实验二:迭代法、初始值与收敛性
数值分析非线性方程的数值解法

数值分析非线性方程的数值解法数值分析是一种应用数学方法来分析和解决数学问题的领域。
非线性方程是数值分析中一类重要的问题,其解法包括了迭代法、牛顿法、割线法等。
本文将详细介绍这些数值解法及其原理和应用。
一、迭代法迭代法是解非线性方程的一种常用数值方法。
该方法的基本思想是通过不断迭代逼近方程的根,直到达到所需精度或满足停止准则为止。
迭代法的求根过程如下:1.选择适当的初始值x0。
2. 利用迭代公式xn+1 = g(xn),计算下一个近似根。
3.重复步骤2,直到满足停止准则为止。
常用的迭代法有简单迭代法、弦截法和牛顿法。
简单迭代法的迭代公式为xn+1 = f(xn),其中f(x)为原方程的一个改写形式。
该方法的收敛性要求函数f(x)在解附近有收敛性且导数在一个区间内收敛。
弦截法的迭代公式为xn+1 = xn - f(xn) * (xn-xn-1) / (f(xn)-f(xn-1))。
该方法通过连接两个点上的函数值的割线来逼近方程的根。
牛顿法的迭代公式为xn+1 = xn - f(xn) / f'(xn),其中f'(x)为f(x)的导数。
该方法通过用切线来逼近方程的根。
二、牛顿法牛顿法是解非线性方程的一种常用迭代法。
该方法通过使用方程的导数来逼近方程的根。
迭代过程如下:1.选择适当的初始值x0。
2. 利用迭代公式xn+1 = xn - f(xn) / f'(xn),计算下一个近似根。
3.重复步骤2,直到满足停止准则为止。
牛顿法的收敛速度较快,但要求方程的导数存在且不为0。
三、割线法割线法是解非线性方程的另一种常用迭代法。
该方法通过连接两个点上的函数值的割线来逼近方程的根。
迭代过程如下:1.选择适当的初始值x0和x12. 计算下一个近似根xn+1 = xn - f(xn) * (xn-xn-1) / (f(xn)-f(xn-1))。
3.重复步骤2,直到满足停止准则为止。
割线法的收敛速度介于简单迭代法和牛顿法之间。
迭代法步骤范文

迭代法步骤范文迭代法是一种通过反复进行近似计算的方法,通过不断逼近真实解,来解决数值问题。
它通常适用于无法直接求解的问题,或者求解难度较大的问题。
下面是迭代法的步骤:1.确定迭代函数:首先,需要确定一个迭代函数,也称为迭代公式或迭代关系。
这个迭代函数需要满足两个条件:一是迭代函数能够将问题的近似解转换为更接近真实解的近似解;二是迭代函数是简单可行的,也就是说它可以被计算机算法实现。
2.初始化值:在开始迭代之前,需要先给定一个初始值作为迭代的起点。
这个初始值可以是随机的、根据问题的特点选取的或者根据经验得到的。
初始值对于迭代法的收敛性和效率有着重要的影响。
3.迭代计算:开始进行迭代计算。
根据迭代函数以及初始值,通过反复计算得到不断逼近真实解的近似解。
迭代计算的过程中,会根据迭代函数将当前的近似解转换为下一个近似解。
迭代计算的次数可以是固定的,也可以是根据迭代结果的精度进行调整。
4.收敛判断:在每一次迭代计算后,需要判断是否已经达到了预先设定的停止条件。
收敛条件可以是根据问题的特点或经验选定的,也可以是根据计算结果的变化情况确定的。
当满足收敛条件时,迭代过程停止,得到了近似解;当不满足收敛条件时,继续进行迭代计算,直到满足收敛条件为止。
5.结果输出:当迭代计算停止时,得到的最后一个近似解就是问题的近似解。
将这个近似解输出,用作问题的解答或进一步计算的基础。
总结起来,迭代法的步骤包括确定迭代函数、初始化值、迭代计算、收敛判断和结果输出。
这些步骤需要根据具体问题进行具体的操作和调整。
在实际应用中,迭代法通常是结合数值计算和计算机算法实现的,可以针对不同的问题选择不同的迭代方法和技巧,以达到更好的结果。
牛顿迭代法的收敛性和稳定性

牛顿迭代法的收敛性和稳定性牛顿迭代法是一种高效的求解非线性方程组的方法。
它的基本思想是通过不断逼近目标函数的零点来求解方程,其中每次迭代通过求解目标函数的一阶导数和二阶导数来更新逼近值。
与其他求解非线性方程组的方法相比,牛顿迭代法具有更快的收敛速度和更高的精度。
然而,牛顿迭代法在实际应用中也存在一些问题,例如收敛性和稳定性。
