数值方法第二章 非线性方程的近似解法

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非线性微分方程的近似解法

非线性微分方程的近似解法

非线性微分方程的近似解法
非线性微分方程的近似解法有多种,比如准则近似法、加权法、谱正
则近似法、最小二乘法、Adomian分解法、拉格朗日-奥尔德尼法、局部
拟合法等等。

准则近似法是基于一组谐振函数和它们的线性组合构造近似解的方法。

加权法又称多项式拟合法,是一种优化方法,基于给定的一组观测数据,建立一个最优的函数拟合模型,以此解决数值求解的问题。

谱正则近似法是把离散的谱系数和给定的函数值满足最小二乘法引入
一组约束条件,可以由此求得一个接近给定函数的正弦级数的近似解。

最小二乘法是一种误差平方和函数的极小化最优化方法,可以用来求
解非线性方程组。

Adomian分解法是一种将非线性方程化为线性方程组来求解的方法。

拉格朗日-奥尔德尼法是一种最优化方法,常用于求解连续可微分的
非线性优化问题。

局部拟合法是一种在计算上求解非线性方程的方法,要求该方程的解
函数在有限个指定点上满足拟合条件。

第2章方程的近似解法

第2章方程的近似解法

第二章 方程求根在许多实际问题中,常常会遇到方程f(x)=0求解的问题。

当f(x)为一次多项式时,f(x)=0称为线性方程,否则称为非线性方程。

对于非线性方程,由于f(x)的多样性,求其根尚无一般的解析方法可以使用,因此研究非线性方程的数值解法是十分必要的。

法、迭代法、牛顿法及割线法。

这些方法均是知道根的初始近似值后,进一步把根精确化,直到达到所要求的 精度为止。

也即求非线性方程根的数值方法。

第一节 第一节 增值寻根法与二分法2.1.1 增值寻根法设非线性方程f(x)=0的根为*x ,增值寻根法的基本思想是,从初始值0x 开始,按规定 的一个初始步长h 来增值。

令 1n x +=n x +h(n=0,1,2,…),同时计算f(1n x +)。

在增值的计算过程中可能遇到三种情形:(1) f(1n x +)=0,此时1n x +即为方 程的根*x 。

(2) f(n x )和f(1n x +)同符号。

这说明区间[n x , 1n x +]内无根。

(3) f(n x )和f(1n x +)异号,f(n x )·f(1n x +)<0此时当f(x)在区间[n x , 1n x +]上连续时,方程f(x)=0在[n x , 1n x +] 一定有根。

也即我们用增值寻根法找到了方程根的存在区间,n x 或1n x +均可以视为根的近似值。

下一步就是设法在该区间内寻找根 *x 更精确的近似值,为此再用增值寻根法 把n x 作为新的初始近似值,同时把步长缩小,例如选新步长1100h h =,这 样会得到区间长度更小的有根区间,从而也得到使f(x)n x ,作为*x 更 精确的近似值,若精度不够,可重复使用增值寻根法,直到有根区间的长度|1n x +-n x |<ε(ε为所要求的精度)为止。

此时f(n x )或f(1n x +)就可近似认为是零。

n x 或1n x +就是满足精度的方程的近似根(如图2-1).2—1例1 用增值寻根法求方程f(x)=324x x +-10=0的有根区间。

数值计算方法第2章2-1节

数值计算方法第2章2-1节

(2)计算
f
(
a
2
b)

