答案

《计算方法》习题答案第一章 数值计算中的误差1.什么是计算方法?(狭义解释)答:计算方法就是将所求的的数学问题简化为一系列的算术运算和逻辑运算,以便在计算机上编程上机,求出问题的数值解,并对算法的收敛性、稳定性和误差进行分析、计算。

2.一个实际问题利用计算机解决所采取的五个步骤是什么?答:一个实际问题当利用计算机来解决时,应采取以下五个步骤: 实际问题→建立数学模型→构造数值算法→编程上机→获得近似结果 4.利用秦九韶算法计算多项式4)(53-+-=x x x x P 在3-=x 处的值,并编程获得解。

解:400)(2345-+⋅+-⋅+=x x x x x x P ,从而 1 0 -1 0 1 -4 -3 -3 9 -24 72 -2191-38-2473-223所以,多项式4)(53-+-=x x x x P 在3-=x 处的值223)3(-=-P 。

5.叙述误差的种类及来源。

答:误差的种类及来源有如下四个方面:(1)模型误差:数学模型是对实际问题进行抽象,忽略一些次要因素简化得到的,它是原始问题的近似,即使数学模型能求出准确解,也与实际问题的真解不同,我们把数学模型与实际问题之间存在的误差称为模型误差。

(2)观测误差:在建模和具体运算过程中所用的一些原始数据往往都是通过观测、实验得来的,由于仪器的精密性,实验手段的局限性,周围环境的变化以及人们的工作态度和能力等因素,而使数据必然带有误差,这种误差称为观测误差。

(3)截断误差:理论上的精确值往往要求用无限次的运算才能得到,而实际运算时只能用有限次运算的结果来近似,这样引起的误差称为截断误差(或方法误差)。

(4)舍入误差:在数值计算过程中还会用到一些无穷小数,而计算机受机器字长的限制,它所能表示的数据只能是一定的有限数位,需要把数据按四舍五入成一定位数的近似的有理数来代替。

这样引起的误差称为舍入误差。

6.掌握绝对误差(限)和相对误差(限)的定义公式。

非线性方程(组)的解法

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

x
cn
1 2
(an
bn
)为
x 的近似解。
7
二分法
迭代终止准则
an - bn

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。

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

计算方法非线性方程求根实验

计算方法非线性方程求根实验
1.用迭代法解方程: f ( x) − ln( x + 2) = 0。 #include "iostream.h" #include "math.h" inline double fun1(double x) { return log(x+2); } inline double fun2(double x) { return exp(x)-2; } double ER(double x,double y,double e,double (*p) (double)) { double xy=p(x),dis=fabs(xy-x); while(dis>e && xy>x && xy<y) { x=xy; xy=p(x); } return xy; } void main() { double a1=1,b1=2,a2=-1.9,b2=-1; double (*p)(double); double m=0.5*pow(10,-6); p=fun1; double f1=ER(a1,b1,m,p); p=fun2; double f2=ER(a2,b2,m,p); cout<<"f1="<<f1<<endl; cout<<"f2="<<f2<<endl; } 2.用牛顿迭代公式计算 26 的近似值。 #include "iostream.h" #include "math.h" void main() {
f (a ) ⋅ f (b) < 0 ;又设 f ( x) 的一个零点 x* ∈ (a, b) 的近似值 (设f ′( x0 ) ≠ 0) 。用过曲