本文将就牛顿迭代法的收敛性和稳定性进行探讨。
一、牛顿迭代法的收敛性牛顿迭代法的收敛性与初始迭代值的选择有关。
如果选择的初始迭代值与目标函数的零点较接近,则牛顿迭代法的收敛速度越快,精度越高。
反之,如果初始迭代值与目标函数的零点较远,则可能会导致收敛速度缓慢甚至无法收敛。
因此,通常使用牛顿迭代法进行求解时,需要通过试探法或其他方法寻找较接近目标函数零点的初始迭代值。
另外,牛顿迭代法的收敛性还与目标函数的性质有关。
具体来说,如果目标函数在初始迭代值处的二阶导数为正且在目标函数的零点处存在且连续,则牛顿迭代法一般会收敛到目标函数的零点。
而如果目标函数在某些点处的二阶导数为零或不存在,则可能会出现收敛速度缓慢或收敛不足的情况。
二、牛顿迭代法的稳定性牛顿迭代法的稳定性是指对于具有微小扰动的初始迭代值,迭代结果能否保持不变或只有微小的差异。
在实际应用中,由于存在数值误差或输入数据的不确定性,牛顿迭代法可能会受到微小扰动的影响而产生不稳定的结果。
因此,需要采取措施来提高牛顿迭代法的稳定性。
一种提高牛顿迭代法稳定性的方法是采用牛顿-拉夫逊迭代法。
牛顿-拉夫逊迭代法是在牛顿迭代法的基础上加入阻尼因子来实现的。
具体来说,牛顿-拉夫逊迭代法使用目标函数的一阶导数和二阶导数来更新逼近值,并在迭代过程中加入一个阻尼因子,使迭代结果在微小扰动下不会产生过大的变化。
此外,还可以采用增量式牛顿迭代法来提高牛顿迭代法的稳定性。
增量式牛顿迭代法是一种递推算法,它的基本思想是将目标函数的二阶导数逐步逼近到实际的值,并在每次迭代中只更新部分二阶导数,以减小更新过程中的数值误差。
MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告

MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告实验报告一、引言计算方法是数学的一门重要应用学科,它研究如何用计算机来解决数学问题。
其中,迭代法、牛顿法和二分法是计算方法中常用的数值计算方法。
本实验通过使用MATLAB软件,对这三种方法进行实验研究,比较它们的收敛速度、计算精度等指标,以及它们在不同类型的问题中的适用性。
二、实验方法1.迭代法迭代法是通过不断逼近解的过程来求得方程的根。
在本实验中,我们选择一个一元方程f(x)=0来测试迭代法的效果。
首先,我们对给定的初始近似解x0进行计算,得到新的近似解x1,然后再以x1为初始近似解进行计算,得到新的近似解x2,以此类推。
直到两次计算得到的近似解之间的差值小于规定的误差阈值为止。
本实验将通过对复杂方程的迭代计算来评估迭代法的性能。
2.牛顿法牛顿法通过使用函数的一阶导数来逼近方程的根。
具体而言,对于给定的初始近似解x0,通过将f(x)在x0处展开成泰勒级数,并保留其中一阶导数的项,得到一个近似线性方程。
然后,通过求解这个近似线性方程的解x1,再以x1为初始近似解进行计算,得到新的近似解x2,以此类推,直到两次计算得到的近似解之间的差值小于规定的误差阈值为止。
本实验将通过对不同类型的方程进行牛顿法的求解,评估它的性能。
3.二分法二分法是通过将给定区间不断二分并判断根是否在区间内来求方程的根。
具体而言,对于给定的初始区间[a,b],首先计算区间[a,b]的中点c,并判断f(c)与0的大小关系。
如果f(c)大于0,说明解在区间[a,c]内,将新的区间定义为[a,c],再进行下一轮的计算。
如果f(c)小于0,说明解在区间[c,b]内,将新的区间定义为[c,b],再进行下一轮的计算。
直到新的区间的长度小于规定的误差阈值为止。
本实验将通过对复杂方程的二分计算来评估二分法的性能。
三、实验结果通过对一系列测试函数的计算,我们得到了迭代法、牛顿法和二分法的计算结果,并进行了比较。
2.2 迭代法的一般形式与收敛性定理

设aii0 (i=1,2,,n),并将A写成三部分
0 a11 a 21 0 a 22 A a n 1 ,1 a n 1 , 2 0 a nn a n 2 a n , n 1 a n1 0 a12 a1,n1 a1n 0 a 2 , n 1 a 2 n 0 a n 1, n 0 D LU. 0
