二分法 牛顿迭代法

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根的求法公式

根的求法公式

根的求法公式在数学中,根是方程或多项式的解。

求根是解决许多数学问题的一种基本方法。

在本文中,我们将探讨一些求根的方法及其公式,包括牛顿迭代法、二分法、不动点迭代法和求多项式根的方法。

一、牛顿迭代法牛顿迭代法,又称为牛顿-拉弗森方法,是一种求解方程的数值方法。

它基于在函数曲线上迭代选择初始点,将其向切线的交点移动,然后重复该过程,直到达到所需精度为止。

该方法的公式如下:$某_{n+1}=某_n-\frac{f(某_n)}{f’(某_n)}$其中,$某_n$是方程的一个近似根,$f(某_n)$是在$某_n$处函数的值,$f’(某_n)$是在$某_n$处函数的导数。

二、二分法二分法是一种经典的求解非线性方程的数值方法。

它利用中间值定理,将一个区间不断分成两个区间,并检查每个区间的函数值与零的符号。

如果两侧的函数值符号不同,则根一定在该区间内。

该方法的公式如下:$某_{n+1}=\frac{某_n+某_{n-1}}{2}$其中,$某_n$和$某_{n-1}$是方程所在区间的两个端点。

通过不断将区间缩小,可以得到方程的解。

三、不动点迭代法不动点迭代法是一种简单但常用的求解方程的数值方法。

它将方程的根转化为方程$某=g(某)$的不动点,即$某=g(某)$的解即为方程的解。

该方法的公式如下:$某_{n+1}=g(某_n)$其中,$g(某)$是一个连续函数,$某_n$是一个近似的解。

通过迭代不动点关系,可以逐渐逼近方程的解。

四、求多项式根的方法在代数学中,多项式根是多项式方程的解。

有许多不同的方法可以求解多项式方程的根,如求解一次方程、求解二次方程、牛顿法、拉格朗日插值法、不动点迭代法等。

其中,求解一次方程的公式最简单:$a某+b=0$,解得$某=-\frac{b}{a}$求解二次方程的公式如下:$a某^2+b某+c=0$,解得$某=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}$牛顿法求多项式方程的根可归纳为:$某_{n+1}=某_n-\frac{p(某_n)}{p’(某_n)}$其中,$p(某)$是多项式方程,$p’(某)$是多项式方程的导数。

牛顿迭代法、二分法,定点法的区别与联系

牛顿迭代法、二分法,定点法的区别与联系

⽜顿迭代法、⼆分法,定点法的区别与联系⽜顿迭代法、⼆分法,定点法的区别与联系⽜顿迭代法⽜顿迭代法,它是⽜顿在17世纪提出的⼀种在实数域和复数域上近似求解⽅程的⽅法。

多数⽅程不存在求根公式,因此求精确根⾮常困难,甚⾄不可能,从⽽寻找⽅程的近似根就显得特别重要Newton法是求解⽅程f(x)=0的最著名的和最有效的数值⽅法之⼀,其基本思想可以是将⽅程转化为线性⽅程来求解,设f(x)连续可微,则将函数f(x)在x点处k进⾏taylor展开,即如果,取taylor展开式的线性部分近似代替f(x),得到f(x)=0的近,则得到似⽅程,将此⽅程的根记作xk+1这就是Newton迭代公式迭代函数为不动点迭代将⽅程f(x)=0改写成等价⽅程则⽅程的根⼜称为函数的不动点.,⽤迭代格式为了求的不动点,取⼀个初始近似值x,k=1,2产⽣序列{x},这种迭代法我们称之为不动点迭代,或简单迭代⼜称为迭k代函数.假设⼀个迭代法产⽣的序列{x},k=0,1,2,,收敛,,X*是⽅k程f(x)=0的⼀个解.区间对分法区间对分法是求解⽅程f(x)=0的⼀种直观⽽⼜简单的迭代法,它是建⽴在介值定理的理论基础之上的,第⼀个取值点取在含优区间的1/2处,然后逐渐逼近最优值的单因素试验设计⽅法。

联系都是⽤来近似求⽅程根的⽅法,利⽤数列收敛于⽅程的根。

在应⽤⽅⾯,区间对分法可⽤来求根的初始近似值,以供其它对初始值要求严格的迭代法使⽤,⽜顿法和不定点迭代法都有局限性,收敛有⽅向性,如果初始值选的不恰当,则⽅程不收敛,也就不能得到⽅程的根。

