二分法
简单二分法
简单二分法1. 什么是二分法二分法（Binary Search）是一种常用的查找算法，也称为折半查找。
它的原理很简单，通过将查找范围不断缩小，最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
二分法的应用广泛，包括在查找有序数列、旋转有序数列中的元素、判断一个数的开方等方面。
2. 二分法的基本思想二分法的基本思想是将查找范围不断地二等分，然后确定目标元素可能存在的一侧。
在每次二等分之后，通过比较目标元素和中间元素的大小关系，可确定下一次二分的方向，并缩小查找范围。
3. 二分法的递归实现3.1 算法步骤1.确定查找范围的起始位置start和结束位置end，初始时start为0，end为数列长度减1。
2.计算查找范围的中间位置mid，可以使用公式mid = (start + end) // 2进行计算。
3.当start大于end时，表示查找范围为空，即目标元素不存在。
此时返回-1或其他特定值作为查找失败的标志。
4.比较中间位置mid的元素与目标元素的大小关系：–如果中间位置的元素等于目标元素，则直接返回mid，表示找到目标元素。
–如果中间位置的元素大于目标元素，则说明目标元素可能存在于左半边，将查找范围缩小到[start, mid-1]，并递归调用二分法。
–如果中间位置的元素小于目标元素，则说明目标元素可能存在于右半边，将查找范围缩小到[mid+1, end]，并递归调用二分法。
5.重复步骤2到步骤4，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
3.2 递归实现代码示例（Python）def binary_search_recursive(arr, target, start, end):if start > end:return -1mid = (start + end) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] > target:return binary_search_recursive(arr, target, start, mid-1) else:return binary_search_recursive(arr, target, mid+1, end)4. 二分法的迭代实现4.1 算法步骤1.确定查找范围的起始位置start和结束位置end，初始时start为0，end为数列长度减1。
数值计算二分法
数值计算二分法
数值计算中的二分法，是一种基于区间不断缩小，最终求出函数零点的数学方法。
常用于解决各种数值计算问题，如求解非线性方程、寻找函数极值等。
二分法的基本思想就是将求解区间划分成两个子区间，通过确定零点所在的子区间，将求解区间不断缩小，最终得到精度要求的近似解。
具体算法如下：
1. 初始化区间：选择初始区间[a,b]，其中a<b，且f(a)和f(b)异号（即f(a)和
f(b)符号不同）。
2. 迭代过程：
- 求取区间中点c=(a+b)/2；
- 计算函数值f(c)；
- 若f(c)=0，则c为函数的零点，算法结束；
- 若f(c)与f(a)符号相同，则零点在[c,b]间，将a=c ；
- 若f(c)与f(b)符号相同，则零点在[a,c]间，将b=c；
- 反复迭代，缩小求解区间，直到满足预定的精度要求为止；
3. 输出结果：输出近似零点和算法的收敛性。
二分法的优点是简单易实现，只要函数在初始区间上连续且满足不同符号的条件，
即可确定解的存在性，并得到一个相对较为精确的解。
但其缺点也非常明显，比如收敛速度慢，对初值选取较为敏感等。
总之，二分法作为数值计算中的基础方法，既有其独特的优点，也有其明显的不足。
在实际应用中，应根据问题的具体情况，选择相应的数值计算方法，并进行优化，以优化算法效率和精度，提高解决问题的效果。
二分法
二分法
二分法是用计算机求解多项式方程时常用的一种方法．其基本思想是：若f （x 1）与f （x 2）的符号相反，则方程f （x ）＝0在区间（x 1，x 2）至少有一个根．取x 1和x 2的中点2
)(211x x r ＋＝，将区间分为两半，然后比较f （r 1）与f （x 1）的符号，若符号相同，则根必在（r 1，x 2）之间，否则在（x 1，r 1）之间．这样每作一次二分法，含根区间恰好缩小一半．不断重复二分过程无限多次时，含根区间将缩为一点，显然这是不可能的．但是有一点是可以肯定的，即每重复二分一次，所得的中点ROOT 与根的距离便会越近．不断重复二分，便会构造出一系列的中点ROOT 1，ROOT 2，…，ROOT n ，当某个中点ROOT n 与根的距离小于规定的误差ξ
0时，该ROOT n 。
就是所解方程的近似解．。
二分法_ppt
2
2
2
若f
(a)
f
(
a
2
b
)
0，则零点x0
(a,
a
2
b
).
若f
(
a
2
b
)
f
(b)
0，则零点x0
(
a
2
b
,b).
4.判断是否达到精确度
若 a b <，则得到零点的近似值a或b，否则重复2至4步.
概念拓展 挖掘内涵
如图，哪些零点近似值能用二分法求解？
y
x1
a
0 x2
x3
x4 b x
注意：二分法仅对函数的变号零点适用，对函数的 不变号零点不适用.