(3)若
f
(
a
2
b
)
0
,计算停止;若
f
(
a
2
b
)
f
(a)
0
,用

f
(
a
2
b)
f
(b)
0
,以
a
2
b
代替
a

a
2
b
代替
b

(4)反复执行第二步与第三步,直到区间长缩小到允许误差范围
之内,此时区间中点即可作为所求的近似解。
18
证明方程 x3 3x2 6x 1 0 在区间(0,1)内有唯一的实根,并
在[-1,-0.25],[0.5,1.25],[1.25,2]各区间内至少有一个实根。
10
2.1.3 区间二分法
定理 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]上有且仅有一个实根x*。
二分法的基本思想 将有根的区间二分为两个小区间,然后判断根在那 个小区间,舍去无根的小区间,而把有根的小区间 再一分为二,再判断根属于哪个更小的区间,如此 反复 ,直到求出满足精度要求的近似根。
5
有根区间
介值定理 若函数 f (x) 在[a, b] 连续,且
f (a) f (b) 0 ,则方程 f ( x) 0 在(a,b) 内至
少有一个实根。将[a, b] 称为 f (x) 的有根区间。
6
2.1.2 逐步搜索法
假设f(x)在区间[a,b]内有一
个实根x*,若 b – a较小,则可 在(a,b)上任取一点x0作为初始 近似根。

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。

数值分析_第2章

数值分析_第2章

证:由1。 f '( x) C[a, b],由2。 f '( x)不变号,故f ( x) 知 知 单调,再由3。 唯一的 [a, b],使f ( ) 0. 知
由1 3 知f ( x)在[a, b]上必属于下列四种情形之一:
。 。
f ''( x) 0 f (a) 0, f (b) 0, f '( x) 0(增) f ''( x) 0
二.收敛性:
mn . n .
◆判定二分次数:
1 lim n 1 b0 a0 0 n 2
1 对 0,若要求 mn n 1 b0 a0 2
b0 a0 则2 n log 2 1与取整的 1抵消 .
定理1.(单点法收敛的充分条件) 设f ( x)在[a, b]上二阶 可导,且满足:
。 1. f ''( x)在[a, b]上不变号(凹凸不变性);
2。 f '( x)在[a, b]上不为0(单调性); . 3。 f (a) f (b) 0; . 4。取x0 [a, b], 使f ( x0 ) f ''( x0 ) 0.x1 [a, b], f ( x1 ) f ( x0 ) 0. . 则由(6)所得 xn 单调收敛于f ( x) 0在[a, b]上的唯一根。
列表计算:
n
0 1 2 3 4 5
xn
2 1 1.33333 1.40000 1.41176 1.40378
2
f ( xn )
2 -1 -0.22223 -0.04000 -0.00692
hn