另外,⽅程f(x)=0和x=是等价的,于是 Newton迭代公式也属于不动点迭代。

区别对分法每次50%的区间舍弃,试验选值跨跃的幅度过⼤,会使对分法漏掉了最佳值。

从此误差估计式看出,近似解的误差下降速度较慢.但此⽅法⽐较简单,且安全可靠.在实际应⽤中,.需要注意的是此⽅法只能求单实根,⽽不能求复根或偶数重根.在⽜顿迭代和不动点迭代中,对不动点⽅程x=,它导出的迭代过程有可能发散,也可能收敛得⾮常缓慢,注意到x=x和x=都是不动点⽅程,它们的加权平均h(x)=也是不动点⽅程,⽽h(x) 和有完全相同的不动点。

求函数零点所在区间方法

求函数零点所在区间方法

求函数零点所在区间方法
牛顿迭代法和二分法是求函数零点所在区间上常用的两种方法。

牛顿迭代法是一种属于非线性迭代的方法。

该方法以拟合函数的二次函数进行局部逼近,因此也称为牛顿二次插值法,其核心是基于变分法的单点迭代方法,利用函数的前缀
函数在某点处的导数及势函数在此点处的值,迭代求解函数零点的近似值。

牛顿迭代法的
关键是计算函数的非线性的导数,根据变分法的思想,每次迭代过后,利用两点的差商求
函数的一次近似值。

如果函数是二次函数,则可以利用牛顿迭代法,转换为一次导数等于
0就可以获得最终精确零点。

牛顿迭代法的特点是速度快,收敛性良好,在数值计算中经
常用来求函数零点所在区间,不过,该方法仅能求连续函数的零点,也就是说可以求出连
续函数在某个区间内的零点。

二分法也称为折半法、折半搜索法,与牛顿迭代法很相似,属于单点迭代,效率较低,适用于求函数单调区间上的零点。

其核心思想是:在某个函数区间上,选取点,判断函数
图像在该点是上升或下降,从而在不断缩小范围的基础上,找到函数零点所在的区间,最
终得到函数零点。

牛顿迭代和二分法都是求函数零点的基本方法,牛顿迭代法收敛速度较快,但是只适合连续函数;而二分法使用简单,可以求不连续而且是单调的函数的零点,
是比较常用的求函数零点的方法,但是它的收敛速度相较于牛顿迭代来慢一些。