求解非线性方程的三种新的迭代法

求解非线性方程的三种新的迭代法

求解非线性方程的三种新的迭代法1. 引言1.1 介绍迭代法迭代法是一种重要的数值计算方法,广泛应用于非线性方程的求解、函数极值点的求解等问题中。

迭代法的基本思想是通过逐步逼近的方式,找到函数的根或者极值点。

这种方法在面对复杂的数学问题时具有很大的优势,可以通过简单的计算步骤逐渐接近最终解。

与解析解相比,迭代法更适用于无法通过代数运算求解的问题,或者求解过程较为繁琐的问题。

迭代法的实现通常需要选择一个初始值,并通过反复迭代计算来逼近真实解。

在每一步迭代中,都会根据当前的估计值计算新的估计值,直到满足一定的精度要求为止。

迭代法虽然不能保证每次都能得到精确解,但在实际应用中往往能够取得较好的结果。

迭代法是一种简单而有效的数值计算方法,尤其适用于非线性方程求解等复杂问题。

通过逐步逼近的方式,迭代法可以帮助我们解决那些传统方法难以处理的问题,为现代科学技术的发展提供重要支持。

1.2 非线性方程的求解意义非线性方程在数学和工程领域中广泛存在,其求解具有重要的理论和实际意义。

非线性方程的求解能够帮助解释和预测许多自然现象,包括流体动力学、电路分析、材料力学等领域中的问题。

非线性方程的求解也是许多科学研究和工程设计中必不可少的一环,例如在经济学、生物学、物理学等多个学科中都有非线性方程存在。

传统的解析方法难以解决非线性方程,因此迭代法成为求解非线性方程的重要工具。

迭代法是一种通过不断逼近解的方法,逐步逼近方程的解。

通过迭代法,可以在复杂的非线性方程中找到数值解,从而解决实际问题。

非线性方程的求解意义在于帮助我们更好地理解和掌握复杂系统的性质和行为。

通过求解非线性方程,我们可以揭示系统中隐藏的规律和关系,为科学研究和工程设计提供重要的参考和支持。

发展高效的迭代法求解非线性方程具有重要意义,可以推动科学技术的进步,促进社会的发展和进步。

2. 正文2.1 牛顿迭代法牛顿迭代法是一种非常经典的求解非线性方程的方法,其基本思想是通过不断逼近函数的零点来求解方程。

非线性方程的数值计算方法实验解析

非线性方程的数值计算方法实验解析

非线性方程的数值计算方法实验一、实验描述:在科学研究和工程实践中,经常需要求解大量的非线性方程。

本实验正是通过计算机的程序设计,使用迭代法、波尔查诺二分法、试值法、牛顿-拉夫森法和割线法,来实现非线性方程的求解。

本实验中通过对各种方法的实践运用,可以比较出各种方法的优缺点。

并且,通过完成实验,可加深对各种方法的原理的理解,熟悉掌握C语言在这些方法中的运用。

二、实验内容:1、求函数cos(x)=的不动点(尽可能多)近似值,答案g x-(x)x精确到小数点后12位;2、如果在240个月内每月付款300美元,求解满足全部年金A为500000美元的利率I,的近似值(精确到小数点后10位)。

3、利用加速牛顿-拉夫森算法,用其求下列函数M阶根p的近似值。

(a)、f(x)=(x-2)5,M=5,p=2,初始值p0=1。

(b)、f(x)=sin(x3),M=3,p=0,初始值p0=1。

(c)、f(x)=(x-1)ln(x),M=2,p=1,初始值p0=2。

4、设投射体的运动方程为:y=f(t)=9600(1-e-t/15)-480tx=r(t)=2400(1-e -t/15)(a)求当撞击地面时经过的时间,精确到小数点后10位。

(b)求水平飞行行程,精确到小数点后10位。

三、实验原理:(1)、不动点迭代法:它是一种逐次逼近的方法,即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结果。