非线性微分方程的近似解法

非线性微分方程的近似解法

非线性微分方程的近似解法一、泰勒级数方法泰勒级数方法可以将非线性微分方程转化为线性微分方程,从而获得其近似解。

该方法基于泰勒公式展开,将未知函数用其导数的级数表达式来逼近。

通过截取级数的前几项,可以得到方程的近似解。

这种方法的主要局限性在于,泰勒级数的收敛范围很小,因此只能用于小范围的近似计算。

二、微扰解法微扰解法是一种将非线性微分方程转化为近似线性微分方程的方法。

该方法假设非线性微分方程的解可以写成一个级数形式,其中级数中的项按照幂次递减。

然后,通过求解线性微分方程的级数项,可以得到原方程的近似解。

这种方法非常适用于具有小参数的问题。

三、极限环法极限环法是一种通过运用线性微分方程的解来解决非线性微分方程的方法。

该方法假设非线性微分方程的解为两个相近解的线性组合。

然后,通过运用极限环理论,可以将原方程转化为一系列线性微分方程的组合,进而求得方程的近似解。

四、变分法变分法是一种通过设定未知函数的一些形式,将非线性微分方程转化为一个变分问题的方法。

通过求解该变分问题,可以得到非线性微分方程的近似解。

变分法的核心思想是将问题转化为求一个泛函的驻定问题,通过变分法的原理求解该泛函,进而得到近似解。

五、数值解法数值解法是一种通过数值计算的方法,来近似求解非线性微分方程。

这种方法将微分方程离散化,将其转化为一个差分方程,通过计算机进行迭代运算,最终得到方程的近似解。

数值解法的优点在于适用范围广,对各种类型的非线性微分方程都适用,但精度较低。

总结起来,非线性微分方程的近似解法有泰勒级数方法、微扰解法、极限环法、变分法和数值解法等。

在实际应用中,我们可以根据具体情况选择合适的方法来解决非线性微分方程问题。

非线性方程的数值解法

非线性方程的数值解法

2. 2 二分法
二分法的误差估计
由于 x − x* ≤ 1 (b − a ) = b − a k k k k +1 k +1
2
只要有根区间[a 只要有根区间 k+1, bk+1]的长度小于预先给定的误 的长度小于预先给定的误 差ε,那么就可以取 作为所求根x*的第 次近似值。 作为所求根 的第k+1次近似值。其误差估计为 的第
计算机科学与工程系 21
2.3 迭代法
简单迭代法的原理 迭代法的收敛性 迭代加速法
计算机科学与工程系 22
2.3.1 简单迭代法原理
基本思想
将方程f 将方程 (x) = 0化为一个等价的方程 化为一个等价的方程 x = ϕ (x ) 从而构成序列
x k +1 = ϕ ( x k ) k = 0 , 1, 2 , L
计算机科学与工程系
9
2.1.2 根的隔离方法
画图法
f(x)
x0 =
a
x0 + h
x* b
计算机科学与工程系 10
2.1.2 根的隔离方法
逐步扫描法
设单值连续函数f(x)在有根区间 b],从左端点 = 在有根区间[a, ,从左端点x 设单值连续函数 在有根区间 a出发,按某个预先选定的步长 一步一步地向右跨 出发, 出发 按某个预先选定的步长h一步一步地向右跨 每跨一步都检验每步起点x 和终点x 每跨一步都检验每步起点 0和终点 0 + h的函数值 的函数值 如果
1 x − xk ≤ k +1 (b − a) 2
*
计算机科学与工程系 16
1 xk = (ak + bk ) 2
输入 a, b, ε 定义f (x) 是

非线性方程与方程组数值解法

非线性方程与方程组数值解法

2.2 二分法
表2-2 计算结果
k
0 1 2 3 4 5 6 7
ak
1 1 1.25 1.25 1.3125 1.3125 1.3125 1.3203
bk
2 1.5 1.5 1.375 1.375 1.3438 1.3281 1.3281
xk
1.5 1.25 1.375 1.3125 1.3438 1.3281 1.3203 1.3242
ab ;否则,回 2
5.2 二分法
说明:
x*
(ⅰ)上述计算步骤(2)和(3)每执行一次就把新的区间分成两份,根的范围也 缩小一半. 如果第 k 次二分后得到的区间记 为 [ak , bk ],根的近似值记为 xk ,则 ba (a b ) 有 bk ak k , xk k k ,那么当时 k , bk ak 0,这说明如果二分过 2 2 程无限继续下去,这些区间必将收敛于一点,即为所求根. (ⅱ) 第
3
2 f ( x ) 3 x 1 0, x [1, 2] 解 已知 f (1) 1 0, f (2) 5 0 且 ,
则方程
f ( x) x 3 x 1 0
在区间
(1, 2)
内只有一个实根.
当 k 1 , x1
bk ak 102 ,继续二分;
2.1 引言
通常隔离区间的确定方法为 (1)作 y f ( x) 的草图, 由 y f ( x)与横轴交点的大致位置来确定; 或 者将 f1 ( x) f 2 ( x) 改写成 f ( x) 0 , 根据 y f1 ( x) 和 y f 2 ( x) 交点横坐标来确定
根的隔离区间.
当 k 2 , x2
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xk x* ( xk 1 ) ( x* ) ' ( ) xk 1 x* L xk 1 x*
其中ξ 介于 xk 1与x* 之间,故有
x k x * L x k 1 x * ... Lk x 0 x * , k 1,2,...
L x x* x x*
其中在x与x*之间,即S。
故 x S , ( x) S。 证毕
Remark1:全局与局部收敛定理中的条件都是充分 条件,条件满足则迭代法收敛,不满足则不能判定, 此时可以用试算来判定迭代法的是收敛性。
1 Remark2:可以证明,若在根 x * 的邻域中 ' ( x) ,则 可以以邻域内任何一点 x 0 为初始值,用迭代过程产生 的序列就一定不会收敛于 x * 。事实上,
*
Remark2:也可以使用 f ( xk ) 来控制误 差。 Remark3:二分法的优点是方法及相应的程序均 简单,且对f(x)性质要求不高,只要连续即可。 但二分法不能用于求复数根和偶数重根,且收 敛速度比较慢。因此,一般常用该方法求根的 初始近似值,然后再用其它的求根方法精确化。
定义f (x)
2.事后误差估计: 给定ε,每步检查 若成立,则取
1 xk 1 x k 1 (b a) 2
*