数值求解方法

数值求解方法

数值求解方法数值求解方法是一种通过数值计算来解决数学问题的方法。

在许多实际问题中,我们需要求解各种方程或函数的根、极值、积分等问题,而数值求解方法可以提供一种有效的途径来解决这些问题。

本文将介绍几种常见的数值求解方法,并分析其原理和应用。

一、二分法二分法是一种简单而有效的数值求解方法,它通过不断将求解区间一分为二,并根据函数值的正负判断根的位置,最终逼近根的位置。

二分法的原理是基于函数在连续区间上的性质,通过不断缩小求解区间的范围来逼近根的位置。

二分法的优点是简单易用,但收敛速度相对较慢,对于某些特殊函数可能不适用。

二、牛顿迭代法牛顿迭代法是一种通过线性逼近来求解方程的数值方法。

它通过对方程进行泰勒展开,利用切线与x轴的交点作为下一个近似解,从而逐步逼近方程的根。

牛顿迭代法的优点是收敛速度快,但对于某些复杂函数可能存在收敛性问题,需要进行合理的初始近似值选择。

三、割线法割线法是一种通过线性逼近来求解方程的数值方法,类似于牛顿迭代法。

它通过对方程进行割线近似,利用割线与x轴的交点作为下一个近似解,从而逐步逼近方程的根。

割线法的优点是相对于牛顿迭代法而言,不需要计算函数的导数,因此更加简单易用,但收敛速度较慢。

四、高斯消元法高斯消元法是一种用于求解线性方程组的数值方法。

它通过对方程组进行一系列的行变换,将方程组化为上三角形矩阵,然后通过回代求解得到方程组的解。

高斯消元法的优点是简单直观,适用于一般的线性方程组求解,但对于某些特殊的方程组可能存在奇异性或多解的问题。

五、龙贝格积分法龙贝格积分法是一种用于数值积分的方法,通过对区间进行逐步细分,并计算相应的复合梯形面积来逼近积分值。

龙贝格积分法的优点是收敛速度较快,精度较高,适用于各种类型的函数积分求解,但对于某些特殊函数可能存在收敛性问题。

六、插值法插值法是一种通过已知数据点来求解未知数据点的数值方法。

它通过构造一个插值函数,使得该函数在已知数据点上与原函数值相等,从而通过插值函数来求解未知数据点的近似值。

非线性方程求解算法比较

非线性方程求解算法比较

非线性方程求解算法比较在数学和计算机科学领域中,非线性方程是一种无法简单地通过代数方法求解的方程。

因此,研究和开发高效的非线性方程求解算法是至关重要的。

本文将比较几种常见的非线性方程求解算法,包括牛顿迭代法、割线法和二分法。

通过对比它们的优缺点和适用范围,可以帮助人们选择最适合的算法来解决特定的非线性方程问题。

一、牛顿迭代法牛顿迭代法是一种常用的非线性方程求解算法。

它基于泰勒级数展开,使用函数的导数信息来逼近方程的根。

具体步骤如下:1. 选择初始近似值$x_0$。

2. 计算函数$f(x_0)$和导数$f'(x_0)$。

3. 根据牛顿迭代公式$x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$,计算下一个近似解$x_{n+1}$。

4. 重复步骤2和步骤3,直到达到预设的收敛条件。

牛顿迭代法的收敛速度很快,通常二次收敛。

然而,它对于初始值的选择非常敏感,可能会陷入局部极值点,导致找到错误的根。

因此,在使用牛顿迭代法时,需要根据具体问题选择合适的初始近似值。

二、割线法割线法是另一种常见的非线性方程求解算法。

它是对牛顿迭代法的改进,使用两个近似解来逼近方程的根。

具体步骤如下:1. 选择初始近似值$x_0$和$x_1$。

2. 计算函数$f(x_0)$和$f(x_1)$。

3. 根据割线公式$x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)(x_n-x_{n-1})}{f(x_n)-f(x_{n-1})}$,计算下一个近似解$x_{n+1}$。