则
k
B ( H )
k
两边取对数得: k ln ( H ) ln k
ln ln ( H )
定义:
ln ( H )
为迭代法(2.2.3)的渐近收敛速 度。
解线性方程组的迭代法
线性方程组
a11 x1 a12 x2 a x a x 21 1 22 2 an1 x1 an 2 x2 a1n xn b1 a2 n xn b2 ann xn bn
复习:矩阵的谱半径 设λ是矩阵A相应于特征向量x的特征值,即 Ax=λx 向量-矩阵范数的相容性,得到 |λ| || x ||=||λx|| =|| Ax|| ≤ || A || ||x|| 从而,对A的任何特征值λ均成立 |λ|≤|| A || ( 3)
设n阶矩阵A的n个特征值为λ1,λ2,…λn,称 ( A) max i
x ( k 1) x* H ( x ( k ) x* )
由此递推:x ( k 1) x* H k 1 ( x ( 0) x* ), k 0,1,2,
x 是线性方程组Ax=b的解
x* Hx* g
x
k 1
*
迭代法的收敛性

x* Mx* g 由迭代公式有 M (x
k k
x ( k ) x* Mx ( k 1) g Mx* g
( k 1)
x ) M (x
* 2 * k
( k 2) (k )
x ) M (x
* k
(0)
x )
*
于是有 lim M ( x
1 1 例:Ax b, A 2 1 2
1 2 1 1 讨论用三种迭代法求解的收敛性。 2 1 1 2 解:因A为对称且其各阶主子式皆大于零,故A为对称正定矩 1 2 阵。由判别条件3,Gauss-Seidel迭代法与松弛法(0 2) 均收敛。A不是弱对角占优阵,故不能用条件1判断。 0 1 -1 Jacobi迭代法的迭代矩阵为B I - D A 2 1 2 1 2 0 1 2 1 2 1 2 0
1,
1,由推论1无法判别收敛性。
对一些特殊的系数矩阵可给出几个常用的判 别收敛条件
设有线性方程组Ax b, 下列结论成立(收敛充分条件) 1.若A为严格对角占优阵或不可约弱对角占优阵,则 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法均收敛。 2.若A为严格对角占优阵, 0 1, 则松弛法收敛。 3.若A为对称正定阵,则松弛法收敛的充要条件为 0 2。 10 1 2 2 1 0 B 1 2 1 上两例中: A 1 10 2 1 1 5 0 1 2 A为严格对角占优阵,故Jacobi与Gauss-Seidel迭 代均收敛。B为非严格对角占优阵,但为对称正定 阵, =1.4故松弛法收敛。
推论1 对任意初始向量x 和右端项g,若 M 1,由迭代
迭代法和其收敛性

(1) xk1 xk2 xk 3, g(x) x2 x 3,
g(x) 2x 1, g(x*) g( 3) 2 3 1 1.
3
3
(2)
xk 1
xk
,
g(x)
, x
g( x)
3 x2
,
g( x*)
1.
(3)
xk 1
xk
1 4
( xk2
3),
g(x)
x
1 4
(x2
3),
g(x) 1 1 x, g(x*) 1 3 0.134 1.
上g存(x在) [a, b]
因 a g,(x)下列b设
及 g(a) ,a定 g(b) b
义函数
f (x) g (x) x.
显然 f (x) C,[a且, b满] 足
f (a) g (a) a 0, f (b)
g(b) b,由0 连续函数性质可知存在
x使* (a, b)
f (x*) , 0即
L xk1 x * Lk x0 x *.
因 0 L,故1 当 k时序列 收敛{到xk } .
x*
再证明估计式(2.5),由李普希兹条件有
xk1 xk g(xk ) g(xk1) L xk xk1 .
(2.6)
反复递推得
xk 1 xk Lk x1 x0 .
于是对任意正整数 p有
g在(x区) 间3x2 中
[1,2] g(x) 1
10.3 局部收敛性与收敛阶
上面给出了迭代序列 {在xk区} 间 上[旳a, b收]敛性, 一般称为全局收敛性. 定理旳条件有时不易检验,实际应 用时一般只在不动点 x *旳邻近考察其收敛性,即局部收 敛性.