它利用计算机运算速度快,适合做重复性操作的特点,让计算机对一个函数进行重复执行,在每次执行这个函数时,都从变量的原值推出它的一个新值,直至推出最终答案为止。

迭代法一般可用于寻找不动点,即:存在一个实数P ,满足P=g(P),则称P 为函数g(x)的一个不动点。

且有定理:若g(x)是一个连续函数,且{p n }n=0∞是由不动点迭代生成的序列。

如果lim n→∞p n =P ,则P 是g(x)的不动点。

所以,不动点的寻找多用迭代法。

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区间,如此反复,直到求出满足精度要求的近似根.
具体步骤如下:
10
令 (a, b) (a0 , b0 )
取a0 , b0 中点 x0
a0 b0 2
将其二分,
这时有三种情况: 若 f x0 0 , 则 x x0 ; 否则, x f a f x 0 , 则 a , x0 , 令 a1 a , b1 x0 ; 若 0
1 1 b2 a2 (b1 a1 ) 2 (b a ) , 2 2 ba bk ak k 2
ak bk 区间 ak , bk 的中点 xk 形成一个序列 x0 , x1 ,, xk ,, 2
显然有 lim x k x .
k
13
实际计算中,对于给定的根的允许误差 0 ,
5
求方程根的近似值,需要解决的问题:
⑴ 根的存在性. ⑵ 根的隔离. 要判断方程有没有根,有几个; 找出有根区间,使得在较小的区间内
方程只有一个根,以得到根的近似值.
⑶ 根的精确化. 利用合适的数值计算方法,逐步 把根精确化,直至满足精度要求.
6
二、逐步搜索法
假设f(x)在有根区间[a,b]单值连续,且f(a)<0.
一般步骤:
取合适的步长
y
ba h , n
f(x) 0 a x* b x
从x0=a出发,按步长逐步向右跨进行搜索,
若发现f(xk)与f(a)异号,则确定一个缩小的有根区间
[ xk 1 , xk ], 其宽度等于步长h.
特别地,若f(xk)=0,则xk就是所求的根.
7
例 对方程f (x)=x3-x-1=0 搜索有根区间.
12
重复上述步骤,反复二分下去,可能会在某一步得到方程
根的精确值, 否则,便得到一组不断缩小的有根区间:
a0 , b0 a1 , b1 a2 , b2 ak , bk
1 b1 a1 (b0 a0 ) , 2
从而ak , bk 的长度为
解 如图,可看出
x2 f x sin x与 f x 除原点外只有 4 一个交点, 横坐标介于 1.5 与 2 之间,
o
x 2
x
故方程只有一个非零实根 x 1.5 ,2 . 2 1.5 由 k 1 10 2 k 5 用二分法计算结果如下表: 2
4
又 f ( x) 1 cos x 0, x (0,1)
'
所以,f (x)在[0,1]内有且只有一个根.
1 而 x xk k 1 (b a ) 10 4 , 2 2
*
1
lg(1 0) 4 k 13.82. lg 2
所以要二分14次.
18
二分法的计算步骤:
1.89328925 1.89328921 1.89328920 1.89328920
+
6
15
, 其误差为 若取 x x6 2.1015625 1 x x6 7 3 2 0.0078125 2 (可求得根的精确值为 x 2.0945515 )。 x2 0 的非零实根的近似值, 例2 用二分法求方程 f x sin x 4 y 2 使其误差不超过10 。
bk a k b a x xk k 1 2 2

只要
ba k 1 2
就可确定得到满足精度要求的近似根,
同时也得到所需二分次数k.
lg(b a) lg ba ba k 1 k 1 由 x x k k 1 得 2 , lg 2 2
k k k



即序列{ xk }的极限x*就是方程 f (x)=0的根.
这种求方程近似根的方法称为简单迭代法(逐次迭代法).
其中: x 称为迭代函数; x0 称为根的初始近似值
xk 称为根的k次近似值;xk 称为迭代序列
xk 1 xk k 0 ,1,2 , , 称为迭代公式或迭代过程
2 ( 1) 0.75 ,向右搜索,得 从 x 1出发,取步长 h 4
x
-1
-0.25
0.5
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1.25
2
f (x) -2.3 0.484 0.55 -0.0219 1.75 在 (-1 , -0.25) ,(0.5 , 1.25) ,(1.25 , 2)各区间内有 且只有一个根.
9
取初始近似根 x0 ,代入右端,
进行迭代计算 x1 ( x0 ) , x2 ( x1 ) , 依次得到一个序列 x k ,
22
如果这个序列有极限,则称迭代算法是收敛的,否则发散.
x lim xk 1 lim xk lim xk x
f ( x) ( x x ) g( x), g( x ) 0.
* m *
则称x*是方程f (x)=0的m重根,m=1时称为单根.
3
重根的判断方法
设函数f (x)有m阶连续导数,x*是f(x)=0的m重根
的充要条件是
f ( x* ) f ' ( x* ) f ( m1) ( x* ) 0, f ( m ) ( x* ) 0.
迭代的收敛速度 迭代的加速
21
一、迭代原理 迭代法是一种逐次逼近的方法,用某种固定格式 反复校正根的近似值,使之逐步精确,最后得到 满足精度要求的结果. 1、一般形式(具体做法): ( x ) 连续. 方程 f (x)=0化为等价形式的方程 x ( x ),
构造迭代公式 xk 1 ( xk ) , k 0,1,2,
用二分法计算结果如下表:
k
0 1 2 3 4 5
ak
2 2 2 2
bk
3 2.5 2.25 2.125
xk
2.5 2.25
f xk +
2.125
2.0625
+ +