4. 重复步骤2和步骤3,直到达到预设的收敛条件。

与牛顿迭代法相比,割线法不需要计算导数,因此更加灵活。

然而,割线法的收敛速度比牛顿迭代法慢,通常是超线性收敛。

与牛顿迭代法一样,割线法也对初始近似值的选择敏感。

三、二分法二分法是一种简单直观的非线性方程求解算法。

它利用函数在根附近的特性,通过不断缩小区间范围来逼近方程的根。

具体步骤如下:1. 选择初始区间$[a,b]$,其中$f(a)$和$f(b)$异号。

计算立方根的近似值

计算立方根的近似值

计算立方根的近似值计算立方根是一种常见的数学运算,它用于求一个数的立方根。

在实际应用中,我们常常需要使用近似值而不是精确值来进行计算,因为精确值往往会涉及到更加复杂的数学运算。

本文将介绍两种常用的方法来计算立方根的近似值:二分法和牛顿迭代法。

一、二分法二分法是一种基于区间不断缩小的近似求解方法。

对于一个给定的正数x,我们可以将其立方根的取值范围设定为0和x之间的一个数。

然后,不断将这个区间一分为二,通过比较中点的立方与x的大小,确定立方根的位置。

重复这个过程,直到区间的长度足够小,我们可以认为找到了一个足够接近真实值的近似值。

二、牛顿迭代法牛顿迭代法是一种利用切线逼近的方法,通过不断迭代来逼近函数的零点。

对于立方根的计算,我们可以将问题转化为求解方程x^3-a=0的根,其中a是待求的立方数。

根据牛顿迭代法的思想,我们可以选取一个初始值x0,通过不断迭代的方式来逼近方程的根。

具体迭代过程如下:1. 初始化:选择一个初始值x0。

2. 迭代计算:根据迭代公式x_n+1 = x_n - f(x_n)/f'(x_n),计算下一个近似值x_n+1。

3. 判断条件:判断当前值x_n+1与x_n的差值是否满足要求,如果满足要求则停止迭代,将x_n+1作为近似值输出;否则返回第2步。

通过不断迭代计算,我们可以逐步逼近方程的解,从而得到立方根的近似值。

综上所述,通过二分法和牛顿迭代法,我们可以计算立方根的近似值。

具体选择哪种方法需要根据实际情况来定,不同的方法有不同的收敛速度和精度。

在实际应用中,我们可以根据需求来选择最合适的方法,并根据需要进行适当的调整和优化,以获得更好的计算结果。

此外,对于大多数场景下的立方根近似计算,人们通常会使用计算机编程来进行求解,因为计算机可以更高效地执行复杂的数学运算。

在编程中,我们可以利用现有的计算库或算法来实现立方根的近似计算,以提高计算的准确性和效率。

总结起来,计算立方根的近似值是一项重要的数学运算,在实际应用中有着广泛的应用。

高中数学如何求解二分法和牛顿迭代法方程

高中数学如何求解二分法和牛顿迭代法方程

高中数学如何求解二分法和牛顿迭代法方程在高中数学中,求解方程是一个重要的内容,而二分法和牛顿迭代法是两种常用的求解方程的方法。

本文将介绍这两种方法的原理、应用以及解题技巧,并通过具体的例题来说明其考点和解题思路。

一、二分法的原理和应用二分法是一种通过不断缩小搜索范围来逼近方程根的方法。

其基本原理是将待求解的区间不断二分,判断根是否在左半区间还是右半区间,并将搜索范围缩小至根的附近。

具体步骤如下:1. 确定初始区间[a, b],使得f(a)与f(b)异号;2. 计算区间中点c=(a+b)/2;3. 判断f(c)与0的关系,若f(c)=0,则c为方程的根;若f(c)与f(a)异号,则根在区间[a, c]内,否则根在区间[c, b]内;4. 重复步骤2和步骤3,直到满足精度要求或找到根。

二分法的应用非常广泛,例如在求解函数的零点、解方程、求解最优化问题等方面都有应用。

下面通过一个具体的例题来说明二分法的应用和解题技巧。

例题1:求方程x^3-2x-5=0的根。

解题思路:1. 首先我们需要确定初始区间[a, b],使得f(a)与f(b)异号。

根据题目中的方程,可以取a=1,b=2,计算f(1)=-6和f(2)=1,满足条件;2. 计算区间中点c=(a+b)/2=1.5;3. 计算f(c)=f(1.5)=-1.375,与0的关系异号,说明根在区间[1, 1.5]内;4. 重复步骤2和步骤3,不断缩小搜索范围,直到满足精度要求或找到根。

通过不断迭代,我们可以得到方程的根为x=1.709。

这个例题展示了二分法的基本思路和解题技巧,通过不断缩小搜索范围,我们可以逼近方程的根。

二、牛顿迭代法的原理和应用牛顿迭代法是一种通过不断迭代逼近方程根的方法,其基本原理是利用函数的切线来逼近根的位置。

具体步骤如下:1. 确定初始点x0;2. 计算函数f(x)在x0处的导数f'(x0);3. 计算切线的方程y=f(x0)+f'(x0)(x-x0);4. 求切线与x轴的交点x1,即x1=x0-f(x0)/f'(x0);5. 重复步骤2到步骤4,直到满足精度要求或找到根。

立方根的计算方法

立方根的计算方法

立方根的计算方法立方根是数学中常见的一个运算,用来计算一个数的立方根。

在日常生活和工程领域中,计算立方根的需求也十分常见。

本文将介绍两种常用的计算立方根的方法:二分法和牛顿迭代法。

一、二分法计算立方根二分法是一种简单而有效的数值计算方法,可以用来求解函数的根。

对于立方根的计算,也可以借助二分法的思想。

1. 确定区间首先,我们需要确定一个区间,该区间内的数的立方根与待求数最接近。

例如,要计算数x的立方根,我们可以选择一个区间[a, b],使得a^3小于等于x,b^3大于等于x。

2. 二分查找在确定了区间之后,我们可以使用二分查找的方法逐步缩小范围。

首先,计算区间的中点m,然后判断m的立方是否等于x,如果相等,则m就是x的立方根;否则,判断m的立方是否大于x,如果大于x,说明待求数的立方根在区间[a, m]内,否则在区间[m, b]内。

不断缩小区间,直到满足精度要求即可。

3. 代码示例下面是使用二分法计算立方根的示例代码(使用Python语言表示):```pythondef binary_search_cube_root(x, epsilon):a = 0b = max(1, x)while abs(b**3 - x) >= epsilon:m = (a + b) / 2if m**3 < x:a = melse:b = mreturn m```二、牛顿迭代法计算立方根牛顿迭代法是一种常用的数值计算方法,可以用来求解方程的根。

对于立方根的计算,也可以借助牛顿迭代法进行逼近。

1. 初值选择首先,我们需要选择一个初始值作为计算的起点。

该初始值越接近最终结果,计算的迭代次数就越少。

2. 迭代计算在初始值的基础上,使用牛顿迭代公式进行迭代计算。

对于求解立方根的情况,迭代公式可以表示为:x = (2 * x + n / x^2) / 3,其中n为待求数。

3. 收敛条件迭代过程中,我们需要设定一个收敛条件。

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2014级硕士研究生数值分析上机实习 (第一次)
姓名:乔永亮 学号:14S030125 学院:船舶与海洋工程学院 实习题目:分别用二分法和Newton 迭代法求方程02010223=-++x x x 的根. 实习目的:掌握两种解法,体会两种解法的收敛速度.
实习要求:用C 程序语言编程上机进行计算,精确到8位有效数字. 报告内容:
1. 确定实根的个数以及所在区间.
解:对函数3
2
()21020f x x x x =++-求导,得2
()34100f x x x '=++=。