定义7.2.1 设 有(x不) 动点 ,假x *如存在 旳某x个* 邻域 R : x x ,* 对任意 ,迭x0 代(R 2.2)产生旳序列 {xk },R且收敛到 ,x则*称迭代法(2.2)局部收敛.
数值分析作业2.1

实验2.1 迭代法、初始值与收敛性实验目的:初步认识非线性问题的迭代法与线性问题的迭代法的差别,探讨迭代法及初始值与迭代收敛性的关系。
问题的提出:迭代法是求解非线性方程(组)的基本方法,与线性方程的情况一样,其构造方程多种多样,但关键是怎样才能使迭代收敛且有较快的收敛速度。
实验内容:考虑一个简单的代数方程为:012=--x x 构造多种迭代法,如121-=+n n x x ,nn x x 111+=+,11+=+n n x x 等。
在实轴上取初始值0x ,分别用以上迭代法做实验,记录各算法的迭代过程。
实验要求:(1) 取定某个初始值,按如上迭代格式进行计算,它们的收敛性如何?重复选取不同的初始值,反复实验,利用matlab 的图形功能,分析3种迭代法的收敛性与初值选取的关系。
程序:①初始值0x =1.0时;1.源程序为:syms x fx gx; gx=x^2-1;fx=x^2-x-1;disp('k x f(x)');x=1.0;k=0;ffx=subs(fx, 'x', x); while abs(ffx)>0.0001;disp([num2str(k), ' ', num2str(x), ' ', num2str(ffx)]) x=subs(gx, 'x', x);ffx=subs(fx, 'x', x);k=k+1; a(k)=x; pause(1); if k>100 break; end endplot(a,'g-+');title('迭代次数k 与x 的函数关系'); xlabel('迭代次数k'); ylabel('x'); grid on;disp([num2str(k), ' ', num2str(x), ' ', num2str(ffx)]);2. 图形:迭代次数kx图2.1 迭代公式为:121-=+n nx x迭代次数kx图2.2 迭代公式为:nn x x 111+=+ 迭代次数k 与x 的函数关系迭代次数kx图2.3 迭代公式为:11+=+n n x x②重复选取不同的0x ,0x =-0.1; 0x =2.0,实验结果为: ⑴0x =-0.1;迭代次数kx图2.4 迭代公式为:121-=+n n x x迭代次数k 与x 的函数关系迭代次数kx图2.5 迭代公式为:nn x x 111+=+迭代次数k 与x 的函数关系迭代次数kx图2.6 迭代公式为:11+=+n n x x⑵0x=2.0230迭代次数k 与x 的函数关系迭代次数kx图2.7 迭代公式为:121-=+n n x x迭代次数k 与x 的函数关系迭代次数kx图2.8 迭代公式为:nn x x 111+=+迭代次数k 与x 的函数关系迭代次数kx图2.9 迭代公式为:11+=+n n x x实验结果分析:121-=+n n x x 迭代公式明显不收敛;nn x x 111+=+和11+=+n n x x 迭代公式收敛,但是收敛速度与初值选取有关,如:选取0x =2.0时,11+=+n n x x 的收敛速度更快一些,而选取0x =-0.1时,二者收敛速度一样。
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实验二:迭代法、初始值与收敛性
一:实验要求
考虑一个简单的代数方程
210,x x --=
针对上述方程,可以构造多种迭代法,如2
1111
1,1,n n n n n
x x x x x +++=-=+=实验,记录各算法的迭代过程。
二:实验要求及实验结果
(1) 取定某个初始值,按如上迭代格式进行计算,它们的收敛性如何?重复选取不同放入初始值,反复实验。
请读者自行
设计一种比较形象的记录方式(如何利用Matlab 的图形功能),分析三种迭代法的收敛性与初值的选取关系。
(2) 对三个迭代法中的某一个,取不同的初值进行迭代,结果如何?试分析对不同的初值是否有差异? 实验内容: ⅰ)对211n n x x +=-进行迭代运算,选取迭代次数n=20;分别选择初值-0.6, 1.6进行实验,并画出迭代结果的趋势图。
编写MATLAB 运算程序如下:
%迭代法求解 %令x=x^2-1 clear
n=30; x=-0.5;
x1=x^2-1; for i=1:n
x1=x1^2-1;
xx(i)=x1;
end
m=linspace(0,29,n); plot(m,xx) title('x=-0.5')
x=-0.6
x=1.6
如上图所示,选取初值分别为-0.6、1.6时,结果都是不收敛的。
分析:2
()1n g x x =-,'()2g x x =,要想在某一邻域上'()21,[1,1]g x x x =<∀∈-则但是()[1,1]g x ∉-,所以不存在