§3.1.2 用二分法求方程的近似解
身临其境 体验生活
某个雷电交加的夜晚，医院的医生正在抢救一个 危重病人，忽然电停了。据了解原因是供电站到 医院的某处线路出现了故障，维修工，如何迅速 查出故障所在? (线路长10km，每50m一棵电线 杆）
身临其境 体验生活
如果沿着线路一小段一小段查找， 困难很多。 每查一个点要爬一次电线杆子，10km长，大 约有200根电线杆子。 想一想，维修线路 的工人师傅怎样工作 最合理？
2.5
2
2.5625 2.625 2.75 3
2.能否用二分法求任何函数零点的近似解？
问题4：给定精确度 0.1，求f x ln x 2x 6零点在2，3
近似值. 初始期间(2,3),且f(2)<0,f(3)>0
次数
1
ab 2
2.5
f (a b) 2
-0.084
取a
取b
(22.5 .5,33)
二分法的算法描述
二分法的算法描述
二分法算法描述
二分法是一种常用的算法，也称为折半查找法。
它的基本思想是将一个有序的数组分成两个部分，然后判断目标值在哪个部分，再在该部分中继续进行查找，直到找到目标值或者确定目标值不存在为止。
二分法的算法描述如下：
1. 首先，确定数组的左右边界，即左边界为0，右边界为数组长度减1。
2. 然后，计算出数组的中间位置，即中间位置为左右边界之和除以2。
3. 接着，判断目标值与中间位置的值的大小关系，如果目标值小于中间位置的值，则在左半部分继续查找，否则在右半部分继续查找。
4. 如果目标值等于中间位置的值，则直接返回中间位置。
5. 如果左右边界相遇，但是目标值仍未找到，则说明目标值不存在，返回-1。
6. 如果目标值在左半部分，则将右边界设为中间位置减1，继续执行步骤2。
7. 如果目标值在右半部分，则将左边界设为中间位置加1，继续执行步骤2。
二分法的时间复杂度为O(log n)，比线性查找的时间复杂度O(n)要快得多。
因此，在需要查找有序数组中的元素时，二分法是一种非常高效的算法。
二分法的应用场景很多，例如在搜索引擎中，可以使用二分法来查找关键词在文档中的位置；在游戏中，可以使用二分法来查找玩家的位置等等。
二分法是一种非常实用的算法，可以大大提高查找效率，值得我们在编程中多加应用。
二分法、牛顿法、割线法、简易牛顿法
二分法、牛顿法、割线法、简易牛顿法二分法是一种简单而常用的求解方程近似解的方法。
其基本思想是将函数的定义域分为两个部分，并通过比较函数在这两个部分的取值来确定方程的解在哪一部分。
然后，再将该部分继续二分，直到找到近似解为止。
牛顿法是一种迭代求解方程根的方法。
它基于函数的局部线性逼近，通过不断更新当前的近似解，直到满足精度要求为止。
牛顿法的核心思想是利用函数的导数来不断修正当前的近似解，使得每次迭代都能更接近方程的根。
割线法是一种类似于牛顿法的迭代求解方程根的方法。
它也是基于函数的局部线性逼近，但不需要计算函数的导数。
割线法通过连接两个近似解的割线来估计方程的根，并利用割线与坐标轴的交点作为下一个近似解，不断迭代直到满足精度要求。
简易牛顿法是对牛顿法的一个简化版本。
在简易牛顿法中，不需要每次迭代都计算函数的导数，而是利用两个近似解的函数值来估计导数。
这样可以减少计算量，并在一定程度上提高计算效率。
二分法、牛顿法、割线法和简易牛顿法都是常用的求解方程近似解的方法，它们各自有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题选择合适的方法来求解方程的近似解。
二分法适用于函数在定义域上单调且连续的情况，它的收敛速度较慢但稳定可靠。
牛顿法适用于函数在定义域上具有充分光滑的情况，它的收敛速度较快但对初值敏感。
割线法适用于函数在定义域上具有充分光滑的情况，它的收敛速度介于二分法和牛顿法之间。
简易牛顿法是对牛顿法的简化，适用于函数在定义域上具有充分光滑的情况，它的收敛速度介于割线法和牛顿法之间。
无论是二分法、牛顿法、割线法还是简易牛顿法，它们的求解过程都可以表示为迭代的形式。
通过不断更新当前的近似解，直到满足精度要求为止。
在每一次迭代中，我们都可以利用函数的信息来修正当前的近似解，使其更接近方程的根。
这种迭代的过程可以通过循环结构来实现，其中迭代的终止条件可以是近似解的精度达到要求或者迭代次数达到一定的限制。
高中数学二分法
高中数学二分法二分法：1、定义：二分法，是一种从曲线上求解函数极值、积分和解方程等不确定解的有效方法，它是利用一个给定的区间，先假设其取值范围，然后把这个区间分成两部分，根据函数的性质得到函数的最大值和最小值，最终把有限的区间越缩越小，趋近于极限，把某种特征的问题求解出来。