2.0625 2.09375
2.09375
2.125 2.125
2.109375
2.09375 2.109375
2.1015625
4
有根区间:
若方程f (x)=0在区间[a , b]内至少有一根,
则称[a , b]为有根区间.
有根区间的判断: 定理2-1: 设函数f (x)在[a ,b]上连续,且 f (a) f (b)<0, 则 f (x)=0在(a , b)内至少有一个根. 定理2-2: 设f (x)在[a ,b]上单调连续,且 f (a) f (b)<0, 则 f (x)=0在(a , b)内有且只有一个根.
第二章
非线性方程的数值解法
§2.1 初始近似值的搜索 §2.2 迭代法 §2.3 牛顿迭代法(切线法) §2.4 弦截法(割线法)
1
§2.1

初始近似值的搜索
方程的根 逐步搜索法 区间二分法

2
一、方程的根
对于一元非线性方程f(x)=0 , 若存在数x*, 使得
f x* 0

则称x*是方程的解或根,也称x*是函数f(x)的零点或根. 单根与重根 若函数f (x)能分解为:
由于f (x)是连续函数, f(0)= -1<0,f(2)>0,故 方程至少有一正实根.

设从x=0 出发,取步长h=0.5,逐步右跨搜索,得
x f(x) 0 0.5 1.0 1.5 ― ― ― +
可见在(1,1.5)内有根.又
f ( x) 3 x 2 1 0 (1 x 1.5)
0.00496228
0.0404208
0.156014 0.00536340
所以可取 x 1.93 .
17
例3 证明非线性方程f(x)=1-x-sinx=0在[0,1]内有一根. 用二分法求误差不大于 1 2 10 的根要二分多少次? 解:f (x)是连续函数,且 f(0)>0, f(1)<0
( 1 ) 找 出 f ( x ) 0 的 有 根 区 间 (a, b) , 即 确 定 a , b 使 得
f (a) f (b) 0 ,并计算 f (a) , f (b) 。
(2)计算
f(
ab ab ab f ( ) 0 f ( ) f ( a ) 0 (3)若 ,计算停止;若 ,用 2 代替 b ; 2 2 ab ab f ( ) f ( b ) 0 若 以 2 代替 a 。 2 ,
所以f (x)在区间(1,1.5)内单调连续,因而在(1,1.5)内有 且仅有一个实根,故可取[1 ,1.5]上任一点做初始近似根.
8

求方程 x 3 1.8 x 2 0.15x 0.65 0 的有根区间.
解 函数f (x)=x3-1.8x2+0.15x+0.65连续,且 f(-1)<0, f(2)>0,故方程在(-1,2)内至少有一个根.
三、区间二分法
原理:函数f (x)在[a ,b]上单调连续,且f (a) f (b)<0, 则方程 f (x)=0在区间(a , b)内有且仅有一个实根x*. 基本思想 (1)把有根区间二分为两个小区间,然后 判断根在哪个小区间,舍去无根的小区间;(2)再把 有根的小区间一分为二,再判断根属于哪个更小的
如:验证x=0是方程f (x)=e2x-1-2x-2x2=0的三重根.
解: f(0)=0.
f ' ( x) 2e 2 x 2 4 x, f '' ( x ) 4e 2 x 4, f ''' ( x) 8e 2 x ,
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