x* xk 1 ,否则继续对分。
Remark1:由于 故也可以用
1 xk 1 x xk 1 xk k 1 (b a) , 2 xk 1 xk 来控制误差(最常用)
故由连续函数的介值定理知,至少存在 x* [a, b],
使g ( x* ) 0,即 ( x* ) x*,即 x *是方程 x ( x)的根。
* * 又设 ( x)有两个根x1 , x2 [a, b]。注意 ( x) (a, b),
且 ' ( x) L 1, 故由拉格朗日中值定理知,
xk x* ( xk xk 1 ) ( xk 1 x* ) xk 1 xk xk 1 x* xk 1 xk L xk x*
1 xk x x k 1 x k 1 L L x k x k 1 ... 1 L Lk x1 x 0 1 L
2)超越方程: 2 cos x e x 0 困难:方程的解难以用公式表达。
需要一定精度的近似解!
二、概念
方程 f x 0 的解 x* 称为方程 f x 0 的根或称为 f x 的零点。 方程可能有多个实根,我们只能逐个求出来。
二、概念
设在区间[a,b]上方程有一个根,则称该区间 为方程的一个有根区间。若在区间[a,b]上方 程只有一个根,则称该区间为方程隔根区间。
4.迭代收敛准则
方法一、事先误差估计法 先计算满足误差要求的迭代次数k,再进行迭代。
k L x1 x0 由 xk x* 1 L

ln k
(1 L)
x1 x0 ln L
对于较为复杂的迭代函数,其导数也较为复杂, 使得L难以取得,因而实际中不常用此方法。 方法二、事后误差估计法
L 由 xk x xk xk 1 1 L * x x 只要使 xk xk 1 ,就可使 k
*
因此可以用 xk xk 1 来控制迭代过程。
L , 1 L
Remark1:迭代方法的优点是计算程序简单, 并且虽然是以求解非线性方程的实根来讨论 的,但类似的结果完全可以推广到求方程的 复数根的情形。 Remark2:由全局收敛定理知,若L1,则 {xk}必然收敛较慢;若L<<1,则收敛速度快。
*
证毕
3.迭代法的局部收敛定理
迭代法的全局收敛性定理给出的是区间[a,b]上的收敛 性,称之为全局收敛性,一般不易验证,并且在较大 的隔根区间上此定理的条件不一定成立,而只能在根 的一个较小的邻域内成立。下面给出局部收敛定理: 定理2.(局部收敛定理)设 x * 是方程 x ( x) 的根, 若满足: (1)迭代函数 ( x) 在x * 的邻域可导; * x (2)在 的某个邻域 S {x | x x* },对于任意xS, 有: ' ( x) L 1 则对于任意的初值x0S,迭代公式 x k 1 (x k ), k 0,1,2... 产生的序列{xk }必收敛于方程的根 x * 。
Remark:可以通过不同的途径将f(x)=0化为 x=φ(x)的形式,从而构造不同的迭代公式,得到 不同的迭代序列。在所有这些构造的迭代公式中 形成的序列中,有的序列是收敛的,而有些是发 散的。 问题:如何选取合适的迭代函数φ(x) ? φ(x)应满足什么条件,序列{xk}收敛?
怎样加速序列{xk}的收敛?
三、根的隔离
三、根的隔离
问题:扫描间距?
§2.1
二分法(对分法)
关于求解算法:
算法多样:比如刚才的逐步搜索法 考虑因素:
1.稳定性; 2.收敛性; 3. …
§2.1
一、算法
二分法(对分法)
设 f ( x) 在[a,b]上连续,f(a)f(b)<0且在[a,b]内 f(x)=0仅有一个实根 x *。二分法的基本思想是: 逐步将有根区间分半,通过判别函数值的符号, 进一步搜索有根区间,将有根区间缩小到充分小, 从而求出满足给定精度的根 x * 的近似值。 执行步骤:
' x ( a , b ) 有 ( x) L (3)存在常数0<L<1,使对任意
则有: (1)方程 x ( x)在区间[a,b]上有唯一的根 x * ; (2)对任意初值x0[a,b]由迭代公式 x k 1 (x k ), k 0,1,2... 产生的序列{xk }必收敛于方程的根 x * ; (3)误差估计
算法(二分法)
输入
a, b,
k=0
f (a) f (b)>0 否 否 m=(a+b)/2 |a-b|< 是 a=m 是 打印m, k 结束 f (a) f (b)=0