2、特点：二分法具备简单、有效率和可取得近似精确结果的特点，其完成求解的有效步骤是：先将需求解的范围把重点放在中间部分，然后判断函数在两个部分哪个更接近局部最优解，根据这种判断，把不满足要求的部分清除，继续通过重复偏心格把结果的范围缩小，最终当剩余段小于给定的一个误差范围时，得到比较接近真实解的一个近似解。
3、应用场景：二分法在高中数学中有广泛的应用，主要用于求定积分和平面几何中曲线，椭圆等函数最大值、最小值等问题的求解，在十字交叉法中，利用十字构图，根据不等式的约束条件，将最优解的区域以二分的方式划分，把区域的最优解计算出来，而在统计学中，也可以用来找出自变量和因变量的最佳拟合函数，这可通过对拟合函数的在自变量取值的山谷值的搜索，帮助研究者快速找到正确的回归模型。
4、具体实现：二分法是一种迭代算法，算法的迭代重点是：给定一个准确的区间，计算区间的中点，根据函数的增减性质来选取最优解，把不满足要求的部分清除掉，通过迭代的方式，重复这个过程，直到得到的某种特征的结果满足要求。
5、优点：二分法比较简单、有效率，而且可取得近似精确结果，也很容易理解，还可以获得较高的精度，并且在实际有效应用中具有良好的鲁棒性及快速类容错能力，适用于大规模数值计算，提高计算效率。
6、缺点：二分法所限制的误差范围可能过大，得到的结果往往不够精确，而且可能出现陷入局部最优的情况，从而影响最终的结果，易受到初值的影响，同时由于迭代容易受到干扰，有可能出现闭塞的情况。
综上所述，二分法是一种有效的有限迭代的方法，是高中数学中必不可少的重要的求解手段，它可以用来求解函数在某一区间最大值、最小值等问题，可以获得近似精确的结果，但同时也有一些缺点需要注意，所以才能在快速有效精确的基础上找到最佳解。
二分法的历史
二分法是一种常用的数学和计算机科学中的算法，它可以用来解决一些搜索和排序问题。
二分法最早的历史可以追溯到古代中国的数学家和天文学家。
在古代中国，数学家们使用的一种方法是将一个数列分成两部分，然后通过比较两部分的大小来确定中间位置的数值。
这种方法被称为“二分法”，因为它将数列分成了两部分。
在欧洲，最早使用二分法的是意大利数学家Fibonacci。
他在13世纪的著作《算盘书》中提到了一种使用二分法的方法，用于求解黄金分割比。
后来，这种方法被广泛应用于数学领域，并成为了一种重要的数学工具。
在计算机科学中，二分法最早被用于解决搜索问题。
1945年，计算机科学家Karl Schmidt 和Warren Weaver在他们的一篇论文中提出了使用二分法来解决搜索问题的方法。
这种方法后来被称为“二分查找法”或“折半查找法”。
随着计算机技术的发展，二分法在计算机科学中变得越来越重要。
它被广泛应用于各种算法和数据结构中，例如排序算法、查找算法和哈希表等。
二分法的高效性和可靠性使得它成为计算机科学中的一种重要算法。
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摘要：用二分法求方程的近似解是《普通高中数学课程标准》的必修内容之一。
利用平分区间及无限逼近的数学思想,是对解析性较好的一元函数避开其复杂运算、近似地计算、有效的解题,是一种行之有效的算法。
从另一个角度考虑逼近,会收到良好的效果,结果比教材上的结果更加精确。
关键词：二分法；解方程；逼近；算法；优化
一、实验目的和要求
利用二分法原理编程实现方程f(x)=0在区间[a,b]上的近似解
二、实验内容和原理
将函数f(x)用二分区间的方法解方程f(x)=0是一种用无限逼近的数学思想，去解方程，它的依据是：如果函数y=f(x)在闭区间[a,b]上连续，且已知函数在两端点的函数f （a ）与f （b ）取异号，即两端点函数值的乘积f(a)*f(b)<0,则函数y=f(x)在区间（a,b ）内至少有一个零点，即至少存在一点c ，使得f(x)=0的解。
（1）计算f(x)在有解区间[a, b]端点处的值。
（2）计算)(x f 在区间中点处的值)(1x f 。
（3）判断若0)(1=x f ,则1x 即是根，否则检验：
①若)(1x f 与)(a f 异号，则知道解位于区间[]1,x a ，
a a x
b ==111,
②若)(1x f 与)(a f 同号，则知道解位于区间，[]b x ,1，
b b x a ==111,
反复执行步骤2、3，便可得到一系列有根区间：
()()()k k b a b a b a ,,...,,,11
（4）当ε<-++11k k a b ，则)(211k k k b a x +=
+即为根的近似值
二分法的优缺点
优点：二分法计算过程简单, 对)(x f 要求不高（只要连续即可）,程序容易实现;
缺点：可在大范围内求根，该方法收敛较慢,且不能求重根和复根, 其收敛速度仅与一个以 1/2为比值的等比级数相同,一般用于求根的初始近似值,而后在使用其它的求根方法。