某个邻域使得该迭代公式收敛。
即迭代公式对任何初值都是发散的。
ⅱ)对11
1n n
x x +=+
进行迭代运算,选取迭代次数n=30;分别选择初值=-0.7, 2.1进行实验,并画出迭代结果的趋势图。
编写MATLAB 运算程序如下:
%迭代法求解 %令x=x^2-1 clear
n=20;
x=-0.5; x1=1+1./x; for i=1:n
x1=1+1./x1;
xx(i)=x1;
end
m=linspace(0,29,n); plot(m,xx,'b') title('x=-0.5')
x=-0.7
x=2.1
如上图所示,选取初值分别为-0.7、2.1时,结果都是收敛。
分析:1
()1
,n
g x x =+设
'2
1
()[1.65,],[1.65,],()g x x g x x ∈+∞∀∈+∞=-
在[1.65,]+∞上有界,且'2
1
()1,[1.65,]
g x x x =
<∀∈+∞则由迭代式对任意初始值0[1.65,]x ∈+∞1
()1,n
g x x =+产生的序列都收敛。
同时由1
()1,n
g x x =+
可以看到,在0[,]x ∈-∞+∞选取初值,在进行n 次迭代后,都会存在一个 1.65n x >,此时n x 相当于是在
[1.65,]+∞范围内的初始值,迭代公式产生的序列收敛。
所以初值的选取对数列的收敛性没有影响。
ⅲ)对1n x +=
选取迭代次数n=20;分别选择初值=-0.6,2.1进行实验,并画出迭代结果的趋势图。
编写MATLAB 运算程序如下:
%迭代法求解 %令x=sqrt(1+x) clear
n=20; x=-0.5; x1= sqrt(1.+x); for i=1:n
x1= sqrt(1+x1);
xx(i)=x1;
end
m=linspace(0,29,n); plot(m,xx,'b') title('x=-0.5')
x=-0.6
如上图所示,选取初值分别为-0.6、2.1时,结果都是收敛。
分析:()1g x =
设 '
()[1,],[1,],()g x x g x ∈-+∞∀∈-+∞=
在[1,]-+∞实数域上有界,
且
'()1,[1,]g x x =
<∀∈-+∞则由迭代式对任意初始值0[1,]x ∈-+∞()g x =产生的序列都收敛。
同时由
()g x =可以看到,在0[,1]x ∈-∞-选取初值,对迭代结果所产生的虚数的实部和虚部也是收敛的。
如初值选取x=-3,
得到20次的迭代结果如下:实部收敛于1.618,虚部收敛于0,
Columns 1 through 5
1.1688 + 0.6050i 1.4867 + 0.2035i 1.5782 + 0.0645i 1.6058 + 0.0201i 1.6143 + 0.0062i Columns 6 through 10
1.6169 + 0.0019i 1.6177 + 0.0006i 1.6179 + 0.0002i 1.6180 + 0.0001i 1.6180 + 0.0000i Columns 11 through 15
1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i Columns 16 through 20
1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i 1.6180 + 0.0000i
x=-3
上图是初值选取为-3的迭代结果趋势图,可以看出,当迭代结果为虚数时,迭代结果最终还是收敛的。
在进行n 次迭代后,实部都会存在一个1n x >-,此时n x 相当于是在[1,]-+∞范围内的初始值,迭代公式产生的序列收敛。
所以初值的选取对数列的收敛性没有影响。
(3) 线性方程组迭代法的收敛性是不依赖初值的选取的。
比较线性与非线性问题迭代的差异,有何结论和问题。
ⅰ)对线性方程1212()()()f ax bx af x bf x +=+,设()f x ax b =+,则'()f x a =。
若线性方程的迭代是收敛的,则有'
()1,11f x a a =<-<<对()f x ax b =+而言,在[,]-∞+∞上,都有
,()[,]x f x ∈-∞+∞,所以,对任何初值,方程的迭代都是收敛的,不受初值的影响。
若线性方程的迭代是发散的,则对任何初值都发散,方程迭代的收敛性也不受初值的影响。
ⅱ)对非线性方程的迭代,就复杂的多。
对于方程迭代发散的方程而言,无论初值如何选择,收敛性是不会改变的。
方程的迭代还是发散。
对方程迭代收敛的情况而言,若想要使得初值的选择不会影响收敛性,那必须要使得,()[,]x f x ∈-∞+∞并且在某一定
点的邻域内'
()1f x <,情况是很复杂的。