易知()0f x '>恒成立,所以函数(x)f 没有极值,只有一个实根。

又可以知道(1)0f <,(2)0f >方程在区间(1,2)有一个实根,且为奇数重根,可以二分法和Newton 求解
2. 将最后两次计算结果填入下表(保留8位数字):
3. 实习过程中遇到哪些问题?如何解决?有何心得体会?
在编程的过程中由于对基本计算原理的理解有一定不足,同时对编程语言的不熟悉,导致在编程过程中错误百出,耗费了大量时间。

但是通过课本以及网络对所需知识的不断学习,通过尝试不同的方法,最终还是得到了几种不同的思路与方法。

通过这次编程,深深的感受到自己的不足,同时也明白了数学与计算机编程的紧密结合,不努力提高自己在当今社会就要被淘汰。

4. 两种解法的计算程序(此页写不下时可以加页):
二分法(Fortran 语言)
program Analysis1
real::a,b,c,m
real::fa,fc
a=1.
b=2.
m=0.0001
!--------------------
do while(abs(b-a)>=m)
c=(a+b)/2
fa=a**3+2.*a*a+10.*a-20
fc=c**3+2.*c*c+10.*c-20
if(fa*fc<0) then
b=c
else
a=c
end if
write(*,"(f10.7)")c
end do
pause
end program Anslysis1
牛顿迭代法(Fortran语言)
program Analysis2
implicit none
!定义变量---------------------------------------------------------------external f,df
real m,x0,x1,f,df
integer i
!初始化变量-------------------------------------------------------------m=0.0001
x0=1.5
!牛顿迭代法-------------------------------------------------------------do while(abs(f(x0))>=m)
x1=x0-f(x0)/df(x0)
x0=x1
i=i+1
write(*,"(i4,f10.7)")i,x0
end do
pause
end program Analysis2
!定义原函数-------------------------------------------------------------function f(x)
implicit none
real f,x
f=x**3+2.*x*x+10.*x-20.
return
end function
!定义原函数的导函数-------------------------------------------------------function df(x)
implicit none
real df,x
df=3.*x*x+4.*x+10.
return
end function
2014级硕士研究生数值分析上机实习(第二次)
姓名:学号:学院:
实习题目:计算8阶三对角矩阵)
tridiag
235
A的行列式.
,
=
.0(
235
.0
,
.1
274
实习目的:掌握计算行列式的方法.
实习要求:首先选择一种算法,然后用C程序语言编程上机进行计算.报告内容:
1. 简单描述所采用的算法:
2. 计算结果:
=
A
3. 实习过程中遇到哪些问题?如何解决?有何心得体会?
4. 写出C语言计算程序(此页写不下时可以加页):
2014级硕士研究生数值分析上机实习 (第三次)
姓名: 学号: 学院:
实习题目:分别用Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法求解线性方程组
⎪⎩

⎨⎧=++=++=++9.14.35.16.84.22.78.17.27.64.38.91.2z y x z y x z y x 实习目的:感受两种迭代法的收敛速度.
实习要求:首先构造收敛的Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法,然后用
C 程序语言编程上机进行求解,初始值均取为0,精确到4位小数.
报告内容:
1. 写出收敛的Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法:
2. 将最后一次迭代次数k与相应的迭代结果填入下表
3. 实习过程中遇到哪些问题?如何解决?有何心得体会?
4. C语言计算程序:
2014级硕士研究生数值分析上机实习 (第四次)
姓名: 学号: 学院:
实习题目:分别用复化梯形公式和复化Simpson 公式计算积分dx x x
I x
⎰=2
e
2sin 的近似值n I 和m S .
实习目的:体会两种复化求积公式的收敛性与收敛速度.
实习要求:用C 程序语言编程上机进行计算,结果要有八位有效数字. 报告内容:
1. 写出求n I 和m S 的复化求积公式:
2. 写出具有八位有效数字的计算结果: =n ;n I = =m ;m S =
3. 实习过程中遇到哪些问题?如何解决?有何心得体会?
4. C语言计算程序(此页写不下时可以加页):。

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