是 是
f (a) =0


f(a)f(m)>0
否 b=m
打印b, k
结束
打印a, k
k=K+1
一、迭代法 1.基本思想:
第二章 非线性方程的近 似解法
§2.0 §2.1 §2.2 §2.3 简介 二分法(对分法) 简单迭代法 Newton迭代法
§2.0
一、问题
求解非线性方程
简介
f(x)=0
例如:1)多项式方程:
p n (x) a n x n a n 1x n 1 ... a1x a 0 0
L xk x* xk xk 1 , 1 L
k L xk x* x1 x0 1 L
证明:
(1) 先证方程根的存在性。 由于 ( x)在[a, b] 上连续,作辅助函数 g ( x) x ( x),
则g ( x) [a, b]且,g (a) a (a) 0, g (b) b (b) 0
* * * * * * x1 x2 ( x1 ) ( x2 ) ' ( )( x1 x2 )
* * * * (1 ' ( ) ) x1 x2 0,得 x1 x2 0
即 x x , ( x )有唯一的根。
* 1 * 2
(2)由拉格朗日中值定理,有
§2.2 迭代法
将其变成一个等价的方程 0 x ( x) 令方程 f ( x) , ,构造 x k 1 (x k ), k 0,1,... , {xk } 称为迭代数列,
( x) 称为迭代函数, xk 1 ( xk )称为迭代公式
或迭代过程。 xk 1 lim ( xk ) (lim xk ) 当 ( x) 连续时,有 lim k k k 即 x* ( x* ) 或 f ( x * ) 0 。 即序列{xk }的极限 x * 为 f ( x) 0 的根。 因此,我们可以通过求迭代数列的极限的方法来 求得方程f(x)=0的根。
1.计算f (x)在有解区间[a, b]端点处的值,f (a),f (b)。 2.计算f (x)在区间中点处的值f (x1)。
3.判断若f (x1) = 0,则x1即是根,否则检验: (1)若f (x1)与f (a)异号,则知解位于区间[a, x1],
b1=x1, a1=a;
(2)若f (x1)与f (a)同号,则知解位于区间[x1, b], a1=x1, b1=b。 4. 反复执行步骤2、3,便可得到一系列有根区间:
因 L 1, 故 lim xk x* 0,即 lim xk x* , x0 [a, b]。
k k
(3)由
xk 1 xk ( xk ) ( xk-1 ) = ' ( )( xk xk-1 ) L xk xk 1 Lk x1 x0
y p1 p0
y=x y=φ(x)
y p0
y=x

x0 y x1 x* y=x x x0 y y=φ(x) p0 x* y=φ(x)

p1 y=φ(x) x1 y=x x
p0 p1 x1 x0 x*

x x0 x*
p1

x
x1
2.迭代法的收敛ห้องสมุดไป่ตู้理
定理1.(全局收敛定理)设方程 x ( x),如果满足 (1)迭代函数 ( x) 在区间[a,b]上可导; (2)当x[a,b]时, ( x) [a, b] ;
x k 1 x
*
1 2
k 1
(b a )
(k 1,2,...)
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